Cross-experiment comparison — yEHDE binary-forecast skill

Primary target yEHDE (≥1 extreme-heat day in a lead block). All scores are leave-one-year-out pooled (2003–2022), out-of-sample, at each experiment's leakage-safe per-region×block decision threshold. Focus metrics: POD, POFD, FAR, FBI (frequency bias), CSI, ETS, HSS, Peirce, EDI, SEDI.

1. Experiments compared

Experiment	Representative model shown
v1 headline	hgb + isotonic recalibration; forecast-Tx statistics only (Stage 1).
v2 zoo (best)	Severity predictand + expanded zoo + cascade; best family×cutoff per block.
v2 ens_stack	v2 stacked ensemble (9 members incl. CNN/ANN).
Stage-2 stack	Lead-dependent extended predictors (ENSO/MJO/Z500/persistence) + OOF calibration stack.
v3 zoo (best single)	Stage-3 hybrid zoo on lead-dependent predictors; best single family per block.
v4 full-field ResU-Net	Stage-4 TRUE spatial DL (55 gridded channels, Z500/T850/winds as fields); null result — no lift over box-index.
§6 vote ensemble	23-member m/n vote, per-fold optimal P0 (EDI/ETS/HSS not in source table).
v3 stack (13-member)	Stage-3 error-diverse logistic stack over 13 members (incl. spatial ResU-Net/CNN); pooled Peirce threshold.

2. Best experiment per lead block, per focus metric

Winner among all experiments for each metric×block (FBI scored by closeness to 1).

Metric	W1	W2	W3	W4	W5	W6
POD	0.788 v3 stack (13-member)	0.714 v3 stack (13-member)	0.615 v3 stack (13-member)	0.615 Stage-2 stack	0.615 v3 stack (13-member)	0.626 Stage-2 stack
POFD	0.199 v3 stack (13-member)	0.343 v2 ens_stack	0.357 v4 full-field ResU-Net	0.361 v3 zoo (best single)	0.376 v3 zoo (best single)	0.364 v4 full-field ResU-Net
FAR	0.249 v3 stack (13-member)	0.506 v3 stack (13-member)	0.542 v4 full-field ResU-Net	0.557 v3 zoo (best single)	0.560 v3 stack (13-member)	0.573 v4 full-field ResU-Net
FBI	1.050 v3 stack (13-member)	1.340 v1 headline	1.332 v4 full-field ResU-Net	1.308 v3 zoo (best single)	1.356 v3 zoo (best single)	1.287 v4 full-field ResU-Net
EDI	0.743 v3 stack (13-member)	0.504 v3 stack (13-member)	0.352 v3 stack (13-member)	0.318 v3 stack (13-member)	0.323 v3 stack (13-member)	0.299 v3 stack (13-member)
SEDI	0.747 v3 stack (13-member)	0.487 v3 stack (13-member)	0.356 v3 stack (13-member)	0.320 v3 stack (13-member)	0.323 v3 stack (13-member)	0.295 v3 stack (13-member)
CSI	0.624 v3 stack (13-member)	0.413 v3 stack (13-member)	0.355 v3 stack (13-member)	0.343 v3 stack (13-member)	0.345 v3 stack (13-member)	0.338 v3 stack (13-member)

3. Visual comparison (representative model per experiment)

v1 headlinev2 zoo (best)v2 ens_stackStage-2 stackv3 zoo (best single)v4 full-field ResU-Net§6 vote ensemblev3 stack (13-member)

4. Focus-metric tables, all experiments × block

W1

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.431	0.761	0.237	0.291	1.070	0.580	0.351	0.520	0.524	0.682	0.682
v2 zoo (best)	`hgb·c0.9`	0.431	0.768	0.248	0.298	1.095	0.579	0.347	0.515	0.521	0.682	0.678
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.431	0.780	0.222	0.273	1.073	0.603	0.382	0.552	0.557	0.716	0.715
Stage-2 stack	`stack`	—	0.778	0.236	0.286	1.090	0.593	0.366	0.536	0.542	0.703	0.700
v3 zoo (best single)	`lgbm`	0.431	0.771	0.235	0.287	1.081	0.589	0.361	0.531	0.536	0.696	0.694
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.431	0.783	0.218	0.269	1.071	0.608	0.389	0.560	0.565	0.723	0.723
§6 vote ensemble	`vote`	0.431	0.767	0.249	0.300	1.095	0.577	—	0.511	0.517	—	0.674
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.431	0.788	0.199	0.249	1.050	0.624	0.414	0.586	0.589	0.743	0.747

W2

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.331	0.644	0.345	0.520	1.340	0.379	0.160	0.275	0.299	0.415	0.417
v2 zoo (best)	`mlp·c1.0`	0.331	0.659	0.362	0.527	1.392	0.380	0.156	0.270	0.297	0.417	0.414
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.331	0.671	0.343	0.509	1.365	0.396	0.176	0.300	0.328	0.456	0.454
Stage-2 stack	`stack`	—	0.699	0.367	0.515	1.440	0.401	0.176	0.299	0.332	0.474	0.460
v3 zoo (best single)	`xgb`	0.331	0.698	0.382	0.525	1.470	0.394	0.165	0.283	0.316	0.456	0.440
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.331	0.679	0.350	0.510	1.387	0.398	0.176	0.300	0.329	0.461	0.456
§6 vote ensemble	`vote`	0.331	0.680	0.377	0.529	1.444	0.386	—	0.273	0.303	—	0.423
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.331	0.714	0.361	0.506	1.445	0.413	0.189	0.318	0.353	0.504	0.487

W3

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.331	0.583	0.402	0.582	1.390	0.322	0.090	0.165	0.181	0.257	0.259
v2 zoo (best)	`mlp·c0.9`	0.331	0.600	0.421	0.586	1.450	0.324	0.088	0.161	0.179	0.258	0.256
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.331	0.602	0.397	0.571	1.403	0.334	0.103	0.186	0.205	0.291	0.291
Stage-2 stack	`stack`	—	0.588	0.372	0.561	1.340	0.336	0.111	0.199	0.217	0.302	0.307
v3 zoo (best single)	`ridge_sev`	0.331	0.602	0.371	0.554	1.350	0.344	0.119	0.212	0.231	0.323	0.327
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.331	0.610	0.357	0.542	1.332	0.354	0.132	0.233	0.253	0.351	0.356
§6 vote ensemble	`vote`	0.331	0.607	0.414	0.579	1.442	0.331	—	0.174	0.193	—	0.274
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.331	0.615	0.362	0.543	1.346	0.355	0.131	0.232	0.253	0.352	0.356

W4

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.331	0.557	0.414	0.600	1.390	0.303	0.070	0.130	0.143	0.203	0.205
v2 zoo (best)	`mlp·c0.9`	0.331	0.591	0.442	0.602	1.484	0.312	0.071	0.133	0.150	0.217	0.214
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.331	0.602	0.427	0.589	1.465	0.323	0.085	0.156	0.175	0.252	0.249
Stage-2 stack	`stack`	—	0.615	0.434	0.588	1.490	0.328	0.088	0.161	0.181	0.264	0.258
v3 zoo (best single)	`logistic`	0.331	0.579	0.361	0.557	1.308	0.335	0.113	0.202	0.218	0.302	0.309
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.331	0.607	0.403	0.573	1.420	0.335	0.102	0.185	0.204	0.291	0.290
§6 vote ensemble	`vote`	0.331	0.589	0.425	0.593	1.448	0.317	—	0.148	0.164	—	0.235
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.331	0.606	0.380	0.559	1.374	0.343	0.115	0.207	0.226	0.318	0.320

W5

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.331	0.549	0.428	0.612	1.410	0.294	0.058	0.109	0.121	0.171	0.173
v2 zoo (best)	`mlp_sev·c0.9`	0.331	0.550	0.430	0.612	1.420	0.294	0.058	0.109	0.120	0.171	0.173
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.331	0.587	0.446	0.606	1.489	0.309	0.067	0.126	0.142	0.206	0.203
Stage-2 stack	`stack`	—	0.613	0.420	0.581	1.460	0.331	0.094	0.172	0.192	0.278	0.274
v3 zoo (best single)	`logistic`	0.331	0.595	0.376	0.561	1.356	0.338	0.111	0.200	0.218	0.306	0.309
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.331	0.576	0.392	0.579	1.368	0.322	0.092	0.169	0.185	0.260	0.263
§6 vote ensemble	`vote`	0.331	0.556	0.423	0.606	1.411	0.300	—	0.120	0.133	—	0.191
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.331	0.615	0.386	0.560	1.396	0.345	0.116	0.208	0.228	0.323	0.323

W6

Experiment	model	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
v1 headline	`hgb_recal`	0.331	0.521	0.415	0.617	1.360	0.283	0.051	0.097	0.106	0.148	0.152
v2 zoo (best)	`hgb_sev·c0.99`	0.331	0.544	0.438	0.619	1.431	0.289	0.050	0.096	0.106	0.151	0.153
v2 ens_stack	`ens_stack`	0.331	0.581	0.462	0.617	1.516	0.300	0.055	0.105	0.118	0.174	0.170
Stage-2 stack	`stack`	—	0.626	0.476	0.606	1.590	0.319	0.070	0.130	0.150	0.226	0.215
v3 zoo (best single)	`logistic`	0.331	0.623	0.424	0.579	1.481	0.336	0.098	0.178	0.199	0.290	0.283
v4 full-field ResU-Net	`ffresunet`	0.331	0.550	0.364	0.573	1.287	0.317	0.095	0.173	0.185	0.256	0.264
§6 vote ensemble	`vote`	0.331	0.549	0.427	0.612	1.413	0.295	—	0.110	0.122	—	0.175
v3 stack (13-member)	`ens_stack`	0.331	0.618	0.410	0.573	1.448	0.338	0.103	0.187	0.208	0.299	0.295

5. Full drill-down — every model in every experiment

v1 headline — 6 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`hgb_recal`	W1	0.431	0.761	0.237	0.291	1.070	0.580	0.351	0.520	0.524	0.682	0.682
`hgb_recal`	W2	0.331	0.644	0.345	0.520	1.340	0.379	0.160	0.275	0.299	0.415	0.417
`hgb_recal`	W3	0.331	0.583	0.402	0.582	1.390	0.322	0.090	0.165	0.181	0.257	0.259
`hgb_recal`	W4	0.331	0.557	0.414	0.600	1.390	0.303	0.070	0.130	0.143	0.203	0.205
`hgb_recal`	W5	0.331	0.549	0.428	0.612	1.410	0.294	0.058	0.109	0.121	0.171	0.173
`hgb_recal`	W6	0.331	0.521	0.415	0.617	1.360	0.283	0.051	0.097	0.106	0.148	0.152

v2 zoo (best) — 126 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`hgb_sev·c0.9`	W1	0.431	0.765	0.248	0.299	1.091	0.576	0.343	0.511	0.517	0.677	0.674
`hgb_sev·c0.99`	W1	0.431	0.759	0.247	0.300	1.085	0.573	0.340	0.507	0.512	0.671	0.669
`hgb_sev·c1.0`	W1	0.431	0.758	0.246	0.300	1.082	0.572	0.339	0.507	0.512	0.670	0.669
`hgb·c0.9`	W1	0.431	0.768	0.248	0.298	1.095	0.579	0.347	0.515	0.521	0.682	0.678
`hgb·c0.99`	W1	0.431	0.761	0.243	0.296	1.081	0.576	0.345	0.513	0.518	0.676	0.676
`hgb·c1.0`	W1	0.431	0.760	0.241	0.295	1.079	0.577	0.346	0.514	0.519	0.677	0.676
`logistic·c0.9`	W1	0.431	0.748	0.388	0.406	1.260	0.495	0.211	0.349	0.360	0.530	0.497
`logistic·c0.99`	W1	0.431	0.653	0.307	0.383	1.058	0.465	0.208	0.344	0.346	0.470	0.477
`logistic·c1.0`	W1	0.431	0.651	0.306	0.382	1.055	0.464	0.207	0.343	0.346	0.469	0.477
`mlp_sev·c0.9`	W1	0.431	0.762	0.252	0.304	1.095	0.572	0.337	0.505	0.510	0.671	0.667
`mlp_sev·c0.99`	W1	0.431	0.759	0.246	0.299	1.084	0.573	0.341	0.508	0.513	0.672	0.671
`mlp_sev·c1.0`	W1	0.431	0.766	0.248	0.299	1.094	0.577	0.344	0.512	0.518	0.679	0.675
`mlp·c0.9`	W1	0.431	0.757	0.255	0.308	1.094	0.566	0.330	0.496	0.502	0.661	0.658
`mlp·c0.99`	W1	0.431	0.759	0.251	0.304	1.090	0.570	0.335	0.502	0.508	0.667	0.664
`mlp·c1.0`	W1	0.431	0.760	0.252	0.305	1.093	0.570	0.335	0.502	0.508	0.668	0.665
`rf·c0.9`	W1	0.431	0.751	0.279	0.329	1.119	0.549	0.303	0.466	0.472	0.634	0.626
`rf·c0.99`	W1	0.431	0.745	0.279	0.331	1.113	0.545	0.298	0.460	0.466	0.625	0.619
`rf·c1.0`	W1	0.431	0.745	0.280	0.331	1.115	0.544	0.298	0.459	0.465	0.625	0.619
`ridge_sev·c0.9`	W1	0.431	0.748	0.384	0.404	1.254	0.497	0.215	0.353	0.364	0.535	0.502
`ridge_sev·c0.99`	W1	0.431	0.660	0.315	0.387	1.075	0.466	0.206	0.341	0.344	0.470	0.475
`ridge_sev·c1.0`	W1	0.431	0.662	0.321	0.390	1.085	0.465	0.203	0.337	0.341	0.467	0.470
`hgb_sev·c0.9`	W2	0.331	0.636	0.348	0.526	1.340	0.373	0.152	0.265	0.287	0.399	0.402
`hgb_sev·c0.99`	W2	0.331	0.635	0.346	0.525	1.335	0.373	0.153	0.266	0.289	0.400	0.403
`hgb_sev·c1.0`	W2	0.331	0.637	0.350	0.526	1.344	0.373	0.152	0.265	0.288	0.400	0.402
`hgb·c0.9`	W2	0.331	0.652	0.356	0.525	1.372	0.379	0.156	0.270	0.295	0.414	0.412
`hgb·c0.99`	W2	0.331	0.644	0.348	0.522	1.349	0.378	0.157	0.272	0.296	0.412	0.413
`hgb·c1.0`	W2	0.331	0.642	0.345	0.521	1.341	0.378	0.158	0.273	0.296	0.411	0.413
`logistic·c0.9`	W2	0.331	0.672	0.451	0.576	1.585	0.352	0.107	0.193	0.221	0.334	0.315
`logistic·c0.99`	W2	0.331	0.600	0.382	0.563	1.374	0.338	0.111	0.199	0.218	0.306	0.309
`logistic·c1.0`	W2	0.331	0.602	0.385	0.564	1.380	0.339	0.110	0.199	0.218	0.307	0.308
`mlp_sev·c0.9`	W2	0.331	0.646	0.365	0.533	1.384	0.371	0.147	0.256	0.281	0.395	0.393
`mlp_sev·c0.99`	W2	0.331	0.638	0.354	0.529	1.353	0.372	0.150	0.261	0.284	0.396	0.397
`mlp_sev·c1.0`	W2	0.331	0.651	0.367	0.533	1.394	0.374	0.149	0.259	0.284	0.401	0.398
`mlp·c0.9`	W2	0.331	0.652	0.370	0.534	1.400	0.373	0.147	0.256	0.282	0.399	0.395
`mlp·c0.99`	W2	0.331	0.655	0.364	0.529	1.391	0.377	0.153	0.265	0.291	0.410	0.406
`mlp·c1.0`	W2	0.331	0.659	0.362	0.527	1.392	0.380	0.156	0.270	0.297	0.417	0.414
`rf·c0.9`	W2	0.331	0.666	0.381	0.537	1.437	0.376	0.147	0.256	0.284	0.407	0.398
`rf·c0.99`	W2	0.331	0.646	0.363	0.532	1.380	0.373	0.149	0.259	0.283	0.398	0.397
`rf·c1.0`	W2	0.331	0.648	0.364	0.532	1.385	0.373	0.149	0.259	0.284	0.400	0.397
`ridge_sev·c0.9`	W2	0.331	0.660	0.438	0.573	1.547	0.350	0.108	0.195	0.222	0.331	0.315
`ridge_sev·c0.99`	W2	0.331	0.611	0.385	0.560	1.391	0.344	0.115	0.206	0.226	0.319	0.320
`ridge_sev·c1.0`	W2	0.331	0.613	0.388	0.561	1.399	0.344	0.114	0.205	0.225	0.319	0.319
`hgb_sev·c0.9`	W3	0.331	0.568	0.401	0.588	1.378	0.314	0.083	0.153	0.167	0.236	0.239
`hgb_sev·c0.99`	W3	0.331	0.572	0.404	0.588	1.388	0.315	0.082	0.152	0.167	0.236	0.239
`hgb_sev·c1.0`	W3	0.331	0.573	0.403	0.587	1.385	0.316	0.084	0.155	0.170	0.240	0.243
`hgb·c0.9`	W3	0.331	0.578	0.406	0.587	1.398	0.317	0.084	0.155	0.171	0.242	0.244
`hgb·c0.99`	W3	0.331	0.581	0.406	0.585	1.402	0.319	0.086	0.159	0.175	0.248	0.250
`hgb·c1.0`	W3	0.331	0.575	0.403	0.586	1.388	0.317	0.085	0.157	0.172	0.244	0.246
`logistic·c0.9`	W3	0.331	0.584	0.446	0.607	1.485	0.307	0.066	0.123	0.138	0.200	0.198
`logistic·c0.99`	W3	0.331	0.530	0.386	0.595	1.309	0.298	0.072	0.133	0.144	0.200	0.206
`logistic·c1.0`	W3	0.331	0.532	0.389	0.596	1.317	0.298	0.071	0.133	0.144	0.199	0.206
`mlp_sev·c0.9`	W3	0.331	0.583	0.420	0.592	1.431	0.316	0.080	0.147	0.164	0.234	0.233
`mlp_sev·c0.99`	W3	0.331	0.574	0.422	0.598	1.425	0.310	0.074	0.137	0.152	0.217	0.217
`mlp_sev·c1.0`	W3	0.331	0.584	0.420	0.592	1.431	0.316	0.080	0.148	0.164	0.234	0.234
`mlp·c0.9`	W3	0.331	0.600	0.421	0.586	1.450	0.324	0.088	0.161	0.179	0.258	0.256
`mlp·c0.99`	W3	0.331	0.585	0.411	0.586	1.415	0.320	0.086	0.158	0.174	0.248	0.249
`mlp·c1.0`	W3	0.331	0.592	0.415	0.586	1.430	0.322	0.086	0.159	0.176	0.252	0.251
`rf·c0.9`	W3	0.331	0.593	0.418	0.587	1.437	0.322	0.086	0.158	0.176	0.252	0.250
`rf·c0.99`	W3	0.331	0.580	0.404	0.585	1.396	0.319	0.087	0.160	0.176	0.249	0.250
`rf·c1.0`	W3	0.331	0.577	0.400	0.583	1.386	0.319	0.088	0.161	0.177	0.250	0.252
`ridge_sev·c0.9`	W3	0.331	0.537	0.388	0.593	1.321	0.301	0.074	0.138	0.149	0.207	0.213
`ridge_sev·c0.99`	W3	0.331	0.514	0.365	0.589	1.251	0.296	0.075	0.140	0.149	0.204	0.213
`ridge_sev·c1.0`	W3	0.331	0.533	0.387	0.594	1.313	0.299	0.073	0.135	0.146	0.203	0.209
`hgb_sev·c0.9`	W4	0.331	0.529	0.390	0.598	1.317	0.296	0.069	0.129	0.139	0.193	0.199
`hgb_sev·c0.99`	W4	0.331	0.540	0.400	0.599	1.348	0.299	0.069	0.129	0.140	0.196	0.201
`hgb_sev·c1.0`	W4	0.331	0.533	0.396	0.600	1.332	0.296	0.068	0.127	0.137	0.191	0.197
`hgb·c0.9`	W4	0.331	0.552	0.411	0.601	1.382	0.301	0.069	0.128	0.141	0.199	0.202
`hgb·c0.99`	W4	0.331	0.548	0.408	0.601	1.371	0.300	0.068	0.128	0.140	0.197	0.200
`hgb·c1.0`	W4	0.331	0.550	0.407	0.599	1.373	0.302	0.070	0.130	0.143	0.201	0.204
`logistic·c0.9`	W4	0.331	0.585	0.470	0.619	1.534	0.300	0.054	0.102	0.115	0.170	0.166
`logistic·c0.99`	W4	0.331	0.546	0.424	0.611	1.403	0.294	0.058	0.110	0.122	0.172	0.174
`logistic·c1.0`	W4	0.331	0.547	0.424	0.611	1.404	0.294	0.059	0.111	0.123	0.174	0.176
`mlp_sev·c0.9`	W4	0.331	0.558	0.428	0.608	1.423	0.299	0.062	0.118	0.130	0.185	0.187
`mlp_sev·c0.99`	W4	0.331	0.553	0.423	0.607	1.407	0.298	0.063	0.118	0.130	0.185	0.187
`mlp_sev·c1.0`	W4	0.331	0.558	0.427	0.607	1.421	0.299	0.063	0.118	0.131	0.186	0.188
`mlp·c0.9`	W4	0.331	0.591	0.442	0.602	1.484	0.312	0.071	0.133	0.150	0.217	0.214
`mlp·c0.99`	W4	0.331	0.568	0.425	0.602	1.427	0.305	0.069	0.128	0.142	0.203	0.204
`mlp·c1.0`	W4	0.331	0.563	0.419	0.600	1.409	0.305	0.070	0.131	0.145	0.205	0.207
`rf·c0.9`	W4	0.331	0.557	0.419	0.603	1.404	0.302	0.067	0.125	0.138	0.196	0.198
`rf·c0.99`	W4	0.331	0.547	0.407	0.601	1.368	0.300	0.068	0.128	0.140	0.197	0.201
`rf·c1.0`	W4	0.331	0.541	0.401	0.600	1.350	0.299	0.069	0.129	0.140	0.196	0.201
`ridge_sev·c0.9`	W4	0.331	0.620	0.501	0.621	1.633	0.308	0.054	0.102	0.118	0.181	0.170
`ridge_sev·c0.99`	W4	0.331	0.562	0.444	0.615	1.460	0.296	0.056	0.106	0.118	0.170	0.169
`ridge_sev·c1.0`	W4	0.331	0.552	0.439	0.616	1.438	0.293	0.054	0.102	0.113	0.162	0.163
`hgb_sev·c0.9`	W5	0.331	0.534	0.417	0.612	1.378	0.290	0.056	0.107	0.117	0.164	0.168
`hgb_sev·c0.99`	W5	0.331	0.542	0.427	0.614	1.406	0.291	0.055	0.104	0.115	0.163	0.165
`hgb_sev·c1.0`	W5	0.331	0.542	0.425	0.613	1.401	0.292	0.056	0.106	0.117	0.166	0.168
`hgb·c0.9`	W5	0.331	0.535	0.418	0.613	1.381	0.290	0.056	0.106	0.117	0.164	0.168
`hgb·c0.99`	W5	0.331	0.532	0.414	0.611	1.369	0.290	0.057	0.108	0.118	0.166	0.170
`hgb·c1.0`	W5	0.331	0.531	0.411	0.610	1.363	0.290	0.058	0.110	0.120	0.168	0.172
`logistic·c0.9`	W5	0.331	0.519	0.414	0.617	1.356	0.283	0.051	0.097	0.106	0.148	0.152
`logistic·c0.99`	W5	0.331	0.511	0.408	0.618	1.336	0.280	0.050	0.094	0.103	0.143	0.148
`logistic·c1.0`	W5	0.331	0.508	0.404	0.616	1.324	0.280	0.051	0.097	0.104	0.145	0.150
`mlp_sev·c0.9`	W5	0.331	0.550	0.430	0.612	1.420	0.294	0.058	0.109	0.120	0.171	0.173
`mlp_sev·c0.99`	W5	0.331	0.555	0.436	0.614	1.436	0.295	0.057	0.107	0.119	0.170	0.171
`mlp_sev·c1.0`	W5	0.331	0.538	0.430	0.618	1.408	0.288	0.052	0.098	0.108	0.153	0.155
`mlp·c0.9`	W5	0.331	0.567	0.458	0.620	1.493	0.295	0.051	0.097	0.109	0.159	0.157
`mlp·c0.99`	W5	0.331	0.575	0.456	0.616	1.497	0.299	0.056	0.105	0.119	0.173	0.170
`mlp·c1.0`	W5	0.331	0.563	0.454	0.620	1.481	0.293	0.051	0.097	0.109	0.157	0.156
`rf·c0.9`	W5	0.331	0.549	0.432	0.614	1.422	0.293	0.056	0.106	0.118	0.167	0.169
`rf·c0.99`	W5	0.331	0.533	0.415	0.612	1.372	0.290	0.057	0.108	0.118	0.166	0.170
`rf·c1.0`	W5	0.331	0.539	0.421	0.612	1.390	0.291	0.057	0.107	0.118	0.166	0.169
`ridge_sev·c0.9`	W5	0.331	0.526	0.429	0.622	1.394	0.282	0.046	0.088	0.097	0.137	0.140
`ridge_sev·c0.99`	W5	0.331	0.531	0.426	0.619	1.391	0.285	0.050	0.096	0.105	0.148	0.151
`ridge_sev·c1.0`	W5	0.331	0.530	0.424	0.618	1.388	0.285	0.050	0.096	0.105	0.149	0.152
`hgb_sev·c0.9`	W6	0.331	0.534	0.428	0.618	1.399	0.286	0.051	0.096	0.106	0.150	0.152
`hgb_sev·c0.99`	W6	0.331	0.544	0.438	0.619	1.431	0.289	0.050	0.096	0.106	0.151	0.153
`hgb_sev·c1.0`	W6	0.331	0.545	0.440	0.620	1.435	0.288	0.049	0.094	0.105	0.149	0.150
`hgb·c0.9`	W6	0.331	0.528	0.422	0.618	1.382	0.285	0.051	0.096	0.105	0.149	0.152
`hgb·c0.99`	W6	0.331	0.522	0.420	0.619	1.371	0.282	0.049	0.094	0.102	0.144	0.147
`hgb·c1.0`	W6	0.331	0.517	0.416	0.620	1.359	0.280	0.048	0.092	0.100	0.140	0.144
`logistic·c0.9`	W6	0.331	0.540	0.452	0.629	1.454	0.282	0.041	0.079	0.088	0.126	0.127
`logistic·c0.99`	W6	0.331	0.499	0.405	0.621	1.319	0.274	0.045	0.087	0.094	0.130	0.135
`logistic·c1.0`	W6	0.331	0.503	0.412	0.623	1.335	0.274	0.044	0.084	0.091	0.127	0.131
`mlp_sev·c0.9`	W6	0.331	0.549	0.457	0.627	1.474	0.285	0.043	0.082	0.092	0.132	0.132
`mlp_sev·c0.99`	W6	0.331	0.558	0.461	0.626	1.490	0.289	0.045	0.086	0.096	0.140	0.139
`mlp_sev·c1.0`	W6	0.331	0.559	0.462	0.626	1.494	0.289	0.045	0.086	0.097	0.141	0.139
`mlp·c0.9`	W6	0.331	0.575	0.472	0.624	1.529	0.294	0.048	0.091	0.103	0.152	0.149
`mlp·c0.99`	W6	0.331	0.581	0.475	0.623	1.542	0.296	0.049	0.093	0.106	0.156	0.152
`mlp·c1.0`	W6	0.331	0.574	0.472	0.624	1.529	0.294	0.047	0.090	0.102	0.150	0.147
`rf·c0.9`	W6	0.331	0.520	0.416	0.618	1.361	0.282	0.050	0.095	0.103	0.145	0.149
`rf·c0.99`	W6	0.331	0.509	0.406	0.617	1.329	0.279	0.050	0.095	0.103	0.143	0.148
`rf·c1.0`	W6	0.331	0.508	0.405	0.617	1.326	0.279	0.050	0.095	0.103	0.144	0.149
`ridge_sev·c0.9`	W6	0.331	0.527	0.435	0.626	1.407	0.280	0.043	0.083	0.092	0.130	0.132
`ridge_sev·c0.99`	W6	0.331	0.507	0.421	0.627	1.358	0.274	0.041	0.078	0.085	0.120	0.123
`ridge_sev·c1.0`	W6	0.331	0.506	0.421	0.628	1.358	0.273	0.040	0.077	0.084	0.118	0.121

v2 ens_stack — 54 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`ens_mean`	W1	0.431	0.763	0.235	0.289	1.073	0.582	0.354	0.523	0.527	0.685	0.685
`ens_stack`	W1	0.431	0.780	0.222	0.273	1.073	0.603	0.382	0.552	0.557	0.716	0.715
`hgb`	W1	0.431	0.760	0.241	0.295	1.079	0.577	0.346	0.514	0.519	0.677	0.676
`hgb_sev`	W1	0.431	0.758	0.246	0.300	1.082	0.572	0.339	0.507	0.512	0.670	0.669
`logistic`	W1	0.431	0.651	0.306	0.382	1.055	0.464	0.207	0.343	0.346	0.469	0.477
`mlp`	W1	0.431	0.760	0.252	0.305	1.093	0.570	0.335	0.502	0.508	0.668	0.665
`mlp_sev`	W1	0.431	0.766	0.248	0.299	1.094	0.577	0.344	0.512	0.518	0.679	0.675
`rf`	W1	0.431	0.745	0.280	0.331	1.115	0.544	0.298	0.459	0.465	0.625	0.619
`ridge_sev`	W1	0.431	0.662	0.321	0.390	1.085	0.465	0.203	0.337	0.341	0.467	0.470
`ens_mean`	W2	0.331	0.674	0.366	0.523	1.414	0.388	0.162	0.279	0.308	0.437	0.429
`ens_stack`	W2	0.331	0.671	0.343	0.509	1.365	0.396	0.176	0.300	0.328	0.456	0.454
`hgb`	W2	0.331	0.642	0.345	0.521	1.341	0.378	0.158	0.273	0.296	0.411	0.413
`hgb_sev`	W2	0.331	0.637	0.350	0.526	1.344	0.373	0.152	0.265	0.288	0.400	0.402
`logistic`	W2	0.331	0.602	0.385	0.564	1.380	0.339	0.110	0.199	0.218	0.307	0.308
`mlp`	W2	0.331	0.659	0.362	0.527	1.392	0.380	0.156	0.270	0.297	0.417	0.414
`mlp_sev`	W2	0.331	0.651	0.367	0.533	1.394	0.374	0.149	0.259	0.284	0.401	0.398
`rf`	W2	0.331	0.648	0.364	0.532	1.385	0.373	0.149	0.259	0.284	0.400	0.397
`ridge_sev`	W2	0.331	0.613	0.388	0.561	1.399	0.344	0.114	0.205	0.225	0.319	0.319
`ens_mean`	W3	0.331	0.602	0.409	0.578	1.427	0.330	0.096	0.175	0.194	0.277	0.276
`ens_stack`	W3	0.331	0.602	0.397	0.571	1.403	0.334	0.103	0.186	0.205	0.291	0.291
`hgb`	W3	0.331	0.575	0.403	0.586	1.388	0.317	0.085	0.157	0.172	0.244	0.246
`hgb_sev`	W3	0.331	0.573	0.403	0.587	1.385	0.316	0.084	0.155	0.170	0.240	0.243
`logistic`	W3	0.331	0.532	0.389	0.596	1.317	0.298	0.071	0.133	0.144	0.199	0.206
`mlp`	W3	0.331	0.592	0.415	0.586	1.430	0.322	0.086	0.159	0.176	0.252	0.251
`mlp_sev`	W3	0.331	0.584	0.420	0.592	1.431	0.316	0.080	0.148	0.164	0.234	0.234
`rf`	W3	0.331	0.577	0.400	0.583	1.386	0.319	0.088	0.161	0.177	0.250	0.252
`ridge_sev`	W3	0.331	0.533	0.387	0.594	1.313	0.299	0.073	0.135	0.146	0.203	0.209
`ens_mean`	W4	0.331	0.596	0.433	0.595	1.470	0.318	0.079	0.146	0.163	0.236	0.233
`ens_stack`	W4	0.331	0.602	0.427	0.589	1.465	0.323	0.085	0.156	0.175	0.252	0.249
`hgb`	W4	0.331	0.550	0.407	0.599	1.373	0.302	0.070	0.130	0.143	0.201	0.204
`hgb_sev`	W4	0.331	0.533	0.396	0.600	1.332	0.296	0.068	0.127	0.137	0.191	0.197
`logistic`	W4	0.331	0.547	0.424	0.611	1.404	0.294	0.059	0.111	0.123	0.174	0.176
`mlp`	W4	0.331	0.563	0.419	0.600	1.409	0.305	0.070	0.131	0.145	0.205	0.207
`mlp_sev`	W4	0.331	0.558	0.427	0.607	1.421	0.299	0.063	0.118	0.131	0.186	0.188
`rf`	W4	0.331	0.541	0.401	0.600	1.350	0.299	0.069	0.129	0.140	0.196	0.201
`ridge_sev`	W4	0.331	0.552	0.439	0.616	1.438	0.293	0.054	0.102	0.113	0.162	0.163
`ens_mean`	W5	0.331	0.573	0.436	0.606	1.454	0.304	0.065	0.123	0.137	0.197	0.196
`ens_stack`	W5	0.331	0.587	0.446	0.606	1.489	0.309	0.067	0.126	0.142	0.206	0.203
`hgb`	W5	0.331	0.531	0.411	0.610	1.363	0.290	0.058	0.110	0.120	0.168	0.172
`hgb_sev`	W5	0.331	0.542	0.425	0.613	1.401	0.292	0.056	0.106	0.117	0.166	0.168
`logistic`	W5	0.331	0.508	0.404	0.616	1.324	0.280	0.051	0.097	0.104	0.145	0.150
`mlp`	W5	0.331	0.563	0.454	0.620	1.481	0.293	0.051	0.097	0.109	0.157	0.156
`mlp_sev`	W5	0.331	0.538	0.430	0.618	1.408	0.288	0.052	0.098	0.108	0.153	0.155
`rf`	W5	0.331	0.539	0.421	0.612	1.390	0.291	0.057	0.107	0.118	0.166	0.169
`ridge_sev`	W5	0.331	0.530	0.424	0.618	1.388	0.285	0.050	0.096	0.105	0.149	0.152
`ens_mean`	W6	0.331	0.555	0.433	0.612	1.431	0.296	0.058	0.110	0.122	0.174	0.175
`ens_stack`	W6	0.331	0.581	0.462	0.617	1.516	0.300	0.055	0.105	0.118	0.174	0.170
`hgb`	W6	0.331	0.517	0.416	0.620	1.359	0.280	0.048	0.092	0.100	0.140	0.144
`hgb_sev`	W6	0.331	0.545	0.440	0.620	1.435	0.288	0.049	0.094	0.105	0.149	0.150
`logistic`	W6	0.331	0.503	0.412	0.623	1.335	0.274	0.044	0.084	0.091	0.127	0.131
`mlp`	W6	0.331	0.574	0.472	0.624	1.529	0.294	0.047	0.090	0.102	0.150	0.147
`mlp_sev`	W6	0.331	0.559	0.462	0.626	1.494	0.289	0.045	0.086	0.097	0.141	0.139
`rf`	W6	0.331	0.508	0.405	0.617	1.326	0.279	0.050	0.095	0.103	0.144	0.149
`ridge_sev`	W6	0.331	0.506	0.421	0.628	1.358	0.273	0.040	0.077	0.084	0.118	0.121

Stage-2 stack — 18 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`base`	W1	—	0.769	0.252	0.302	1.100	0.577	0.342	0.510	0.516	0.679	0.674
`sel`	W1	—	0.766	0.245	0.297	1.090	0.579	0.348	0.516	0.521	0.682	0.679
`stack`	W1	—	0.778	0.236	0.286	1.090	0.593	0.366	0.536	0.542	0.703	0.700
`base`	W2	—	0.685	0.391	0.536	1.480	0.382	0.151	0.262	0.294	0.426	0.411
`sel`	W2	—	0.690	0.382	0.528	1.460	0.389	0.160	0.276	0.308	0.443	0.429
`stack`	W2	—	0.699	0.367	0.515	1.440	0.401	0.176	0.299	0.332	0.474	0.460
`base`	W3	—	0.590	0.420	0.590	1.440	0.319	0.083	0.153	0.170	0.243	0.242
`sel`	W3	—	0.589	0.382	0.567	1.360	0.332	0.104	0.189	0.206	0.290	0.293
`stack`	W3	—	0.588	0.372	0.561	1.340	0.336	0.111	0.199	0.217	0.302	0.307
`base`	W4	—	0.670	0.551	0.624	1.780	0.317	0.052	0.099	0.119	0.196	0.173
`sel`	W4	—	0.636	0.455	0.591	1.560	0.331	0.086	0.159	0.181	0.270	0.258
`stack`	W4	—	0.615	0.434	0.588	1.490	0.328	0.088	0.161	0.181	0.264	0.258
`base`	W5	—	0.611	0.513	0.629	1.650	0.300	0.044	0.085	0.099	0.152	0.143
`sel`	W5	—	0.616	0.427	0.584	1.480	0.331	0.092	0.169	0.189	0.275	0.269
`stack`	W5	—	0.613	0.420	0.581	1.460	0.331	0.094	0.172	0.192	0.278	0.274
`base`	W6	—	0.398	0.330	0.626	1.060	0.239	0.035	0.067	0.068	0.093	0.101
`sel`	W6	—	0.648	0.501	0.610	1.660	0.322	0.067	0.126	0.147	0.228	0.211
`stack`	W6	—	0.626	0.476	0.606	1.590	0.319	0.070	0.130	0.150	0.226	0.215

v3 zoo (best single) — 66 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`hgb`	W1	0.431	0.767	0.236	0.288	1.078	0.585	0.357	0.527	0.532	0.690	0.689
`hgb_sev`	W1	0.431	0.760	0.237	0.292	1.073	0.579	0.350	0.518	0.523	0.680	0.680
`lgbm`	W1	0.431	0.771	0.235	0.287	1.081	0.589	0.361	0.531	0.536	0.696	0.694
`lgbm_sev`	W1	0.431	0.765	0.237	0.290	1.077	0.583	0.355	0.524	0.529	0.687	0.686
`logistic`	W1	0.431	0.710	0.281	0.343	1.081	0.518	0.270	0.425	0.429	0.575	0.577
`mlp`	W1	0.431	0.764	0.240	0.293	1.081	0.581	0.350	0.519	0.524	0.683	0.682
`mlp_sev`	W1	0.431	0.767	0.243	0.294	1.087	0.581	0.350	0.519	0.524	0.684	0.682
`rf`	W1	0.431	0.753	0.269	0.320	1.107	0.556	0.314	0.478	0.484	0.644	0.639
`ridge_sev`	W1	0.431	0.702	0.279	0.344	1.071	0.513	0.265	0.419	0.423	0.566	0.570
`xgb`	W1	0.431	0.755	0.241	0.296	1.072	0.573	0.342	0.510	0.514	0.670	0.671
`xgb_sev`	W1	0.431	0.754	0.248	0.303	1.082	0.568	0.334	0.501	0.506	0.663	0.663
`hgb`	W2	0.331	0.694	0.391	0.533	1.485	0.387	0.156	0.270	0.303	0.439	0.422
`hgb_sev`	W2	0.331	0.655	0.373	0.535	1.411	0.373	0.146	0.255	0.282	0.400	0.395
`lgbm`	W2	0.331	0.705	0.396	0.532	1.506	0.391	0.159	0.274	0.309	0.452	0.431
`lgbm_sev`	W2	0.331	0.671	0.382	0.535	1.444	0.379	0.150	0.261	0.290	0.415	0.405
`logistic`	W2	0.331	0.659	0.356	0.522	1.379	0.383	0.160	0.276	0.303	0.424	0.422
`mlp`	W2	0.331	0.652	0.413	0.562	1.487	0.355	0.119	0.213	0.239	0.348	0.338
`mlp_sev`	W2	0.331	0.633	0.417	0.572	1.477	0.343	0.106	0.193	0.216	0.313	0.306
`rf`	W2	0.331	0.657	0.350	0.518	1.365	0.385	0.164	0.281	0.307	0.429	0.428
`ridge_sev`	W2	0.331	0.646	0.359	0.529	1.372	0.374	0.151	0.262	0.287	0.402	0.401
`xgb`	W2	0.331	0.698	0.382	0.525	1.470	0.394	0.165	0.283	0.316	0.456	0.440
`xgb_sev`	W2	0.331	0.656	0.365	0.530	1.395	0.377	0.152	0.265	0.291	0.410	0.406
`hgb`	W3	0.331	0.612	0.397	0.567	1.413	0.340	0.108	0.195	0.215	0.306	0.305
`hgb_sev`	W3	0.331	0.587	0.380	0.567	1.354	0.332	0.105	0.190	0.207	0.290	0.294
`lgbm`	W3	0.331	0.609	0.396	0.568	1.409	0.338	0.107	0.193	0.213	0.302	0.301
`lgbm_sev`	W3	0.331	0.587	0.381	0.567	1.357	0.332	0.104	0.189	0.206	0.289	0.292
`logistic`	W3	0.331	0.586	0.358	0.552	1.308	0.340	0.118	0.212	0.228	0.316	0.323
`mlp`	W3	0.331	0.604	0.464	0.608	1.540	0.312	0.066	0.123	0.140	0.207	0.201
`mlp_sev`	W3	0.331	0.584	0.451	0.609	1.494	0.306	0.063	0.118	0.133	0.194	0.191
`rf`	W3	0.331	0.572	0.343	0.547	1.265	0.338	0.121	0.215	0.230	0.315	0.325
`ridge_sev`	W3	0.331	0.602	0.371	0.554	1.350	0.344	0.119	0.212	0.231	0.323	0.327
`xgb`	W3	0.331	0.594	0.371	0.558	1.344	0.339	0.114	0.205	0.223	0.311	0.315
`xgb_sev`	W3	0.331	0.593	0.382	0.565	1.365	0.335	0.107	0.193	0.211	0.296	0.299
`hgb`	W4	0.331	0.656	0.473	0.593	1.611	0.336	0.086	0.159	0.183	0.280	0.262
`hgb_sev`	W4	0.331	0.607	0.436	0.592	1.487	0.323	0.082	0.152	0.171	0.249	0.244
`lgbm`	W4	0.331	0.629	0.453	0.593	1.544	0.328	0.084	0.154	0.175	0.261	0.251
`lgbm_sev`	W4	0.331	0.606	0.436	0.593	1.488	0.322	0.081	0.151	0.169	0.246	0.241
`logistic`	W4	0.331	0.579	0.361	0.557	1.308	0.335	0.113	0.202	0.218	0.302	0.309
`mlp`	W4	0.331	0.552	0.444	0.619	1.450	0.291	0.051	0.097	0.108	0.155	0.155
`mlp_sev`	W4	0.331	0.563	0.466	0.626	1.505	0.290	0.045	0.086	0.097	0.142	0.140
`rf`	W4	0.331	0.603	0.403	0.575	1.418	0.332	0.099	0.181	0.200	0.284	0.284
`ridge_sev`	W4	0.331	0.570	0.359	0.560	1.296	0.330	0.108	0.196	0.210	0.290	0.299
`xgb`	W4	0.331	0.587	0.404	0.582	1.402	0.323	0.090	0.166	0.183	0.259	0.260
`xgb_sev`	W4	0.331	0.585	0.415	0.589	1.423	0.318	0.083	0.153	0.170	0.242	0.242
`hgb`	W5	0.331	0.602	0.434	0.593	1.481	0.321	0.081	0.149	0.168	0.243	0.239
`hgb_sev`	W5	0.331	0.591	0.410	0.584	1.420	0.323	0.089	0.164	0.181	0.258	0.258
`lgbm`	W5	0.331	0.597	0.425	0.590	1.456	0.321	0.084	0.154	0.172	0.248	0.245
`lgbm_sev`	W5	0.331	0.589	0.413	0.587	1.425	0.321	0.086	0.159	0.176	0.251	0.251
`logistic`	W5	0.331	0.595	0.376	0.561	1.356	0.338	0.111	0.200	0.218	0.306	0.309
`mlp`	W5	0.331	0.553	0.423	0.607	1.409	0.298	0.063	0.118	0.130	0.185	0.187
`mlp_sev`	W5	0.331	0.519	0.391	0.604	1.310	0.290	0.063	0.119	0.128	0.177	0.184
`rf`	W5	0.331	0.570	0.376	0.572	1.331	0.324	0.098	0.178	0.193	0.269	0.275
`ridge_sev`	W5	0.331	0.602	0.407	0.578	1.425	0.330	0.097	0.176	0.195	0.278	0.277
`xgb`	W5	0.331	0.588	0.395	0.576	1.387	0.327	0.096	0.175	0.192	0.272	0.274
`xgb_sev`	W5	0.331	0.592	0.422	0.590	1.446	0.320	0.083	0.153	0.170	0.244	0.243
`hgb`	W6	0.331	0.630	0.463	0.598	1.567	0.325	0.079	0.146	0.167	0.250	0.239
`hgb_sev`	W6	0.331	0.548	0.395	0.593	1.347	0.305	0.076	0.141	0.153	0.215	0.220
`lgbm`	W6	0.331	0.640	0.476	0.600	1.602	0.326	0.077	0.143	0.165	0.250	0.236
`lgbm_sev`	W6	0.331	0.571	0.410	0.592	1.401	0.312	0.079	0.146	0.161	0.228	0.229
`logistic`	W6	0.331	0.623	0.424	0.579	1.481	0.336	0.098	0.178	0.199	0.290	0.283
`mlp`	W6	0.331	0.518	0.397	0.608	1.321	0.287	0.059	0.112	0.121	0.168	0.174
`mlp_sev`	W6	0.331	0.521	0.411	0.615	1.351	0.284	0.053	0.101	0.110	0.153	0.158
`rf`	W6	0.331	0.525	0.336	0.564	1.204	0.312	0.099	0.180	0.189	0.257	0.270
`ridge_sev`	W6	0.331	0.568	0.375	0.572	1.325	0.323	0.098	0.178	0.193	0.268	0.274
`xgb`	W6	0.331	0.591	0.426	0.593	1.453	0.317	0.080	0.148	0.165	0.237	0.235
`xgb_sev`	W6	0.331	0.543	0.381	0.586	1.314	0.307	0.082	0.151	0.163	0.226	0.233

v4 full-field ResU-Net — 6 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`ffresunet`	W1	0.431	0.783	0.218	0.269	1.071	0.608	0.389	0.560	0.565	0.723	0.723
`ffresunet`	W2	0.331	0.679	0.350	0.510	1.387	0.398	0.176	0.300	0.329	0.461	0.456
`ffresunet`	W3	0.331	0.610	0.357	0.542	1.332	0.354	0.132	0.233	0.253	0.351	0.356
`ffresunet`	W4	0.331	0.607	0.403	0.573	1.420	0.335	0.102	0.185	0.204	0.291	0.290
`ffresunet`	W5	0.331	0.576	0.392	0.579	1.368	0.322	0.092	0.169	0.185	0.260	0.263
`ffresunet`	W6	0.331	0.550	0.364	0.573	1.287	0.317	0.095	0.173	0.185	0.256	0.264

§6 vote ensemble — 6 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`vote`	W1	0.431	0.767	0.249	0.300	1.095	0.577	—	0.511	0.517	—	0.674
`vote`	W2	0.331	0.680	0.377	0.529	1.444	0.386	—	0.273	0.303	—	0.423
`vote`	W3	0.331	0.607	0.414	0.579	1.442	0.331	—	0.174	0.193	—	0.274
`vote`	W4	0.331	0.589	0.425	0.593	1.448	0.317	—	0.148	0.164	—	0.235
`vote`	W5	0.331	0.556	0.423	0.606	1.411	0.300	—	0.120	0.133	—	0.191
`vote`	W6	0.331	0.549	0.427	0.612	1.413	0.295	—	0.110	0.122	—	0.175

v3 stack (13-member) — 6 rows

model	block	base rate	POD	POFD	FAR	FBI	CSI	ETS	HSS	Peirce	EDI	SEDI
`ens_stack`	W1	0.431	0.788	0.199	0.249	1.050	0.624	0.414	0.586	0.589	0.743	0.747
`ens_stack`	W2	0.331	0.714	0.361	0.506	1.445	0.413	0.189	0.318	0.353	0.504	0.487
`ens_stack`	W3	0.331	0.615	0.362	0.543	1.346	0.355	0.131	0.232	0.253	0.352	0.356
`ens_stack`	W4	0.331	0.606	0.380	0.559	1.374	0.343	0.115	0.207	0.226	0.318	0.320
`ens_stack`	W5	0.331	0.615	0.386	0.560	1.396	0.345	0.116	0.208	0.228	0.323	0.323
`ens_stack`	W6	0.331	0.618	0.410	0.573	1.448	0.338	0.103	0.187	0.208	0.299	0.295

6. Notes on comparability & provenance

All numbers are out-of-sample (20-fold leave-one-year-out, pooled 2003–2022), honouring the project leakage rule: no climatology, calibration, or decision threshold ever sees its own held-out year.
Per-fold-thresholded experiments (v1, v2, Stage-2, v3 zoo, §6 vote) accumulate contingency counts using each fold's own per-region×block threshold. The v3 stack row uses a single pooled Peirce threshold per block (reproducing stage-23's reported SEDI/Peirce); it is marginally optimistic versus a per-fold threshold and should be read as such.
The §6 vote source table does not carry EDI/ETS/HSS; those cells show “—”.
Sources: cv_binary_scores_by_block.csv, v2_cv_scores_by_model_block.csv, v2_scores_with_ensemble.csv, v3cal_binary_by_block.csv, v3zoo_scores_by_model_block.csv, v6_vote_scores_by_block.csv, outputs/loyo_pred_v3stack/v3stack_pooled.npz. Regenerate with python scripts/26_compare_experiments_html.py.