2.2.4 .Kết quả thử nghiệm
3.2 Thực nghiệm và đánh giá mơ hình
Nghiên cứu đã xây dựng 29x3 mơ hình hồi qui RF cho 29 quận/huyện sử dụng tập dữ liệu FS như mơ tả trong mục 3.1. Để đánh giá các mơ hình hồi qui, nghiên cứu sử dụng các độ đo thơng dụng như sai số trung bình quân phương (Root mean square error – RMSE) và hệ số xác định điều chỉnh (Adjusted detemination coefficient – R2). Các giá trị RMSE và R2 được tính tốn cho tất cả các mơ hình. Để so sánh ảnh hưởng của các yếu tố khí hậu và địa lý đến độ chính xác dự báo, nghiên cứu sử dụng phương pháp đánh giá Tukey [4] với 4 khoảng dự báo 3, 7, 14 và 30
Hình 3.2. Minh họa so sánh độ chính xác dự báo của ba mơ hình với khoảng dự báo là 3 ngày ở các quận Đống Đa,Bai Đình, Ứng Hịa, Sĩc Sơn.
(a) (b)
(c) (d)
Hình 3.3. So sánh ảnh hưởng của nhĩm biến khí hậu và nhĩm biến lân cận đến độ chính xác của mơ hình với độ đo R2: (a),(b),(c),(d) lần lượt ứng với khoảng dự báo
trước là 3,7,14 và 30 ngày.
Xét khoảng cách của độ tin cậy và giá trị trung bình của các cặp mơ hình DLDL-DD và DLKH-DD cĩ thể thấy các mơ hình đầy đủ (DD) cĩ độ đo R2 cao nhất cũng là mơ hình tốt nhất. Các mơ hình độc lập địa lý (DLDL) cĩ độ đo R2 thấp nhất. Như vậy, cĩ
thể kết luận số ca mắc tả ở một quận/huyện cĩ liên kết chặt chẽ với số ca mắc tả ở các quận/huyện lân cận.
Tuy nhiên, các kết quả về độ đo RMSE của các mơ hình khơng cĩ sự khác biệt đáng kể. Hơn nữa, việc so sánh độ đo RMSE khơng cho phép chỉ ra mơ hình nào tốt hơn. Do vậy, nghiên cứu chỉ sử dụng độ đo R2 để so sánh các mơ hình.