Explainable ensemble learning for predicting pine wilt disease spread

2025-08-11

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AI

DOI：10.1016/j.jenvman.2025.126910

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摘要

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• 通过构建集成模型来平衡PWD预测的准确性与可解释性之间的矛盾。 • 在次大陆尺度（5.68∗10⁶ km²）上，PWD预测具有高验证精度（AUC = 0.9987，MSE = 0.8063）。 • 使用SHAP阐明集成模型的反向决策过程。

Keyword:

PWD prediction

interpretability

SHAP

ensemble models

accuracy validation