Under climate change, the increasing frequency, intensity, and spatial extent of drought events lead to higher socio-economic costs. However, the relationships between the hydro-meteorological indicators and drought impacts are not identified well yet because of the complexity and data scarcity. In this paper, we proposed a framework based on the extreme gradient model (XGBoost) for Texas to predict multi-category drought impacts and connected a typical drought indicator, Standardized Precipitation Index (SPI), to the text-based impacts from the Drought Impact Reporter (DIR). The preliminary results of this study showed an outstanding performance of the well-trained models to assess drought impacts on agriculture, fire, society & public health, plants & wildlife, as well as relief, response & restrictions in Texas. It also provided a possibility to appraise drought impacts using hydro-meteorological indicators with the proposed framework in the United States, which could help drought risk management by giving additional information and improving the updating frequency of drought impacts. Our interpretation results using the Shapley additive explanation (SHAP) interpretability technique revealed that the rules guiding the predictions of XGBoost comply with domain expertise knowledge around the role that SPI indicators play around drought impacts.
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Acquiring a better understanding of drought impacts becomes increasingly vital under a warming climate. Traditional drought indices describe mainly biophysical variables and not impacts on social, economic, and environmental systems. We utilized natural language processing and bidirectional encoder representation from Transformers (BERT) based transfer learning to fine-tune the model on the data from the news-based Drought Impact Report (DIR) and then apply it to recognize seven types of drought impacts based on the filtered Twitter data from the United States. Our model achieved a satisfying macro-F1 score of 0.89 on the DIR test set. The model was then applied to California tweets and validated with keyword-based labels. The macro-F1 score was 0.58. However, due to the limitation of keywords, we also spot-checked tweets with controversial labels. 83.5% of BERT labels were correct compared to the keyword labels. Overall, the fine-tuned BERT-based recognizer provided proper predictions and valuable information on drought impacts. The interpretation and analysis of the model were consistent with experiential domain expertise.
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台湾对全球碎片流的敏感性和死亡人数最高。台湾现有的碎屑流警告系统,该系统使用降雨量的时间加权度量,当该措施超过预定义的阈值时,会导致警报。但是,该系统会产生许多错误的警报,并错过了实际碎屑流的很大一部分。为了改善该系统,我们实施了五个机器学习模型,以输入历史降雨数据并预测是否会在选定的时间内发生碎屑流。我们发现,随机的森林模型在五个模型中表现最好,并优于台湾现有系统。此外,我们确定了与碎屑流的发生密切相关的降雨轨迹,并探索了缺失碎屑流的风险与频繁的虚假警报之间的权衡。这些结果表明,仅在小时降雨数据中训练的机器学习模型的潜力可以挽救生命,同时减少虚假警报。
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本文研究了与可解释的AI(XAI)实践有关的两个不同但相关的问题。机器学习(ML)在金融服务中越来越重要,例如预批准,信用承销,投资以及各种前端和后端活动。机器学习可以自动检测培训数据中的非线性和相互作用,从而促进更快,更准确的信用决策。但是,机器学习模型是不透明的,难以解释,这是建立可靠技术所需的关键要素。该研究比较了各种机器学习模型,包括单个分类器(逻辑回归,决策树,LDA,QDA),异质集合(Adaboost,随机森林)和顺序神经网络。结果表明,整体分类器和神经网络的表现优于表现。此外,使用基于美国P2P贷款平台Lending Club提供的开放式访问数据集评估了两种先进的事后不可解释能力 - 石灰和外形来评估基于ML的信用评分模型。对于这项研究,我们还使用机器学习算法来开发新的投资模型,并探索可以最大化盈利能力同时最大程度地降低风险的投资组合策略。
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As of 2022, greenhouse gases (GHG) emissions reporting and auditing are not yet compulsory for all companies and methodologies of measurement and estimation are not unified. We propose a machine learning-based model to estimate scope 1 and scope 2 GHG emissions of companies not reporting them yet. Our model, specifically designed to be transparent and completely adapted to this use case, is able to estimate emissions for a large universe of companies. It shows good out-of-sample global performances as well as good out-of-sample granular performances when evaluating it by sectors, by countries or by revenues buckets. We also compare our results to those of other providers and find our estimates to be more accurate. Thanks to the proposed explainability tools using Shapley values, our model is fully interpretable, the user being able to understand which factors split explain the GHG emissions for each particular company.
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Landslides在人为全球变暖时代的人类生活和财产的常规发生和令人震惊的威胁。利用数据驱动方法早日预测利用数据驱动方法是时间的要求。在这项研究中,我们探讨了最能描述Landslide易感性与最先进的机器学习方法的雄辩功能。在我们的研究中,我们采用了最先进的机器学习算法,包括XGBoost,LR,KNN,SVM,Adaboost用于滑坡敏感性预测。要查找每个单独分类器的最佳超级参数以优化性能,我们已纳入网格搜索方法,交叉验证10倍。在这种情况下,XGBoost的优化版本优先于所有其他分类器,交叉验证加权F1得分为94.62%。其次是通过合并Treeshap并识别斜坡,高度,TWI等雄辩的特征来探索XGBoost分类器,这些特征在于,XGBoost分类器的性能大多是Landuse,NDVI,SPI等功能,这对模型性能较小。 。根据Treeshap的特征说明,我们选择了15个最重要的滑坡因果因素。显然,XGBoost的优化版本随着特征减少40%,在具有十字架的流行评估度量方面表现优于所有其他分类器。 - 在培训和AUC分数的加权F1得分为95.01%,AUC得分为97%。
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Covid-19是由新型冠状病毒(SARS-COV-2)引起的疾病,于2019年12月下旬首次在中国武汉出现。不久之后,该病毒在全球范围内传播,并于3月被世界卫生组织宣布为大流行病。 2020年。这造成了世界各地和美国的许多变化,包括向在线学习的教育转变。在本文中,我们试图了解Covid-19-19的大流行和在线学习的增加如何影响大学生的情感福祉。我们使用几种机器学习和统计模型来分析卢布尔雅那大学公共行政学院,斯洛文尼亚大学,与国际大学,其他高等教育机构和学生协会一起收集的数据。我们的结果表明,与学生的学术生活有关的特征对他们的情感健康产生了最大的影响。其他重要因素包括学生对大学和政府对大流行的处理以及学生的财务安全的满意。
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机器学习的进步(ML)引起了人们对这项技术支持决策的浓厚兴趣。尽管复杂的ML模型提供的预测通常比传统工具的预测更准确,但这种模型通常隐藏了用户预测背后的推理,这可能导致采用和缺乏洞察力。在这种张力的激励下,研究提出了可解释的人工智能(XAI)技术,这些技术发现了ML发现的模式。尽管ML和XAI都有很高的希望,但几乎没有经验证据表明传统企业的好处。为此,我们分析了220,185家能源零售商的客户的数据,预测具有多达86%正确性的交叉购买(AUC),并表明XAI方法的Shap提供了为实际买家提供的解释。我们进一步概述了信息系统,XAI和关系营销中的研究的影响。
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血浆定义为物质的第四个状态,在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知,血浆激活液体(PAL)的强和广谱抗菌作用。机器学习(ML)在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此,在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点,以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中,通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性,从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索,并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后,将两种监督的ML方法(即分类和回归)应用于数据以获得微生物灭活(MI)预测。对于分类,MI分为四类,对于回归,MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略,以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明,高参数优化的随机森林分类器(ORFC)和随机森林回归者(ORFR)分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后,获得ORFC的最佳测试精度为82.68%,ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外,此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。
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口服食物挑战(OFC)对于准确诊断患者的食物过敏至关重要。但是,患者不愿接受OFC,对于那些这样做的患者,在农村/社区医疗保健环境中,对过敏症患者的使用率有限。通过机器学习方法对OFC结果的预测可以促进在家中食品过敏原的删除,在OFC中改善患者和医师的舒适度,并通过最大程度地减少执行的OFC的数量来节省医疗资源。临床数据是从共同接受1,284个OFC的1,12例患者那里收集的,包括临床因素,包括血清特异性IgE,总IgE,皮肤刺测试(SPTS),症状,性别和年龄。使用这些临床特征,构建了机器学习模型,以预测花生,鸡蛋和牛奶挑战的结果。每种过敏原的最佳性能模型是使用凹入和凸内核(LUCCK)方法创建的,该方法在曲线(AUC)(AUC)下分别用于花生,鸡蛋和牛奶OFC预测为0.76、0.68和0.70, 。通过Shapley添加说明(SHAP)的模型解释表明,特定的IgE以及SPTS的Wheal和Flare值高度预测了OFC结果。该分析的结果表明,机器学习有可能预测OFC结果,并揭示了相关的临床因素进行进一步研究。
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英语研究文章(RAS)是学术界的重要类型,因此在过去的二十年中,雇用NLP的企图雇用NLP的发展得到了相当大的关注。然而,没有研究采用特征工程技术来研究不同学术影响的RA的语言特征(即,在高/中等冲击因子期刊上发表的高/中等引用时间的论文)。本研究试图利用特征工程方法提取高和中度冲击轴颈RA中的微观语言特征。我们通过特征选择方法从英语期刊文章中提取25个高度相关的功能。所有论文都与Covid-19医学实证研究协议。然后通过监督机器学习方法在一致性和准确性方面验证所选功能。结果表明,24个语言特征,如相邻句子之间的内容词重叠,使用第三人称代词,辅助动词,时态,情绪词汇提供了对具有不同学术影响的期刊文章的一致和准确的预测。最后,随机森林模型被证明是适合这24个特征与期刊文章之间的关系的最佳模型,以及具有高和中等的冲击。这些调查结果可用于通知学术写作课程,并为L2研究生开发自动评估系统的基础。
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Building an accurate model of travel behaviour based on individuals' characteristics and built environment attributes is of importance for policy-making and transportation planning. Recent experiments with big data and Machine Learning (ML) algorithms toward a better travel behaviour analysis have mainly overlooked socially disadvantaged groups. Accordingly, in this study, we explore the travel behaviour responses of low-income individuals to transit investments in the Greater Toronto and Hamilton Area, Canada, using statistical and ML models. We first investigate how the model choice affects the prediction of transit use by the low-income group. This step includes comparing the predictive performance of traditional and ML algorithms and then evaluating a transit investment policy by contrasting the predicted activities and the spatial distribution of transit trips generated by vulnerable households after improving accessibility. We also empirically investigate the proposed transit investment by each algorithm and compare it with the city of Brampton's future transportation plan. While, unsurprisingly, the ML algorithms outperform classical models, there are still doubts about using them due to interpretability concerns. Hence, we adopt recent local and global model-agnostic interpretation tools to interpret how the model arrives at its predictions. Our findings reveal the great potential of ML algorithms for enhanced travel behaviour predictions for low-income strata without considerably sacrificing interpretability.
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人工智能(AI)使机器能够从人类经验中学习,适应新的输入,并执行人类的人类任务。 AI正在迅速发展,从过程自动化到认知增强任务和智能流程/数据分析的方式转换业务方式。然而,人类用户的主要挑战是理解和适当地信任AI算法和方法的结果。在本文中,为了解决这一挑战,我们研究并分析了最近在解释的人工智能(XAI)方法和工具中所做的最新工作。我们介绍了一种新颖的XAI进程,便于生产可解释的模型,同时保持高水平的学习性能。我们提出了一种基于互动的证据方法,以帮助人类用户理解和信任启用AI的算法创建的结果和输出。我们在银行域中采用典型方案进行分析客户交易。我们开发数字仪表板以促进与算法的互动结果,并讨论如何提出的XAI方法如何显着提高数据科学家对理解启用AI的算法结果的置信度。
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预测经济的短期动态 - 对经济代理商决策过程的重要意见 - 经常在线性模型中使用滞后指标。这通常在正常时期就足够了,但在危机期间可能不足。本文旨在证明,在非线性机器学习方法的帮助下,非传统和及时的数据(例如零售和批发付款)可以为决策者提供复杂的模型,以准确地估算几乎实时的关键宏观经济指标。此外,我们提供了一组计量经济学工具,以减轻机器学习模型中的过度拟合和解释性挑战,以提高其政策使用的有效性。我们的模型具有付款数据,非线性方法和量身定制的交叉验证方法,有助于提高宏观经济的启示准确性高达40 \% - 在COVID-19期间的增长较高。我们观察到,付款数据对经济预测的贡献很小,在低和正常增长期间是线性的。但是,在强年或正增长期间,付款数据的贡献很大,不对称和非线性。
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目的:我们研究使用机器学习(ML)模型的可解释的累入预测,并在预测能力,稀疏性和公平性方面分析性能。与以前的作品不同,本研究列举了输出概率而不是二进制预测的可解释模型,并使用定量公平定义来评估模型。本研究还研究了模型是否可以横跨地理位置概括。方法:我们在佛罗里达州和肯塔基州的两个不同的刑事核查数据集上生成了黑盒和可解释的ML模型。我们将这些模型的预测性能和公平与目前用于司法系统中使用的两种方法进行了比较,以预测审前常规率:Arnold PSA和Compas。我们评估了所有模型的预测性能,可以在两次跨越两次预测六种不同类型犯罪的模型。结果:几种可解释的ML模型可以预测常规和黑盒ML模型,比Compas或Arnold PSA更准确。这些模型在实践中可能有用。类似于Arnold PSA,这些可解释模型中的一些可以作为一个简单的表格写入。其他可以使用一组可视化显示。我们的地理分析表明ML模型应分开培训,以便单独的位置并随时间更新。我们还为可​​解释模型提供了公平分析。结论:可解释的机器学习模型可以在预测准确性和公平性方面表现,也可以表现,也可以表现,也可以执行不可解释的方法和目前使用的风险评估尺度。机器学习模型对于单独培训,可以更准确地进行不同的位置,并保持最新。
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Patient triage at emergency departments (EDs) is necessary to prioritize care for patients with critical and time-sensitive conditions. Different tools are used for patient triage and one of the most common ones is the emergency severity index (ESI), which has a scale of five levels, where level 1 is the most urgent and level 5 is the least urgent. This paper proposes a framework for utilizing machine learning to develop an e-triage tool that can be used at EDs. A large retrospective dataset of ED patient visits is obtained from the electronic health record of a healthcare provider in the Midwest of the US for three years. However, the main challenge of using machine learning algorithms is that most of them have many parameters and without optimizing these parameters, developing a high-performance model is not possible. This paper proposes an approach to optimize the hyperparameters of machine learning. The metaheuristic optimization algorithms simulated annealing (SA) and adaptive simulated annealing (ASA) are proposed to optimize the parameters of extreme gradient boosting (XGB) and categorical boosting (CaB). The newly proposed algorithms are SA-XGB, ASA-XGB, SA-CaB, ASA-CaB. Grid search (GS), which is a traditional approach used for machine learning fine-tunning is also used to fine-tune the parameters of XGB and CaB, which are named GS-XGB and GS-CaB. The six algorithms are trained and tested using eight data groups obtained from the feature selection phase. The results show ASA-CaB outperformed all the proposed algorithms with accuracy, precision, recall, and f1 of 83.3%, 83.2%, 83.3%, 83.2%, respectively.
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19009年的大流行急剧催化了电子购物者的扩散。电子购物的急剧增长无疑会对旅行需求产生重大影响。结果,运输建模者对电子购物需求建模的能力变得越来越重要。这项研究开发了预测家庭每周送货频率的模型。我们使用经典计量经济学和机器学习技术来获得最佳模型。发现社会经济因素,例如拥有在线杂货会员资格,家庭成员的平均年龄,男性家庭成员的百分比,家庭中的工人数量以及各种土地使用因素会影响房屋送货的需求。这项研究还比较了机器学习模型和经典计量经济学模型的解释和表现。在通过机器学习和计量经济学模型确定的变量效果中找到了一致性。但是,具有相似的召回精度,有序的概率模型是一个经典的计量经济学模型,可以准确预测家庭交付需求的总分布。相反,两个机器学习模型都无法匹配观察到的分布。
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In this work, a machine learning approach is developed for predicting the outcomes of football matches. The novelty of this research lies in the utilisation of the Kelly Index to first classify matches into categories where each one denotes the different levels of predictive difficulty. Classification models using a wide suite of algorithms were developed for each category of matches in order to determine the efficacy of the approach. In conjunction to this, a set of previously unexplored features were engineering including Elo-based variables. The dataset originated from the Premier League match data covering the 2019-2021 seasons. The findings indicate that the process of decomposing the predictive problem into sub-tasks was effective and produced competitive results with prior works, while the ensemble-based methods were the most effective. The paper also devised an investment strategy in order to evaluate its effectiveness by benchmarking against bookmaker odds. An approach was developed that minimises risk by combining the Kelly Index with the predefined confidence thresholds of the predictive models. The experiments found that the proposed strategy can return a profit when following a conservative approach that focuses primarily on easy-to-predict matches where the predictive models display a high confidence level.
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即使有效,模型的使用也必须伴随着转换数据的各个级别的理解(上游和下游)。因此,需求增加以定义单个数据与算法可以根据其分析可以做出的选择(例如,一种产品或一种促销报价的建议,或代表风险的保险费率)。模型用户必须确保模型不会区分,并且也可以解释其结果。本文介绍了模型解释的重要性,并解决了模型透明度的概念。在保险环境中,它专门说明了如何使用某些工具来强制执行当今可以利用机器学习的精算模型的控制。在一个简单的汽车保险中损失频率估计的示例中,我们展示了一些解释性方法的兴趣,以适应目标受众的解释。
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如今,人工智能(AI)已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分,但是最佳性能的AI系统通常太复杂了,无法自我解释。可解释的AI(XAI)技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理,并且在处理敏感和个人健康数据时,它们变得更加至关重要。值得注意的是,XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注,尤其是在医疗保健领域。特别是,许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据,而XAI并未在这些数据类型上进行分析,而计算机视觉和自然语言处理(NLP)是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述,本文提供了过去5年中文献的审查,说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言,我们确定临床验证,一致性评估,客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后,我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。
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