《表3 RF短时临近降雨预测的命中率POD》

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《基于随机森林的短时临近降雨预报方法》

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综合以上的实验结果分析发现，本文在进行降雨预测时，训练集中的降雨类和非降雨类的数量差异比较大，数据集2的降雨类和非降雨类的数量比值将近1∶24，数据集4有无降雨数量比值为1∶16，数据集1有无降雨两类的数量比值为1∶6，数据集3有无降雨两类的数量比值为1∶1.1；即这些样本集中无降雨的像素数远远大于降雨的像素数，如果训练样本的数量比较少，易引发训练集因缺少正例（有雨）和反例（无雨）而导致有效降雨预测的突变和结束；如果训练样本的数量过多，也容易使得分类出现错误，从而导致降雨预测效果的降低。影响降雨预测效果的因素除有无降雨类数量之间的差异外，还有降雨点的分布情况。