Random forests for global sensitivity analysis: A selective review

灵敏度(控制系统) 随机森林 排名(信息检索) 参数统计 计算机科学 关系(数据库) 维数(图论) 排列(音乐) 变量(数学) 非参数统计 回归 随机变量 数据挖掘 机器学习 数学 数学优化 计量经济学 统计 工程类 物理 数学分析 声学 电子工程 纯数学
作者
Anestis Antoniadis,Sophie Lambert‐Lacroix,Jean‐Michel Poggi
出处
期刊:Reliability Engineering & System Safety [Elsevier BV]
卷期号:206: 107312-107312 被引量:130
标识
DOI:10.1016/j.ress.2020.107312
摘要

The understanding of many physical and engineering problems involves running complex computational models. Such models take as input a high number of numerical and physical explanatory variables. The information on these underlying input parameters is often limited or uncertain. It is therefore important, based on the relationships between the input variables and the output, to identify and prioritize the most influential inputs. One may use global sensitivity analysis (GSA) methods which aim at ranking input random variables according to their importance in the output uncertainty, or even quantify the global influence of a particular input on the output. Using sensitivity metrics to ignore less important parameters is a form of dimension reduction in the model’s input parameter space. This suggests the use of meta-modeling as a quantitative approach for nonparametric GSA, where the original input/output relation is first approximated using various statistical regression techniques. Subsequently, the main goal of our work is to provide a comprehensive review paper in the domain of sensitivity analysis focusing on some interesting connections between random forests and GSA. The idea is to use a random forests methodology as an efficient non-parametric approach for building meta-models that allow an efficient sensitivity analysis. Apart its easy applicability to regression problems, the random forests approach presents further strong advantages by its ability to implicitly deal with correlation and high dimensional data, to handle interactions between variables and to identify informative inputs using a permutation based RF variable importance index which is easy and fast to compute. We further review an adequate set of tools for quantifying variable importance which are then exploited to reduce the model’s dimension enabling otherwise infeasible sensibility analysis studies. Numerical results from several simulations and a data exploration on a real dataset are presented to illustrate the effectiveness of such an approach.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
长安完成签到,获得积分10
4秒前
大橙子发布了新的文献求助10
5秒前
在水一方应助Herisland采纳,获得10
7秒前
笨笨小刺猬完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
科研小达人完成签到,获得积分10
12秒前
追寻凌青完成签到,获得积分10
14秒前
渡劫完成签到,获得积分10
15秒前
丫丫完成签到 ,获得积分10
15秒前
lxy发布了新的文献求助10
16秒前
bono完成签到 ,获得积分10
19秒前
DentistRui完成签到,获得积分10
19秒前
21秒前
laber应助忧伤的步美采纳,获得50
24秒前
淡淡月饼发布了新的文献求助20
25秒前
茶茶应助虞无声采纳,获得50
25秒前
大橙子发布了新的文献求助10
27秒前
wangnn完成签到,获得积分10
28秒前
xzz完成签到,获得积分10
30秒前
阿绿发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
35秒前
manman完成签到 ,获得积分20
38秒前
太清完成签到,获得积分10
42秒前
山雀完成签到,获得积分10
44秒前
伊一完成签到,获得积分10
46秒前
哭泣笑柳发布了新的文献求助10
52秒前
琳琅发布了新的文献求助10
57秒前
xue完成签到 ,获得积分10
58秒前
liars完成签到 ,获得积分10
58秒前
搞怪人雄完成签到,获得积分10
1分钟前
落后的夜阑完成签到,获得积分10
1分钟前
大橙子发布了新的文献求助10
1分钟前
彪行天下完成签到,获得积分10
1分钟前
danli完成签到 ,获得积分10
1分钟前
guangyu完成签到,获得积分10
1分钟前
学术老6完成签到,获得积分10
1分钟前
c123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
恐怖稽器人完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022