可解释的机器学习在天气和气候预测中的应用：一项调查

Mar, 2024

可解释的机器学习在天气和气候预测中的应用：一项调查

Interpretable Machine Learning for Weather and Climate Prediction: A Survey

Ruyi Yang, Jingyu Hu, Zihao Li, Jianli Mu, Tingzhao Yu...

TL;DR复杂的机器学习模型在天气和气候预测中取得了高预测准确性，但不透明性限制了用户的信任和模型的进一步改进。因此，提高天气和气候模型的可信度和效用至关重要，我们调查了当前应用于气象预测的可解释机器学习方法，并将其分为后处理可解释性技术和从头开始设计可解释性模型两大范 Paradigm。最后，我们讨论了实现与物理原理相一致的更深层次的机械解释，开发标准化评估基准，将可解释性融入迭代模型开发工作流程以及为大型基础模型提供可解释性所面临的研究挑战。

Abstract

Advanced machine learning models have recently achieved high predictive accuracy for weather and climate prediction. However, these complex models often lack inherent transparency and interpretability, acting as "black boxes" that impede user trust and hinder further model improvements

machine learning interpretable models meteorological predictions interpretable machine learning model interpretability

发现论文，激发创造

可解释机器学习技术

本文综述了提高可解释机器学习模型的技术，并讨论了未来研究的关键问题，如设计用户友好的解释和开发全面的评估指标，以进一步推动可解释机器学习的发展。

Jul, 2018

机器学习模型对天气预测的比较评估

该研究通过应用机器学习算法，分析了各种算法在使用达卡市一个气象站 20 年数据预测降水和温度变化模式方面的贡献和性能指标。研究结果突出了显著成就，并提供了有价值的洞察和特征相关性。

Feb, 2024

机器学习下的山地天气预报插值

该研究论文介绍了一种利用机器学习方法来在山区进行天气预测的方法，使用当前观测数据和周围平原预测数据进行插值，以间接地结合数值模拟和机器学习。同时还探讨了在降水预测中使用二元交叉熵的方法。

Aug, 2023

数据驱动的天气预报模型的局限性

在天气与气候预测领域，机器学习（ML）正对传统基于物理模型的预测模型提供有力的挑战，并取得了更高的预测准确性。本研究通过对当前 ML 模型中 Pangu-Weather 预测的准确性和物理一致性进行考察，发现相比于基于物理模型的预测，ML 模型在准确性指标上的优势主要是由于其独特性而产生的。此外，ML 模型在特定的预测应用中与传统数值天气预报输出具有协同作用，并且在实际应用中具有极低的计算成本，因此能够为预测信息提供一种有价值的额外来源。

Sep, 2023

操纵与测量模型可解释性

在高风险领域中，机器学习模型已经被广泛用于辅助决策，而开发可解释的模型的兴趣逐渐增加。然而，是否这些模型能实现预期的效果，我们缺乏实验研究来证明。本研究开展了一系列预先注册的实验，展示了具有不同要素的模型，以调查它们的可解释性。结果表明，模型越透明、特征越少，参与者越能成功地模拟模型的预测，但是参与者并没有更加倾向于紧密关注其预测，而拥有透明的模型却使参与者因信息过载难以检测和修正模型的重大错误。这些结果强调了开发可解释模型时实验测试的重要性。

Feb, 2018

医疗保健中基于机器学习的预测模型的可解释性

该研究论文概述了理解机器学习模型的需求，解释了分类理解方法并提供了在不同医疗保健领域实际应用机器学习可解释性的例子，强调开发算法解决高风险医疗问题的重要性。

Feb, 2020

可解释的机器学习：定义、方法和应用

该研究呈现了机器学习的可解释性与 PDR 框架，探讨了现有解释方法的分类与优劣评估，提供了实际案例并讨论了未来研究方向。

Jan, 2019

机器学习的因果可解释性：问题、方法和评估

本文综述了因果可解释模型的问题和方法，并深入探讨了用于衡量解释度的评估度量标准，从而帮助实践者了解每种评估度量标准适用于哪些场景。

Mar, 2020

机器学习的模型无关可解释性

机器学习中的可解释性问题已经成为一个重要的关注点，本文提出使用模型无关的方法解释机器学习预测，这种方法可以提供选择模型、解释和表示的灵活性，同时改善了调试、比较和用户接口等问题，同时回顾了最近引入的模型无关的解释方法 LIME 及其面临的主要挑战。

Jun, 2016

天气和气候数据理解的基础模型：一项综合调查

人工智能在地球和大气科学领域日益采用数据驱动模型，通过深度学习技术对地球系统的混沌和非线性方面进行解码，以及通过理解天气和气候数据来应对气候挑战。这篇综述全面介绍了针对天气和气候数据专门设计的最先进的人工智能方法，特别关注时间序列和文本数据，同时深入研究了该领域的挑战，并提出了未来研究的详细意见。

Dec, 2023