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作者：韩信子@ShowMeAI

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2022依旧是极度不普通的一年，全球事件频发，动荡不安。而且在全球气候上，极点气候愈发明显，全球变暖的加剧增加了热浪、干旱和野火等气候相关灾祸的或许性。在全球来看，西班牙等国的高温连破纪录并引发森林火灾。而8月9日以来，我国也出现罕见的极点高温气候，连创新高，部分地区如重庆市北碚、巴南、大足、长命、江津等地先后发生多起森林火灾。

野火是一种不行猜测的、无计划的、不受控制的火灾，或许由营火（篝火）、燃烟和纵火、焰火、射击、爆破方针或闪电等自然现象引起，而在原本极点高温的气候下，更易发难控。

在本篇内容中，ShowMeAI带大家看看机器学习如何猜测森林火灾，本文采用的数据集为 NASA 的森林火灾信息数据集。

数据搜集

本篇内容的数据源来自 NASA 的资源管理体系火灾信息 (FIRMS) 卫星数据和 NASA 的 MODIS（中分辨率成像光谱仪）仪器对 2021年印度森林野火案例的纪录。数据集能够在ShowMeAI的百度网盘地址直接获取。

实战数据集下载（百度网盘）：大众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或许点击这儿获取本文 [25]根据机器学习的AI森林火灾猜测『2021年印度森林火灾数据集』

⭐ ShowMeAI官方GitHub：github.com/ShowMeAI-Hu…

# 数据了解

下面内容会涉及数据剖析处理的技术，欢迎大家查阅ShowMeAI对应的教程和东西速查表，快学快用。

图解数据剖析：从入门到通晓系列教程

数据科学东西库速查表 | Pandas 速查表

数据科学东西库速查表 | Seaborn 速查表

咱们先导入 NumPy 和 Pandas 并读取森林火灾的 MODIS 数据集

# 处理警告信息
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
# 导入东西库
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("modis_2021_India.csv")
# 检查数据
df.head()

数据集特征字段解释

latitude = 纬度
longitude = 经度
brightness = 以开尔文丈量的像素的明亮度
scan = 扫描像素巨细
track = 轨迹像素巨细
acq_date = 获取日期
acq_time = 采集时刻
satellite = Acua 和 Terra 卫星作为 A 和 T
instrument = MODIS
confidence = 火灾概率，0-100之间（表示0-100%）
version = 版别标识搜集和数据处理源
bright_t31 = 通道 31 的火焰亮度温度，以开尔文为单位丈量
frp =以兆瓦为单位的火辐射功率
daynight = D 和 N 作为白天和黑夜
type = 0 作为假定植被，1 作为活火山，2 作为静态陆源 3 作为近海勘探

咱们把confidence视作方针变量。

# 检查数据维度
df.shape
##(111267, 15)
# 数据信息
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 111267 entries, 0 to 111266
Data columns (total 15 columns):
 #   Column      Non-Null Count   Dtype  
---  ------      --------------   -----  
 0   latitude    111267 non-null  float64
 1   longitude   111267 non-null  float64
 2   brightness  111267 non-null  float64
 3   scan        111267 non-null  float64
 4   track       111267 non-null  float64
 5   acq_date    111267 non-null  object 
 6   acq_time    111267 non-null  int64  
 7   satellite   111267 non-null  object 
 8   instrument  111267 non-null  object 
 9   confidence  111267 non-null  int64  
 10  version     111267 non-null  float64
 11  bright_t31  111267 non-null  float64
 12  frp         111267 non-null  float64
 13  daynight    111267 non-null  object 
 14  type        111267 non-null  int64  
dtypes: float64(8), int64(3), object(4)
memory usage: 12.7+ MB
# 数据字段
df.columns
Index(['latitude', 'longitude', 'brightness', 'scan', 'track', 'acq_date',
       'acq_time', 'satellite', 'instrument', 'confidence', 'version',
       'bright_t31', 'frp', 'daynight', 'type'],
      dtype='object')
# 数据缺失值情况
df.isnull().sum()
latitude      0
longitude     0
brightness    0
scan          0
track         0
acq_date      0
acq_time      0
satellite     0
instrument    0
confidence    0
version       0
bright_t31    0
frp           0
daynight      0
type          0
dtype: int64
# 数据核算描述
df.describe()

数据探索

# 接连值字段散布剖析

咱们对数据进行剖析，并进行可视化，这儿主要运用到 Matplotlib 和 Seaborn 东西库。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

咱们先对数值型数据进行散布剖析，这儿最直接的办法是对整个数据集运用 pairplot，它会在对角线位置对每个数值维度进行散布剖析，在其他位置对两两特征对进行联合绘图。

sns.pairplot(df)
plt.show()

# 类别型字段散布剖析

咱们的数据集中还有一些类别型字段变量，咱们为其间一些变量绘制箱线图检查数据散布特性。

plt.figure(figsize=(20, 12))
plt.subplot(2,2,1)
sns.boxplot(x = 'satellite', y = 'confidence', data = df)
plt.subplot(2,2,2)
sns.boxplot(x = 'daynight', y = 'confidence', data = df)
<AxesSubplot:xlabel='daynight', ylabel='confidence'>

咱们能够凭借pandas的相关性核算和热力图出现，对数据进行相关性剖析（尤其是关于咱们了解方针变量和特征的相关联系有协助），如下：

plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.heatmap(df.corr(),annot=True,cmap='viridis',linewidths=.5)
<AxesSubplot:>

sns.barplot(x='acq_date',y='frp',data=df)
<AxesSubplot:xlabel='acq_date', ylabel='frp'>

# 排序
df_topaffected=df.sort_values(by='frp',ascending=False) 
df_topaffected.head(10)

数据清洗&处理

原始国际有林林总总的数据形状，包含文本、视频、图像等非结构化数据，也有包含各种缺失值、过错值等结构化数据。在实践送给模型练习之前，咱们会做一些数据清洗来提高数据的质量，具体的操作包含缺失值填充，清洗不相关的数据，对数据做幅度缩放与归一化等。

关于机器学习的数据预处理与清洗等，属于特征工程范畴，大家能够参考 ShowMeAI 整理的特征工程最全解读教程。

机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读

df = df.drop(['track'], axis = 1)
df = df.drop(['instrument', 'version'], axis = 1)
df['satellite'] = df['satellite'].map({'Terra':0,'Aqua':1})
df['daynight'] = df['daynight'].map({'D':0,'N':1})
df['month'] = df['acq_date'].apply(lambda x:int(x.split('-')[1]))
df = df.sample(frac=0.2)
df = df.reset_index().drop("index", axis=1)
df.head()

df.shape
#(22253, 13)
# 方针字段 & 特征字段
y = df['confidence']
firedf = df.drop(['confidence', 'acq_date'], axis = 1)
# 相关性
plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.heatmap(firedf.corr(),annot=True,cmap='viridis',linewidths=.5)
<AxesSubplot:>

# 特征字段
firedf.head()

数据拆分

为了进行有用的建模和模型评价，咱们将数据集分为练习集（70%的数据）和测验集（30%的数据）。

X = df[['latitude','longitude','month','brightness','scan','acq_time','bright_t31','daynight']]
y = df['frp']
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

评价方针

咱们以confidence为方针标签，有不同的建模办法，最直接的方法是把它视作接连值进行拟合猜测。整个问题是一个回归建模问题，咱们有如下的一些评价方针能够运用。

# 均方误差 (MSE)

MSE 能够从数据集的实践值和猜测值的均匀平方差进行数学核算

# 均匀绝对误差 (MAE)

均匀绝对误差能够在数学上核算为从数据猜测的值与实践值的均匀差

# 均方根误差 (RMSE)

数学上 RMSE 能够核算为猜测值与数据实践值的均匀平方差的平方根，或许咱们能够说它是 MSE 的平方根值。

# R 平方分数

R 平方分数能够从下面给出的等式核算：

建模与预估

本部分涉及到的模型知识与建模操作办法，拜见ShowMeAI以下部分教程

图解机器学习算法：从入门到通晓系列教程

机器学习实战：手把手教你玩转机器学习系列

# 梯度提高回归树

咱们运用梯度提高回归树 GBDT 来进行拟合，在 Scikit-Learn 中能够直接调用GradientBoostingRegressor 类。关于 GBDT 的原理能够检查ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模型详解

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error as mae
from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse
from sklearn.metrics import r2_score
model1 = GradientBoostingRegressor(n_estimators = 100, learning_rate=0.1,
                                  max_depth = 10, random_state = 0, loss = 'ls')
model1.fit(X_train, y_train)
y_pred = model1.predict(X_test)
print ('MSE =',mse(y_pred, y_test))
print ('RSME =',np.sqrt(mse(y_pred, y_test)))
print ('MAE =',mae(y_pred, y_test))
print ('R2_score =',r2_score(y_pred, y_test))
print("Performance ofGBR Model R^2 metric {:.5f}".format(model1.score(X_train,y_train)))
print("GBR Accuracy, {:.5f}%".format(model1.score(X_test,y_test)*100))
MSE = 449.63478569897046
RSME = 21.20459350468597
MAE = 3.2932809652939343
R2_score = 0.9227647882671393
Performance ofGBR Model R^2 metric 0.99982
GBR Accuracy, 92.86853%

# 决策树回归器

咱们也能够运用决策树回归器进行建模，在 Scikit-Learn 中对应的功能在 DecisionTreeRegressor类中。关于回归树模型的原理能够检查ShowMeAI文章 图解机器学习 | 回归树模型详解。

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor as dtr
reg = dtr(random_state = 42)
reg.fit(X_train,y_train)
Y_pred = reg.predict(X_test)
print("MSE = ",mse(Y_pred, y_test))
print ('RSME =',np.sqrt(mse(Y_pred, y_test)))
print("MAE =",mae(Y_pred,y_test))
print("R2 score =",r2_score(Y_pred,y_test))
print("Performance of Decision Tree Regressor Model R^2 metric {:.5f}".format(reg.score(X_train,y_train)))
print("Decision Tree Regressor Accuracy, {:.5f}%".format(reg.score(X_test,y_test)*100))
MSE =  362.66616536848414
RSME = 19.043795981066488
MAE = 4.693229478729778
R2 score = 0.9316181035003857
Performance of Decision Tree Regressor Model R^2 metric 1.00000
Decision Tree Regressor Accuracy, 94.24790%

咱们凭借雷达图来比较GBDT和回归树模型，比照它们在森林火灾猜测场景下的作用。

categories = ['Training score', 'Testing score', 'RMSE', 'MAE','r2','_']
Decision_Tree_Regressor = [100,94.24, 19.4,4.69, 0.93,0]
Gradient_Boosting_Regressor = [99.97, 92.86, 21.20,3.29, 0.92,0]
label_loc = np.linspace(start=0, stop=2 * np.pi, num=len(Decision_Tree_Regressor))
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplot(polar=True)
plt.plot(label_loc, Decision_Tree_Regressor , label='Decision Tree Regression')
plt.plot(label_loc, Gradient_Boosting_Regressor, label='Gradient Boosting Regressor')
plt.title('Algorithms comparison for MODIS dataset', size=20)
lines, labels = plt.thetagrids(np.degrees(label_loc), labels=categories)
plt.legend()
plt.show()

参考资料

图解数据剖析：从入门到通晓系列教程：www.showmeai.tech/tutorials/3…
数据科学东西库速查表 | Pandas 速查表：www.showmeai.tech/article-det…
数据科学东西库速查表 | Seaborn 速查表：www.showmeai.tech/article-det…
图解机器学习算法：从入门到通晓系列教程：www.showmeai.tech/tutorials/3…
图解机器学习 | GBDT模型详解：www.showmeai.tech/article-det…
图解机器学习 | 回归树模型详解：www.showmeai.tech/article-det…
机器学习实战：手把手教你玩转机器学习系列：www.showmeai.tech/tutorials/4…
机器学习实战 | 机器学习特征工程最全解读：www.showmeai.tech/article-det…)

极端气候？自然灾害？【实战】机器学习预测森林火灾

数据搜集

# 数据了解

数据探索

# 接连值字段散布剖析

# 类别型字段散布剖析

数据清洗&处理

数据拆分

评价方针

# 均方误差 (MSE)

# 均匀绝对误差 (MAE)

# 均方根误差 (RMSE)

# R 平方分数

建模与预估

# 梯度提高回归树

# 决策树回归器

参考资料

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极端气候？自然灾害？【实战】机器学习预测森林火灾

数据搜集

# 数据了解

数据探索

# 接连值字段散布剖析

# 类别型字段散布剖析

数据清洗&处理

数据拆分

评价方针

# 均方误差 (MSE)

# 均匀绝对误差 (MAE)

# 均方根误差 (RMSE)

# R 平方分数

建模与预估

# 梯度提高回归树

# 决策树回归器

参考资料

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