enm_eval:使用ENMevaluate的示例（库-源码

enm_eval 在模型中使用ENMevaluate（库：ENMeval； v。0.2.0）与模型一起预测欧洲一些大WaSP分布并修改患病率（MaxEnt参数）的示例。 创建于：2015年10月6日 联系人：Xavier Rotllan-Puig（ ） 描述：该脚本的目的是使用影响模型性能（即正则化和特征）的那些参数的不同组合来构建多个SDM（使用Maxent）。 R库ENMeval允许评估哪些是这些参数的最佳组合，以便在限制过度拟合的同时提高模型性能。 针对小样本量进行校正的Akaike信息准则反映了模型的拟合优度和复杂度，并且它与分区方法无关，因为它是使用完整的存在集进行计算的。 AICc值最低的模型（即Delta_AICc = 0）被认为是当前模型集中最好的模型。 大AUC_diff，等于过拟合模型。 原始数据： -presences_91_12_maxent_meters