生物气候建模：机器学习视角

许多机器学习 (ML) 方法被广泛用于生成生物气候模型，以预测作为气候函数的生物地理分布范围。诸如预测生物分布范围变化、受气候变化影响的入侵物种分布范围等应用，是理解气候变化影响的重要参数。然而，基于机器学习的方法的成功取决于多种因素。虽然可以肯定地说，没有哪种特定的 ML 技术能在所有应用中有效，且技术的成功主要取决于应用或问题类型，但理解其行为对于确保明智地选择技术是有益的。本文全面回顾了基于机器学习的生物气候模型生成，并分析了影响此类模型成功的因素。鉴于统计技术的广泛使用，我们在讨论中也包含了生物气候建模中使用的传统统计技术。