MaxEnt模型參數優化
- 1. MaxEnt模型優化：增加RM，降低模型過擬合風險，簡易模型，平滑響應曲線，增強模型可解釋性和轉移性（生物入侵）
- 2. 默認參數：FC=LQHP，RM=1
- 2.1. 基于優化的 MaxEnt 模型預測氣候變化下松褐天牛在我國的潛在適生區——林業科學
- 2.2. 氣候變化對木姜子屬五種植物分布的影響——生態學報
- 3. 默認參數：FC=LQHPT，RM=1
- 3.1. 基于 MaxEnt 模型預測近現代和未來草地早熟禾的適宜分布區——草地學報
- 3.2. 基于 MaxEnt模型的黃花刺茄在北方農牧交錯帶潛在適生區分析——草地學報
- 3.3. Maxent模型復雜度對物種潛在分布區預測的影響——生物多樣性
- 3.4. Analysis of the distribution pattern of Chinese Ziziphus jujuba underclimate change based on optimized biomod2 and MaxEnt models——Ecological Indicators
- 4. 總而言之
1. MaxEnt模型優化：增加RM，降低模型過擬合風險，簡易模型，平滑響應曲線，增強模型可解釋性和轉移性（生物入侵）
??在物種分布模型（SDM）構建過程中，特別是使用最大熵模型（MaxEnt）時，正則化乘數（Regularization Multiplier, RM） 和 特征組合（Feature Classes, FC） 是兩個對模型預測性能至關重要的可調參數。RM 通過控制模型復雜度的懲罰強度來影響擬合過程：較高的 RM 值會施加更強的正則化懲罰，傾向于生成更簡單、泛化能力更強的模型，從而有助于降低過擬合風險。 FC 則決定了模型可以使用的環境變量特征轉換類型（如線性 L、二次項 Q、鉸鏈 H、乘積 P、閾值 T 等），選擇恰當的 FC 集合能更有效地捕捉物種與環境變量間的復雜關系，顯著影響模型的表現力和預測精度。
??由于環境變量之間常存在一定程度的多重共線性，這可能導致模型參數估計不穩定并增加過擬合風險。因此，在建模前進行環境變量篩選是必要的步驟，旨在減少冗余信息、簡化模型結構并提升模型的穩健性。
??那么，如何科學地確定最優的 RM 和 FC 組合參數呢？這是模型調優的關鍵問題。參考相關文獻，參數組合的評估通常基于 MaxEnt 模型在特定組合下運行后產生的多個驗證指標，主要包括：
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AUC (Area Under the ROC Curve)：衡量模型整體區分存在點與背景點的能力。
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AUC.diff (AUCtrain - AUCtest)：反映模型在訓練集和測試集上表現的差異，是過擬合程度的重要指示器（差值越大，過擬合風險越高）。
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OR10 (Omission Rate at 10% training presence)：評估模型對訓練樣本分布點的擬合優度。（訓練區遺漏率）
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delta.AICc (Difference in corrected Akaike Information Criterion)：該指標被廣泛認為是綜合評估模型擬合優度與復雜度的核心標準。 delta.AICc > 2 通常表明相對于默認參數設置的模型，當前評估的模型具有顯著更優的擬合效果與復雜度平衡，暗示默認參數可能并非最優選擇，需考慮其他參數組合。
??關于 MaxEnt 模型的默認參數設置，文獻中存在細微差異。主流觀點普遍接受默認參數組合為 FC = LQHPT 和 RM = 1。 然而，也有部分研究指出或使用 FC = LQHP 和 RM = 1 作為默認設置 （個人認為后者比較靠譜）。鑒于這種不一致性，建議在實際研究或軟件應用中，明確參考所使用 MaxEnt 軟件版本（如 MaxEnt 軟件本身或 dismo 等 R 包）的官方文檔說明，或明確引用支持所采用默認參數組合的權威文獻，以確保參數設置的準確性和可重復性。
??以下給出相關論文的認為的模型默認參數和相關結果：
2. 默認參數：FC=LQHP，RM=1
2.1. 基于優化的 MaxEnt 模型預測氣候變化下松褐天牛在我國的潛在適生區——林業科學
2.2. 氣候變化對木姜子屬五種植物分布的影響——生態學報
3. 默認參數：FC=LQHPT，RM=1
3.1. 基于 MaxEnt 模型預測近現代和未來草地早熟禾的適宜分布區——草地學報
3.2. 基于 MaxEnt模型的黃花刺茄在北方農牧交錯帶潛在適生區分析——草地學報
3.3. Maxent模型復雜度對物種潛在分布區預測的影響——生物多樣性
3.4. Analysis of the distribution pattern of Chinese Ziziphus jujuba underclimate change based on optimized biomod2 and MaxEnt models——Ecological Indicators
4. 總而言之
MaxEnt默認參數以預測“現實分布”為目標，易產生過度擬合，導致模型在“潛在分布”轉移場景下預測不可靠；通過優化可降低復雜度、抑制過擬合、提升轉移能力。
具體展開為 4 點：
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目標差異
默認參數源于早期對 266 個物種的測試，以刻畫“現實分布”為目的；而在入侵生物學等研究中，需要將模型轉移到新區域預測“潛在分布”，二者目標不一致。 -
過擬合風險
MaxEnt 采用復雜機器學習算法，默認參數在訓練區表現雖好，但對采樣偏差敏感，易過擬合，使模型在新區域預測能力驟降。 -
轉移能力不足
過擬合導致模型僅在低閾值時表現尚可，一旦外推至入侵地或其他時空場景，遺漏率升高、預測失真。 -
優化收益
通過 ENMeval 調參（增加 RM、簡化特征組合），選取 AICc 最低的簡潔模型，能夠：- 平滑響應曲線，更貼合生理生態意義；
- 降低 AUC.diff、OR10 等指標，減少過擬合；
- 顯著提升模型在新區域的轉移與預測精度。
因此，“降低復雜度、提高轉移可靠性” 是進行 MaxEnt 參數優化的根本動因。
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