《九大技巧：生态学家如何更有效地使用机器学习》这篇论文提供了一系列实用的技巧，帮助生态学家在实施机器学习模型时避免常见的错误和陷阱。这些技巧主要针对分类问题，因为许多生态学研究的目标是将数据分配到预定义的类别，如生态状态或生物实体。
首先，论文强调了采用机器学习思维的重要性。机器学习模型可以发现并学习数据中的模式，以自动产生预测或检测模式，而无需遵循明确的指示。这种学习过程可以在有监督或无监督的情况下进行。在有监督学习中，模型通过找到将解释性输入变量与输出映射的函数，从而正确预测输出。
其次，论文强调了创建数据集的重要性。在解决机器学习中的分类问题时，通常需要开发不同版本的分类方法，并在数据集上进行训练；然后使用评估指标评估和比较模型的预测性能；最后，选择性能最好的模型在新的未见过的数据样本上进行最终预测。
此外，论文还讨论了如何处理数据泄露和不平衡数据集的问题。数据泄露是指模型在训练时使用了在预测时不可用的信息，这可能导致模型的预测性能过于乐观，甚至完全无效。而在生态数据中，一个或多个类别的频率比其他类别更高的情况很常见。这种数据不平衡可能导致少数类的预测性能较差，因为传统的分类模型往往偏向于多数类。
在选择评估指标时，需要谨慎。使用错误的指标可能导致选择性能较差的模型，最终影响预测。评估指标还可以提供对结果的更深入理解，因为它们在预测中对不同特性的重要性进行了权衡。
最后，论文提醒我们要警惕”快捷学习”。由于一些算法（如神经网络）的”黑箱”特性，我们通常很难理解这些模型为什么会成功，特别是它们在做出预测时选择关注数据的哪一部分和哪些决策规则。”快捷学习”是一种特殊的决策规则，模型利用数据中的非预期相关性和其他偏差进行预测。虽然这些快捷策略在表面上看起来很成功（即在标准基准测试中表现良好），但它们通常缺乏泛化能力，当转移到稍微不同的数据时，会导致模型意外失败（即做出不准确的预测）。
