dismo

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dismoの予測関数が、ラスタレイヤではなく、データフレームとして 'x'で構築されたモデルでどのように動作するかを調べようとしています。私はラスタレイヤを使ってモデルをうまく走らせ、これに基づいて予測マップを作った。私のモデルは次のように構築されています。 library(dismo) model <- maxent(x = sightings.data, p = presence.vect

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BRTは：私は私の3次元依存性のプロットで当てはめ値（例えば、高いフィット値暗い色、下当てはめ値明るい色）以下の色のグラデーションを追加したい

をgbm.perspec使用して相互作用プロットにグラデーションカラーを追加します。私はdismoパッケージに提示された例を使用している：私は、全体のプロットに同じ色を追加するだけで管理している library(dismo) data(Anguilla_train) angaus.tc5.lr01 <- gbm.step(data=Anguilla_train, gbm.x = 3:13,

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MaxEntのテストサンプルファイルをR

で使用していますが、私は最近、RのMaxEnt（dismo-package）を使っていましたが、クロスバリデーションを使用して鳥の生息環境のモデル（単一の種のみ）を検証しました。今私は、自己作成テストサンプルファイルを使用したいと思います。私は手作業で検証するためにこのポイントを選ぶ必要があり、ランダムなテストポイントを使用することはできません。だから私のR-スクリプトは次のようになります。 "

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gbm.interactions for gbm.fixed

fixed n.treesで計算されたgbmの相互作用評価を取得するにはどうすればよいですか？私が試した： data(Anguilla_train) angaus.fixed <- gbm.fixed(data=Anguilla_train, gbm.x = 3:13, gbm.y = 2,family = "bernoulli", tree.complexity = 5, lear