ディープラーニングで将来気温の上下を推定 京都大学が提案する新発想の気候予測https://univ-journal.jp/25854/
データ分析界隈の者です。初歩的な質問で申し訳ないのですが、モデル学習データと精度測定用のデータの分割はどのようになさったのでしょうか？ 私の再現では、ランダム分割ならば先生の精度が再現できましたが、時系列で分割すると精度が出ないという結果でした。 https://nbviewer.jupyter.org/github/k-harada/ML_climate/blob/master/could_NOT_predict_global_warming_by_ML.ipynb …
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ランダム分割では検証としてダメなのは簡単なことで、例えば同じ地点で、テストデータの1年前のデータが学習データにあれば、画像としては少し横にずれただけなのでCNNがその学習データと同じ結果を返すことは容易で、目的変数も10年平均とのことですから1年ずれただけならほぼ変わらないと思います。
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教師画像と検証画像が大きく重なる場合、算出されるaccuracyは高く見積もられるという現象が生じます。たとえば、地点Aの1901-1930のデータから教師画像を生成、おなじ地点の1902-1931のデータから検証画像を生成した場合。
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