Interpretable and predictive models based on high-dimensional data in ecology and evolution
Cet article examine le compromis entre prédictivité et interprétabilité dans les données écologiques et évolutives de haute dimension, démontrant que bien que le surajustement soit fréquent, les modèles parcimonieux peuvent identifier des variables clés et atteindre une précision prédictive robuste dans des conditions de données spécifiques, bien que la sélection exacte de variables pour la compréhension des processus reste souvent inatteignable.