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जंगल की आग

  • विवरण:

यह एक प्रतिगमन कार्य है, जहां उद्देश्य मौसम विज्ञान और अन्य डेटा का उपयोग करके, पुर्तगाल के पूर्वोत्तर क्षेत्र में जंगल की आग के जले हुए क्षेत्र की भविष्यवाणी करना है।

डेटा सेट जानकारी:

[कोर्टेज़ और मोराइस, 2007] में, आउटपुट 'क्षेत्र' को सबसे पहले एक ln(x+1) फ़ंक्शन के साथ रूपांतरित किया गया था। फिर, कई डेटा माइनिंग विधियों को लागू किया गया। मॉडलों को फिट करने के बाद, आउटपुट को ln(x+1) ट्रांसफॉर्म के व्युत्क्रम के साथ पोस्ट-प्रोसेस किया गया था। चार अलग-अलग इनपुट सेटअप का इस्तेमाल किया गया था। प्रयोग 10-गुना (क्रॉस-सत्यापन) x 30 रन का उपयोग करके आयोजित किए गए थे। दो प्रतिगमन मैट्रिक्स मापा गया: एमएडी और आरएमएसई। केवल 4 प्रत्यक्ष मौसम स्थितियों (तापमान, आरएच, हवा और बारिश) के साथ खिलाई गई एक गाऊसी सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) ने सर्वश्रेष्ठ एमएडी मूल्य प्राप्त किया: 12.71 + - 0.01 (टी-छात्र वितरण का उपयोग करके 95% के भीतर औसत और आत्मविश्वास अंतराल)। सबसे अच्छा आरएमएसई भोले माध्य भविष्यवक्ता द्वारा प्राप्त किया गया था। प्रतिगमन त्रुटि वक्र (आरईसी) के विश्लेषण से पता चलता है कि एसवीएम मॉडल कम स्वीकृत त्रुटि के भीतर अधिक उदाहरणों की भविष्यवाणी करता है। वास्तव में, एसवीएम मॉडल बेहतर छोटी आग की भविष्यवाणी करता है, जो कि बहुसंख्यक हैं।

विशेषता जानकारी:

अधिक जानकारी के लिए [कोर्टेज़ और मोरिस, २००७] पढ़ें।

  1. मोंटेसिन्हो पार्क मानचित्र के भीतर एक्स - एक्स-अक्ष स्थानिक समन्वय: 1 से 9
  2. वाई - वाई-अक्ष मोंटेसिन्हो पार्क मानचित्र के भीतर स्थानिक समन्वय: 2 से 9
  3. महीना - साल का महीना: 'जन' से 'दिसंबर'
  4. दिन - सप्ताह का दिन: 'सोम' से 'सूर्य'
  5. FFMC - FWI सिस्टम से FFMC इंडेक्स: 18.7 से 96.20
  6. डीएमसी - एफडब्ल्यूआई सिस्टम से डीएमसी इंडेक्स: 1.1 से 291.3
  7. एफडब्ल्यूआई सिस्टम से डीसी - डीसी इंडेक्स: 7.9 से 860.6
  8. आईएसआई - एफडब्ल्यूआई प्रणाली से आईएसआई सूचकांक: 0.0 से 56.10
  9. तापमान - सेल्सियस डिग्री में तापमान: 2.2 से 33.30
  10. आरएच - सापेक्षिक आर्द्रता%: 15.0 से 100
  11. हवा - हवा की गति किमी/घंटा में: 0.40 से 9.40
  12. बारिश - बाहर बारिश मिमी/एम2 में: 0.0 से 6.4
  13. क्षेत्र - जंगल का जला हुआ क्षेत्र (हेक्टेयर में): 0.00 से 1090.84 (यह आउटपुट चर 0.0 की ओर बहुत तिरछा है, इस प्रकार यह लघुगणक परिवर्तन के साथ मॉडल के लिए समझ में आता है)।
विभाजित करना उदाहरण
'train' 517
  • विशेषताएं:
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,
    }),
})
  • प्रशस्ति पत्र:
@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)}
}