19、森林地上生物量密度建模：可解释机器学习方法的应用与挑战

森林地上生物量密度建模：可解释机器学习方法的应用与挑战

1. 可解释机器学习方法概述

在预测森林景观中的地上生物量密度（AGBD）时，随机森林和HGB回归模型起着关键作用。为了深入了解这些模型如何处理和利用数据来预测AGBD，我们可以借助DALEX和SHAP等强大的Python库，运用特征重要性、SHAP摘要图和决策树代理模型等工具进行分析。

1.1 基于特征重要性解读SHAP值

特征重要性是一种常用的识别模型中关键预测因素的方法。通过SHAP值得到的特征重要性图，可以帮助我们了解不同模型中各特征的重要程度。
- 不同数据集下的特征重要性
- 当使用GEDI Level 4A（L4A）数据集训练随机森林模型1和HGB模型2时，图8.8显示，在随机森林模型1中，B5的平均SHAP值最高，B6和B3分别是最关键的特征；在HGB模型2中，B5同样是最具影响力的特征，紧随其后的是B6和B3。
- 当使用GEDI Level 4B（L4B）数据集训练随机森林模型3和HGB模型4时，图8.9表明，B5、B6和B2是对模型预测有重要贡献的因素，其中B5的重要性居首，其次是B6和B2。
- 特征重要性的局限性
- 混淆相关性与因果关系 ：特征重要性仅意味着特征对预测的有用性，而非与结果的因果联系，容易导致错误结论。
- 简化复杂关系 ：倾向于简化高级模型中特征之间复杂的非线性关系，且对数据集的变化敏感，影响结果的普遍性。
- 受训练数据偏差影响