Я построил модель распределения видов MaxEnt в R с использованием пакета dismo и хочу выяснить прогнозируемую вероятность появления в моих точках тренировочных данных (n = 47).
Моя модель MaxEnt работает хорошои имеет высокий AUC (> 0,99);Тем не менее, я хотел бы быть в состоянии извлечь предсказанные вероятности появления в известных местах присутствия (то есть данные обучения, n = 47).Я хочу знать самые высокие и самые низкие значения, связанные с точками присутствия.
Код для самой модели:
maxentmodel<-maxent(predictors,data.training.df,a=bg,removeDuplicates=TRUE)
predictions.maxent<-predict(predictors,maxentmodel)
plot(predictions.maxent)
Где "предикторы" - формальный класс Rasterstack (Bioclim)19 слоев);«data.training.df» - это фрейм данных, содержащий пространственные координаты известных присутствий (n = 47);и «bg» представляет собой матрицу из 20000 случайно сгенерированных фоновых точек.
Я не получаю ошибки как таковые;Я просто не знаю, как опросить мои объекты / модель, чтобы получить из них нужные мне значения.
Мне также было бы интересно узнать, как настроить множитель регуляризации и классы пространственных объектов, как они есть.в настоящее время работает с параметрами по умолчанию.