山火事

  • 説明

これは回帰タスクであり、その目的は、気象データやその他のデータを使用して、ポルトガルの北東地域における森林火災の焼失地域を予測することです。

データセット情報:

[Cortez and Morais、2007]では、出力 'area'は最初にln(x + 1)関数で変換されました。次に、いくつかのデータマイニング方法が適用されました。モデルをフィッティングした後、出力はln(x + 1)変換の逆数で後処理されました。 4つの異なる入力設定が使用されました。実験は、10回(交差検定)x30回の実行を使用して実施されました。 MADとRMSEの2つの回帰メトリックが測定されました。 4つの直接気象条件(温度、RH、風と雨)のみを供給されたガウスサポートベクターマシン(SVM)は、最高のMAD値12.71±0.01(tスチューデント分布を使用した95%以内の平均および信頼区間)を取得しました。最高のRMSEは、単純な平均予測子によって達成されました。回帰エラー曲線(REC)の分析は、SVMモデルがより低い許容エラー内でより多くの例を予測することを示しています。事実上、SVMモデルは、大多数であるより良い小さな火災を予測します。

属性情報:

詳細については、[Cortez and Morais、2007]を参照してください。

  1. X-モンテジーニョ公園マップ内のx軸空間座標:1から9
  2. Y-モンテジーニョ公園マップ内のy軸空間座標:2から9
  3. 月-年の月: 'jan'から 'dec'
  4. 日-曜日:「月」から「太陽」
  5. FFMC-FWIシステムからのFFMCインデックス:18.7〜96.20
  6. DMC-FWIシステムからのDMCインデックス:1.1から291.3
  7. DC-FWIシステムからのDCインデックス:7.9〜860.6
  8. ISI-FWIシステムからのISIインデックス:0.0から56.10
  9. 温度-摂氏での温度:2.2から33.30
  10. RH-相対湿度(%):15.0〜100
  11. 風-風速(km / h):0.40〜9.40
  12. 雨-外雨(mm / m2):0.0〜6.4
  13. area-森林の焼けた面積(ha):0.00から1090.84(この出力変数は0.0に向かって非常に歪んでいるため、対数変換でモデル化するのが理にかなっている場合があります)。
スプリット
'train' 517
  • 特長
FeaturesDict({
    'area': tf.float32,
    'features': FeaturesDict({
        'DC': tf.float32,
        'DMC': tf.float32,
        'FFMC': tf.float32,
        'ISI': tf.float32,
        'RH': tf.float32,
        'X': tf.uint8,
        'Y': tf.uint8,
        'day': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=7),
        'month': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=12),
        'rain': tf.float32,
        'temp': tf.float32,
        'wind': tf.float32,
    }),
})
  • 引用
@misc{Dua:2019 ,
author = "Dua, Dheeru and Graff, Casey",
year = "2017",
title = "{UCI} Machine Learning Repository",
url = "http://archive.ics.uci.edu/ml",
institution = "University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences" }

@article{cortez2007data,
  title={A data mining approach to predict forest fires using meteorological data},
  author={Cortez, Paulo and Morais, Anibal de Jesus Raimundo},
  year={2007},
  publisher={Associa{\c{c} }{\~a}o Portuguesa para a Intelig{\^e}ncia Artificial (APPIA)}
}