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利用SHAP解释性机器学习预测森林生物量

目录

利用SHAP解释性机器学习预测森林生物量（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3论文结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1森林生物量预测方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2解释性机器学习技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3SHAP理论与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1数据来源与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2数据清洗与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1模型选择与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2特征工程与提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

解释性分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.1SHAP值计算与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2模型可解释性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3结果可视化与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

结果讨论与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1结果解读与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2模型改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.3实验结果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2研究局限与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

利用SHAP解释性机器学习预测森林生物量（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．42

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2研究目标与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3研究方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.1机器学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.1.1监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.1.2非监督学习．．．．．．．．