【论文推荐|滑坡检测·空间预测·时间预测· 数据驱动的分析】机器学习在滑坡研究中的最新进展与应用（2022）（二）

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【论文推荐|滑坡检测·空间预测·时间预测· 数据驱动的分析】机器学习在滑坡研究中的最新进展与应用（2022）（二）

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论文地址：https://doi.org/10.1007/s11069-022-05423-7

2.2 预测 vs 解释（Prediction vs Explanation）

统计学界长期争论预测模型与解释性、描述性模型的科学价值（Geisser, 1975; Wallis, 1980; Breiman, 2001; Parzen, 2001; Feelders, 2002; Shmueli, 2010）。ML 技术的兴起加剧了这一讨论，因为其在预测性能上优于传统统计方法。Breiman（2001） 将数据驱动分析划分为两种范式：数据建模（Data Modeling）和 算法建模（Algorithmic Modeling）。前者基于统计假设，旨在揭示数据内在机理；后者则不假设数据生成机制，仅关注提高预测精度。Shmueli（2010）进一步指出，数据建模追求“真理”，而算法建模关注“现实”——即基于数据的最优预测。

大多数 ML 方法属于算法建模，核心目标是优化预测，而非解释数据规律。因此，我们将 ML 在滑坡研究中的应用界定为：

以高精度预测为主要目标，排除基于线性统计推断的解释性模型。
采用训练-测试数据划分策略，并通过测试集评估模型性能，以验证泛化能力。

2.3 传统机器学习 vs 深度学习（Conventional ML vs Deep Learning）

深度学习（DL）是机器学习（ML）的子集，其核心区别在于数据学习方式。DL 主要基于人工神经网络（ANN），而传统 ML 包括但不限于 ANN。

在传统 ML 中，数据通常由人工提取的特征表示，算法学习数据模式以进行分类或回归。特征选择至关重要，研究者需依据数据规模及算法需求增减特征，以提高模型性能。
深度学习采用端到端学习方式，直接输入图像、文本、视频或时序数据，由多层神经网络自动提取特征并建立映射关系，实现分类或决策。由于参数规模庞大，DL 训练通常需要大量数据，以确保模型的泛化能力。

2.4 机器学习方法（Learning Methods）

机器学习（ML）主要包括监督学习、无监督学习（半监督学习可视为二者的混合）和强化学习三大类。

1. 监督学习（Supervised Learning）

监督学习基于输入-输出对（features-labels）进行训练，学习输入特征与目标变量之间的映射关系，直至模型在训练数据上达到预期精度。模型的泛化能力通过测试集评估。
典型算法包括：

决策树及其集成方法（如随机森林、梯度提升算法：AdaBoost、XGBoost 等）；
支持向量机（SVM）；
人工神经网络（ANN），如多层感知机（MLP）和监督式深度学习（DL）模型。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）

无监督学习无目标变量，旨在发现数据的内在结构，典型任务是聚类。
常见算法包括：

层次聚类、K-means、基于密度的聚类（DBSCAN）；
深度生成模型，如自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）。

3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）

强化学习通过环境交互优化决策策略，目标是最大化累积奖励（episodic 任务）或长期平均奖励（持续性任务）。智能体（Agent）基于马尔可夫决策过程（MDP），学习最优策略。
典型方法包括：

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL），如 DQN、PPO、A3C。
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