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我正在尝试使用预测功能来预测空间转移中的潜在发生点。为此，我使用 dismo 包加载原始空间中的存在点，原始空间的 17 个栅格层和传输空间的 17 个栅格层。所有栅格在范围、网格分辨率和维度上都是相同的，仅在地理坐标上有所不同。原始空间和转移空间位于不同的大陆，我在训练和测试中使用了 kfold 技术对我的样本进行分区。

我适合我的 maxent 模型：

me<-maxent(predictor, training)

但是，我无法在传输空间中投影我的拟合模型，返回：

pred<-predict(me,predictor2)
    Erro em .local(object, ...) : missing layers (or wrong names)

*预测器 1 和 2 在光栅堆栈文件中

*正确选择了所有目录，并且在目录中找到了文件。

*both, stack 对于每个地理空间都包含相同的变量

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2 回答 2

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那指向“错误的名字”。这可以解决这个问题

names(predictor2) <- names(predictor)

但是请确保这是正确的（即两个 RasterStack 对象具有相同顺序的相同层），通过检查

names(predictor2)
names(predictor)
于 2015-09-30T22:25:36.287 回答
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predict 的 raster 方法指定“newdata”栅格（对象）是第一个参数，模型是第二个参数。

## S4 method for signature 'Raster'
predict(object, model, filename="", fun=predict, ext=NULL, 
const=NULL, index=1, na.rm=TRUE, inf.rm=FALSE, factors=NULL, 
format, datatype, overwrite=FALSE, progress='', ...)

尝试：

pred<-predict(predictor2, me)
于 2020-11-10T09:10:09.580 回答