Il Machine Learning Prevede la Visibilità in Sei Città Sudcoreane

Uno studio pubblicato su arXiv introduce un framework di machine learning per prevedere la visibilità atmosferica in sei grandi città sudcoreane, affrontando le sfide dello squilibrio di classe e dello spostamento distributivo. Utilizzando dati di addestramento dal 2018 al 2020, i ricercatori hanno applicato SMOTENC e CTGAN per gestire i rari eventi di scarsa visibilità. Un insieme di modelli di machine learning e deep learning è stato testato sui dati del 2021, rivelando un marcato calo delle prestazioni a causa dello spostamento distributivo tra i periodi di addestramento e test.