Побудова моделей розподілу видів (Species Distribution Models, SDMs) є важливим етапом в дослідженні екологічних систем. Ці моделі дозволяють оцінювати взаємозв’язки між присутністю/відсутністю видів та середовищними змінними, що допомагає у прогнозуванні розподілу видів в просторі та часі.

У цій статті розглядається питання побудови моделей SDM за допомогою методів машинного навчання та байєсівської оптимізації в середовищі програмування R. Конкретно, розглянуто використання пакетів mlr та mlrMBO для налаштування гіперпараметрів моделей машинного навчання та створення моделі нейронних мереж за допомогою пакету nnet.

Актуальність цієї теми полягає в тому, що правильно налаштовані гіперпараметри моделей машинного навчання дозволяють отримувати більш точні та надійні прогнози, що є важливим для біологічних досліджень, особливо у сфері охорони природи та управління біорізноманіттям.

У першій частині статті розглядається проблема неправильної настройки гіперпараметрів моделей машинного навчання з використанням байєсівської оптимізації. Описується сценарій, де моделі нейронних мереж, створені з використанням пакету nnet, надають невірні прогнози, що не відповідають очікуваним результатам.

У другій частині статті розглядаються можливі шляхи вирішення проблеми за допомогою пакетів mlr та mlrMBO. Описується процес створення об’єкту навчання для байєсівської оптимізації, включаючи налаштування параметрів, вибір контрольних параметрів та використання байєсівської оптимізації для підбору гіперпараметрів моделі нейронних мереж.

У третій частині статті наводиться розгорнутий код для реалізації описаних методів в середовищі програмування R. Код розбивається на окремі блоки, які пояснюють створення оптимізаційної функції, визначення гіперпараметрів, налаштування параметрів оптимізації та запуск процесу байєсівської оптимізації.

У заключній частині статті розглядаються можливі додаткові покращення та варіанти розвитку дослідження, такі як використання інших моделей машинного навчання, розширення набору гіперпараметрів та використання інших методів оптимізації.