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J-GLOBAL ID：202002260777371087   整理番号：20A0782222

アンサンブルモデリングは種分布モデルの予測性能を最大化するために有利である【JST・京大機械翻訳】

Testing whether ensemble modelling is advantageous for maximising predictive performance of species distribution models

著者 (4件)： Hao Tianxiao (School of BioSciences, The Univ. of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Elith Jane (School of BioSciences, The Univ. of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Lahoz-Monfort Jose J. (School of BioSciences, The Univ. of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Guillera-Arroita Gurutzeta (School of BioSciences, The Univ. of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia)
資料名： Ecography  (Ecography)
巻： 43  号： 4  ページ： 549-558  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1706A  ISSN： 0906-7590  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測性能は種分布モデル(SDM)の多くの応用に重要である。異なるモデリング法にわたる予測を組み合わせたSDMのアンサンブル法は予測性能を改善すると信じられ,多くの最近のSDM研究に使用されている。本研究では,ユーカリ樹種の大規模な無存在データセットを用いて,アンサンブル種分布モデルの予測性能を個々のモデルの予測性能と比較することを目的とした。モデル性能を試験するために,2つの空間的ブロッキング戦略(チェッカー盤パターンと緯度スライシング)を用いて,データセットを較正と評価褶曲に分割した。データの反復ランダム分割(共通アプローチ)と空間ブロッキングの両方を用いて,キャリブレーション折畳み内のすべてのモデルを較正し交差検証した。集合体は,標準的(非同調型)設定により,ソフトウェアパッケージ「バイオモーダル2」を用いて構築された。ブースト回帰ツリー(BRT)モデルも,公表された手順に従って調整された同じデータに適合した。次に,評価褶曲を用いて,それらの成分非調整個別モデルとBRTsに対する集合を比較した。モデル性能を評価するために,受信者動作特性曲線(AUC)と対数尤度の下で面積を使用した。すべての試験において,アンサンブルモデルは良く機能したが,すべての試験を通して,それらの成分が調整されていない個々のモデルまたは調整されたBRTsよりも一貫して良くなかった。さらに,最良の交差検証性能を有する非同調の個々のモデルを選択することにより,良好な外部性能が得られ,本研究において,反復ランダム交差検証よりも,この選択により適したブロック交差検証が得られた。緯度スライス試験は4種でのみ可能であった。これは,いくつかの個々のモデル,特に調整されたモデルを示し,集合より良い性能を示した。本研究は,個々の調整モデルに対するアンサンブルを用いることに特別な利点を示さない。また,モデルが遠隔地または環境に予測するために使用される状況に対して,性能の更なるロバストな試験が必要であることを示唆した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブロッキング ,  緯度 ,  折畳み ,  ユーカリ ,  ロバスト性 ,  プログラムパッケージ ,  同調 ,  凝集体 ,  *褶曲運動
準シソーラス用語： 遠隔地 ,  対数尤度 ,  *分布モデル ,  予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： BioMod ,  ブロック交差検証 ,  コンセンサス予測 ,  モデル性能 ,  モデルチューニング ,  空間自己相関 ,  空間ブロッキング

分類 (1件)： 個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (6件)： アンサンブル ,  モデリング ,  種分布 ,  モデル ,  予測性能 ,  最大化