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我正在使用 GLM 进行物种分布建模。我有来自 GBIF ( http://www.gbif.org/species/5846514 ) 的凯门鳄物种的（南美洲）数据和来自 Worldclim ( http://worldclim.org/current ) 的生物气候数据。我试图运行 GLM 以模拟物种分布（使用 dismo 包）：

modelGLM = pres ~ bioclim_10 + bioclim_11+ bioclim_16 + I(bioclim_16^2) + bioclim_17
GLM <- glm(modelGLM, family=binomial(link=logit), data=PresBackTrainRaw)
projecaoSuitability = predict(predictors, GLM, type='response')

直到这里，一切看起来都很好，但是当我尝试获得阈值（截止）时，返回负值：

library(dismo)
> evaluation=evaluate(p=presencesTest,a=backgroundTest,m=GLM,x=predictors)
> thresholdValues=threshold(evaluation,'spec_sens')  
> thresholdValues    
> [1] -2.578797

由于 glm 输出（type='response'）的范围从 0 到 1，负阈值没有意义。有人可以帮我看看有什么问题吗？

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解决方案（用户20650提供）：

添加：type='response'_evaluate

库（dismo）评估=评估（p=presencesTest，a=backgroundTest，m=GLM，x=predictors，type='response'）threshold（评估，'spec_sens'）
thresholdValues
[1] 0.07042211

于 2016-12-22T00:09:27.233 回答