Risk Assessment of Heavy Rain Disasters Using an Interpretable Random Forest Algorithm Enhanced by MAML
Notice bibliographique
Résumé
To thoroughly investigate the distribution of heavy rain disaster risks in the Beijing–Tianjin–Hebei region, this paper analyzes the spatiotemporal evolution characteristics of heavy rain disaster-inducing factors. Based on disaster system theory, we constructed a heavy rain disaster risk assessment framework from four dimensions. We improved the application of model-agnostic meta-learning (MAML) in hyperparameter optimization for the random forest (RF) algorithm, thereby developing the MAML-RF heavy rain disaster risk assessment model. This model was compared with the SCV-RF model, which is based on random search and cross-validation (SCV), to determine which model had higher accuracy. Then we introduced the SHAP (Shapley additive explanations) interpretability algorithm to quantify the impact of each risk factor. The results indicate that (1) the annual characteristics of heavy rain days and rainfall amounts show a significant upward trend over the past 17 years; (2) the MAML-RF model improved the accuracy and precision of heavy rain disaster risk simulation by 4.44% and 3.71%, respectively, and reduced training time by 27.95% compared to the SCV-RF model; and (3) the SHAP interpretability algorithm results show that the top five influential factors are the number of heavy rain days, rainfall amount, slope, drainage pipe density, and impervious surface ratio.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».