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Predicting soil δ13C patterns in Brazil using nested datasets, feature selection, and machine learning
DOI:10.1016/j.ecoinf.2026.103647.png)
摘要
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• 首次对跨尺度的δ13C特征选择策略进行了系统性比较
• 用于预测巴西嵌套尺度下土壤δ13C的层次框架
• 基于VIF的多重共线性控制将特征减少了90%,同时损失最小
• 集成方法(RF、XGBoost、GB)优于线性及核方法算法
• 核心预测因子(fAPAR、生物气候、LAI、黏土)在跨尺度中保持信息价值
Keyword:
Stable isotopes
Isoscapes
Nested cross-validation
Regression models
Environmental predictors
Soil carbon dynamics
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