Det sluttande mirelandskapet i undersökningsområdet, i södra Anderna i Ecuador, domineras av stagniska jordar med tjocka organiska lager. Den rekursiva partitioneringsalgoritmen Random Forest användes för att förutsäga det rumsliga vattenstagnationsmönstret och tjockleken på det organiska skiktet från terrängattribut. Terrängutjämning från 10 till 30 m rasterupplösning tillämpades för att få bästa möjliga modell. För samma ändamål testades flera modellinställningsparametrar och ett urval av preprediktorer med R-paketet Boruta användes. Modellversioner utvärderades och jämfördes med 100 upprepningar av beräkningen av det kvarstående genomsnittliga kvadratfelet för en femfaldig korsvalidering. Positionsspecifika densitetsfunktioner hos de förutsagda jordparametrarna användes sedan för att visa förutsägelseosäkerhet. Prepredictor val och inställning av Random Forest algoritm i vissa fall resulterade i en förbättrad modell prestanda. Vi rekommenderar därför att testa prepredictor val och inställning för att se till att den bästa möjliga modellen väljs. Detta kräver särskild tonvikt i komplexa tropiska bergsjordlandskap som utgör en verklig utmaning för alla markkartläggningsmetoder men där Random Forest har visat sig vara framgångsrik på grund av testning av modellinställning och urval av preprediktorer.
I REF gjordes slumpmässiga skogsprognoser med hjälp av slumpmässiga skogsalgoritmer för att visa förutsägelseosäkerhet.
The Sloping Mire Soil-Landscape of Southern Ecuador: Influence of Predictor Resolution and Model Tuning on Random Forest Predictions
{'venue': None, 'journal': 'Applied and Environmental Soil Science', 'mag_field_of_study': ['Biology']}