18、利用随机森林和HGB模型预测森林地上生物量密度

利用随机森林和HGB模型预测森林地上生物量密度

1. 机器学习方法在森林AGBD估计中的应用

近年来，各种机器学习方法已被应用于利用地球观测（EO）数据对森林地上生物量密度（AGBD）进行建模估计。这些方法相比参数化方法，在提高预测准确性方面展现出了良好的效果，能够捕捉非线性关联并处理高维数据集。本文主要采用随机森林和直方图梯度提升（HGB）方法来对AGBD进行建模。

1.1 随机森林算法

随机森林算法是一种强大的集成学习技术，广泛应用于分类和回归任务。其工作原理是在训练阶段构建多个决策树，对于分类任务，通过输出类别的众数进行预测；对于回归任务，则取预测值的平均值。决策树虽然应用广泛，但容易出现偏差和过拟合问题。随机森林通过将多个树集成在一起，提高了模型的准确性和泛化能力。

该算法的优势来源于自助聚合（bagging）和特征随机化方法。在树的构建过程中，每次分裂时随机选择特征子集，显著降低了集成中树之间的相关性，提高了预测性能。

具体过程如下：
1. 每棵树基于自助数据集样本构建，大约三分之一的数据作为袋外（OOB）样本，不用于树的构建，而是作为测试集。
2. 采用随机特征选择引入随机性，减轻过拟合问题，增强模型的鲁棒性。
3. 在训练前，需仔细选择关键超参数，如节点大小、树的数量以及每个节点采样的特征数量，以优化模型效果。
4. 对于回归任务，算法对输出进行平均；对于分类任务，则采用多数投票。同时，使用OOB样本进行交叉验证，以优化预测并评估模型性能。
5. 通过基尼重要性、平均不纯度减少、排列重要性或平均准确率减少等指标确定模型特征的重要性，这些指标有助于识别影响模型决策的最重要特征