О применении алгоритмов Maxent в экологии

В статье рассматриваются логические и вычислительные основы метода максимальной энтропии, который использует программа MaxEnt, позволяющая строить модели размещения разных видов животных и растений. Предметом анализа служит метод максимальной энтропии как критерий успешности подбора модельных параметров. Принципы его работы показаны на серии усложняющихся количественных примеров из экологии. Расчеты проиллюстрированы программами на языке R, которые могут быть выполнены читателями для глубокого усвоения смысла процедуры. Сделан акцент на отличии технологии MaxEnt от других классификаторов (дискриминантный анализ, нейронные сети и пр.): вместо использования контраста между группами объектов, MaxEnt стремятся уловить и усилить однообразие объектов одной группы. Это почти автоматически приводит к отделению объектов одного изучаемого статуса от другого. Такой прием позволяет в условиях дефицита информации эффективно выполнять классификационные построения. Рассмотрены некоторые подходы для назначения «точки разрыва», порога бинарной классификации, в т. ч. элементы ROC-анализа, использование процентилей и квантилей. Статья служит практическим введением в технологию построения классификаций с использованием принципа максимальной энтропии.