Predicting insect outbreaks using machine learning: A mountain pine beetle case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Planning forest management relies on predicting insect outbreaks such as mountain pine beetle, particularly in the intermediate‐term future, e.g., 5‐year. Machine‐learning algorithms are potential solutions to this challenging problem due to their many successes across a variety of prediction tasks. However, there are many subtle challenges in applying them: identifying the best learning models and the best subset of available covariates (including time lags) and properly evaluating the models to avoid misleading performance‐measures. We systematically address these issues in predicting the chance of a mountain pine beetle outbreak in the Cypress Hills area and seek models with the best performance at predicting future 1‐, 3‐, 5‐ and 7‐year infestations. We train nine machine‐learning models, including two generalized boosted regression trees (GBM) that predict future 1‐ and 3‐year infestations with 92% and 88% AUC, and two novel mixed models that predict future 5‐ and 7‐year infestations with 86% and 84% AUC, respectively. We also consider forming the train and test datasets by splitting the original dataset randomly rather than using the appropriate year‐based approach and show that this may obtain models that score high on the test dataset but low in practice, resulting in inaccurate performance evaluations. For example, a k ‐nearest neighbor model with the actual performance of 68% AUC, scores the misleadingly high 78% on a test dataset obtained from a random split, but the more accurate 66% on a year‐based split. We then investigate how the prediction accuracy varies with respect to the provided history length of the covariates and find that neural network and naive Bayes, predict more accurately as history‐length increases, particularly for future 1‐ and 3‐year predictions, and roughly the same holds with GBM. Our approach is applicable to other invasive species. The resulting predictors can be used in planning forest and pest management and planning sampling locations in field studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».