ENMevaluate是一款用于生态位模型评估的工具包,提供详细的示例代码和文档,帮助用户轻松理解和使用该软件包的各项功能。此仓库包含源代码及演示实例,便于学习与二次开发。
enm_eval 使用 ENMevaluate 库(版本:0.2.0)与模型一起预测欧洲一些大WaSP分布,并调整患病率(MaxEnt参数)。该脚本的目的是通过使用影响模型性能(如正则化和特征选择)的不同参数组合,构建多个物种分布模型(SDM),以提高模型性能并防止过度拟合。R库ENMevaluate 评估这些参数的最佳组合。
针对小样本量进行校正的Akaike信息准则反映了模型的拟合优度和复杂性,并且它与分区方法无关,因为它是使用完整的存在集计算得出的。具有最低AICc值(即Delta_AICc = 0)的模型被认为是当前模型集合中最佳的一个。大 AUC_diff 表示过拟合。
原始数据:
-presences_91_12_maxent_meters