基于ENMeval包的MaxEnt模型参数优化总结

MaxEnt模型参数优化

• 1. MaxEnt模型优化：增加RM，降低模型过拟合风险，简易模型，平滑响应曲线，增强模型可解释性和转移性（生物入侵）
• 2. 默认参数：FC=LQHP，RM=1
• • 2.1. 基于优化的 MaxEnt 模型预测气候变化下松褐天牛在我国的潜在适生区——林业科学
  • 2.2. 气候变化对木姜子属五种植物分布的影响——生态学报
• 3. 默认参数：FC=LQHPT，RM=1
• • 3.1. 基于 MaxEnt 模型预测近现代和未来草地早熟禾的适宜分布区——草地学报
  • 3.2. 基于 MaxEnt模型的黄花刺茄在北方农牧交错带潜在适生区分析——草地学报
  • 3.3. Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响——生物多样性
  • 3.4. Analysis of the distribution pattern of Chinese Ziziphus jujuba underclimate change based on optimized biomod2 and MaxEnt models——Ecological Indicators
• 4. 总而言之

1. MaxEnt模型优化：增加RM，降低模型过拟合风险，简易模型，平滑响应曲线，增强模型可解释性和转移性（生物入侵）

  在物种分布模型（SDM）构建过程中，特别是使用最大熵模型（MaxEnt）时，正则化乘数（Regularization Multiplier, RM） 和 特征组合（Feature Classes, FC） 是两个对模型预测性能至关重要的可调参数。RM 通过控制模型复杂度的惩罚强度来影响拟合过程：较高的 RM 值会施加更强的正则化惩罚，倾向于生成更简单、泛化能力更强的模型，从而有助于降低过拟合风险。 FC 则决定了模型可以使用的环境变量特征转换类型（如线性 L、二次项 Q、铰链 H、乘积 P、阈值 T 等），选择恰当的 FC 集合能更有效地捕捉物种与环境变量间的复杂关系，显著影响模型的表现力和预测精度。

  由于环境变量之间常存在一定程度的多重共线性，这可能导致模型参数估计不稳定并增加过拟合风险。因此，在建模前进行环境变量筛选是必要的步骤，旨在减少冗余信息、简化模型结构并提升模型的稳健性。

  那么，如何科学地确定最优的 RM 和 FC 组合参数呢？这是模型调优的关键问题。参考相关文献，参数组合的评估通常基于 MaxEnt 模型在特定组合下运行后产生的多个验证指标，主要包括：

• AUC (Area Under the ROC Curve)：衡量模型整体区分存在点与背景点的能力。

• AUC.diff (AUC_train - AUC_test)：反映模型在训练集和测试集上表现的差异，是过拟合程度的重要指示器（差值越大，过拟合风险越高）。

• OR10 (Omission Rate at 10% training presence)：评估模型对训练样本分布点的拟合优度。（训练区遗漏率）

• delta.AICc (Difference in corrected Akaike Information Criterion)：该指标被广泛认为是综合评估模型拟合优度与复杂度的核心标准。 delta.AICc > 2 通常表明相对于默认参数设置的模型，当前评估的模型具有显著更优的拟合效果与复杂度平衡，暗示默认参数可能并非最优选择，需考虑其他参数组合。

  关于 MaxEnt 模型的默认参数设置，文献中存在细微差异。主流观点普遍接受默认参数组合为 FC = LQHPT 和 RM = 1。 然而，也有部分研究指出或使用 FC = LQHP 和 RM = 1 作为默认设置 （个人认为后者比较靠谱）。鉴于这种不一致性，建议在实际研究或软件应用中，明确参考所使用 MaxEnt 软件版本（如 MaxEnt 软件本身或 dismo 等 R 包）的官方文档说明，或明确引用支持所采用默认参数组合的权威文献，以确保参数设置的准确性和可重复性。

  以下给出相关论文的认为的模型默认参数和相关结果：

2. 默认参数：FC=LQHP，RM=1

2.1. 基于优化的 MaxEnt 模型预测气候变化下松褐天牛在我国的潜在适生区——林业科学

2.2. 气候变化对木姜子属五种植物分布的影响——生态学报

3. 默认参数：FC=LQHPT，RM=1

3.1. 基于 MaxEnt 模型预测近现代和未来草地早熟禾的适宜分布区——草地学报

3.2. 基于 MaxEnt模型的黄花刺茄在北方农牧交错带潜在适生区分析——草地学报

3.3. Maxent模型复杂度对物种潜在分布区预测的影响——生物多样性

3.4. Analysis of the distribution pattern of Chinese Ziziphus jujuba underclimate change based on optimized biomod2 and MaxEnt models——Ecological Indicators

4. 总而言之

MaxEnt默认参数以预测“现实分布”为目标，易产生过度拟合，导致模型在“潜在分布”转移场景下预测不可靠；通过优化可降低复杂度、抑制过拟合、提升转移能力。

具体展开为 4 点：

1. 目标差异
   默认参数源于早期对 266 个物种的测试，以刻画“现实分布”为目的；而在入侵生物学等研究中，需要将模型转移到新区域预测“潜在分布”，二者目标不一致。

2. 过拟合风险
   MaxEnt 采用复杂机器学习算法，默认参数在训练区表现虽好，但对采样偏差敏感，易过拟合，使模型在新区域预测能力骤降。

3. 转移能力不足
   过拟合导致模型仅在低阈值时表现尚可，一旦外推至入侵地或其他时空场景，遗漏率升高、预测失真。

4. 优化收益
   通过 ENMeval 调参（增加 RM、简化特征组合），选取 AICc 最低的简洁模型，能够：

   • 平滑响应曲线，更贴合生理生态意义；
   • 降低 AUC.diff、OR10 等指标，减少过拟合；
   • 显著提升模型在新区域的转移与预测精度。

因此，“降低复杂度、提高转移可靠性” 是进行 MaxEnt 参数优化的根本动因。

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