问题标签 [dismo]
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r - GLM 返回阈值的负值(截止)(在 R 中)
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?
r - 从R中的ecocrop中提取非对象值
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。
r - BRT:使用 gbm.perspec 为交互图添加渐变颜色
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!
r - 将绘图数据从 R 导出到 Excel
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。
r - gbm.interactions 为 gbm.fixed
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
r - 如何将 Dismo 的 predict() 与基于数据框的 maxent 模型一起使用
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;
r - 使用 R 包下载亚种数据 (dismo)
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?
r - 在 R 中使用带有 MaxEnt 的测试样本文件
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”。
r - 使用交叉验证在“dismo”包中返回 gbm.step 函数的值
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?