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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）：

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：

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？

我正在使用 Robert Hijmans 的包 'dismo' 进行作物气候建模，更具体地说是使用函数 'ecocrop'。Ecocrop 调用一系列“隐藏”函数，包括 .doEcocrop（ecocrop 和 .doEcocrop 粘贴在下面），它们计算 ecocrop 的最终输出。

我只是想知道是否有一种简单的方法可以从函数中提取例如“allv”和“minv”，或者我是否需要将它们重新定义为对象并重新编写函数？我反复尝试过，将 allv 和 minv 都定义为对象，但遇到了一个错误，我认为我已经追溯到环境和/或命名空间的问题。

我敢肯定，一定有一种更简单的方法可以做到这一点，如果有人有任何想法，或者罗伯特，如果你在那里并且可以照亮前进的方向，我将非常感激。

非常感谢，如果我不够具体，我们深表歉意。

我想在我的三维依赖图中的拟合值之后添加颜色渐变（例如，拟合值越高，颜色越深，拟合值越低，颜色越浅）。

我使用了 dismo 包中的示例：

我只设法为整个情节添加了相同的颜色：

或者添加渐变颜色但不遵循拟合值：

我还检查了函数 gbm.perspec 的代码，如果我理解正确，拟合值在公式中被称为“预测”，然后是传递给最终绘图的“pred.matrix”的一部分： persp (x = x.var, y = y.var, z = pred.matrix...)，但我无法从 gbm.perspec 公式中访问它们。我尝试通过在函数内部的 persp() 中添加“col=heat.colors(100)[round(pred.matrix*100, 0)]”来修改 gbm.perpec 函数，但它并没有像我一样寻找：

我相信解决方案可能来自修改 gbm.perpec 函数，你知道吗？

感谢您的时间！

我正在使用包 gbm 和 dismo 在 R 中创建回归树模型。我首先创建模型：

然后为此模型 (gen_1) 创建绘图：

我需要将这些图 (p) 中的数据导出到一个 excel 文件中；不是创建的 jpeg，而是创建它的数据。

我一直在尝试诸如 write.table 之类的东西，但我对 R 比较陌生并且没有任何运气。任何帮助将不胜感激。

如何获得使用固定 n.trees 计算的 gbm 的交互评估？我试过了：

但：

1 [.data.frame(pred.frame, , n) 中的错误：选择了未定义的列

我试图弄清楚 dismo 的 predict 函数如何根据以“x”作为数据框而不是栅格图层构建的模型来运行。我已经使用栅格图层成功运行了模型，并基于此制作了预测地图。

我的模型构建如下；

Sightings.data 是一个数据框，其中包含 GPS 目击位置，然后是这些时间和位置的条件。Presence.vector 是一个向量，指示行是存在点还是背景点。

我正在寻找答案；

• 给定这种类型的模型，要提供哪些参数来预测
• predict() 能够从这样的模型中提供什么

我已经使用栅格图层成功运行了模型，并基于此制作了预测地图。

predict() 的帮助文件不是特别详细，“使用 R 进行物种分布建模”没有成功涵盖该主题（示例仅列出“无法运行此示例，因为 maxent 不可用”输出）。

我尝试使用仅包含我有栅格图层的变量的数据框进行建模，并尝试像使用栅格构建的模型一样进行预测，但出现以下错误；

我已确保数据框列名和栅格图层具有相同的名称，但不包括强制性的纬度和经度列；

我想使用dismo（R包）下载gbif物种发生数据进行物种分布分析。在大多数情况下，我已阅读指南并成功进行了我们的分析。我在这里使用了代码。

但是，我想将某些亚种分开进行分析。有什么方法可以从某些亚种中提取信息吗？

我最近在 R 中使用 MaxEnt 做了很多工作（dismo-package），但只使用交叉验证来验证我的鸟类栖息地模型（只有一个物种）。现在我想使用一个自己创建的测试样本文件。我必须手动选择这些点进行验证，并且不能使用随机测试点。

所以我的 R 脚本看起来像这样：

在“maxent()”命令之后，我遇到了多个错误。首先，我收到一个错误，指出他需要超过 0 个（这是默认值）“随机测试点”。所以我添加了“randomtestpoints = 20”（希望不会阻止程序使用该文件）。然后我得到：

问题是，当我使用默认的交叉验证运行脚本时，如下所示：

...一切正常。

我还尝试了多种方法来以正确的格式获取我的 csv-validation-data。两行（标记 X 和 Y），三行（标记物种，X 和 Y）和其他东西。我宁愿使用我用 read.csv 创建的“punkteVG”-vector（这是验证数据）......但似乎 MaxEnt 想要他的文件。

我无法想象我的问题是如此罕见。之前一定有人使用过参数“testsamplesfile”。

我正在尝试使用 dismo 包中的 gbm.step 函数来使用交叉验证来拟合 gbm 模型。

根据 dismo 文档（https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/dismo.pdf，第 32 页），gbm.step 的返回值是一个 gbm 对象。gbm 对象有一个“cv.fitted”值，它指的是交叉验证预测值（https://cran.r-project.org/web/packages/gbm/gbm.pdf，第 15 页）。

我想获得“交叉验证预测值”，但我发现 gbm.step 函数的返回值只包含“fitted”而不是“cv.fitted”。

该文档（https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/vignettes/brt.pdf，第 5 页）说“拟合”是来自最终树的拟合值，在响应尺度上。

我不确定我可以用这个“拟合”说它是“交叉验证预测值”吗？否则，如何从 gbm.step 中获取 cv 预测值？

在下面的代码中，如何设置tm_compass()地图标题的背景颜色和透明度？

谢谢