可解释机器学习及其生态学应用

　　摘要： 近年来, 机器学习在生态学领域的应用日益广泛, 尤其在复杂的非线性数据建模方面展现出强大优势。然而, 机器学习的“黑箱属性”使其难以提供清晰的结果解释, 这限制了其应用范围。为解决机器学习的不透明问题, 可解释机器学习(interpretable machine learning, IML)应运而生, 它致力于提高模型透明度并增强结果的可解释性。本文系统梳理了可解释机器学习中的白盒模型与黑盒模型、全局解释与局部解释、内在可解释与事后解释模型等基本概念, 并基于案例数据分别应用于线性回归、决策树与随机森林等模型, 展示了包括回归系数、置换特征重要性、部分依赖图、累积局部效应图、Shapley加性解释(SHAP)以及局部模型无关解释(LIME)等多种主流可解释机器学习的实现方法与生态学解释能力。研究表明, 尽管白盒模型的解释也属于可解释机器学习的范畴, 但当前其主要是一系列针对黑盒模型的事后解释方法的集成。其次, 不同方法在解释层级、适用模型及可视化表达方面各具优势。可解释机器学习能在一定程度上填补了复杂模型预测性能与生态学解释需求之间的鸿沟, 但需要基于数据情况和研究问题进行选择性应用。本文可为生态学研究人员提供可操作的分析框架, 并强调可解释机器学习应当作为当前主流统计建模的重要补充, 将在未来生态学研究中具有广阔的应用前景。