Guidelines for the prediction of species interactions through binary classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The prediction of species interactions is gaining momentum as a way to circumvent limitations in data volume. Yet, ecological networks are challenging to predict because they are typically small and sparse. Dealing with extreme class imbalance is a challenge for most binary classifiers, and there are currently no guidelines as to how predictive models can be trained for this specific problem. Using simple mathematical arguments and numerical experiments in which a variety of classifiers (for supervised learning) are trained on simulated networks, we develop a series of guidelines related to the choice of measures to use for model selection, and the ways to assemble the training dataset. Neither classifier accuracy nor the area under the receiver operating characteristic curve (ROC‐AUC) are informative measures for the performance of interaction prediction. The area under the precision‐recall curve (PR‐AUC) is a fairer assessment of performance. In some cases, even standard measures can lead to selecting a more biased classifier because the effect of connectance is strong. The amount of correction to apply to the training dataset depends on network connectance, on the measure to be optimized, and only weakly on the classifier. These results reveal that training machines to predict networks is a challenging task, and that in virtually all cases, the composition of the training set needs to be fine‐tuned before performing the actual training. We discuss these consequences in the context of the low volume of data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».