使用MaxEntReplicates的evaluate函数

Question

我在dismo包中使用Maxent函数来创建一些物种分布模型。

通常这有效：

single_model <- maxent(predictors, presence, args=c('jackknife=TRUE', 'randomseed=FALSE',"randomtestpoints=25"), path=output)
evaluate.model <- evaluate(presence1, background1, single_model, predictors)

但是当我用复制品创建这个模型时

rep_model <- maxent(predictors, presence, args=c('replicates=5', 'jackknife=TRUE', 'randomseed=FALSE'), path=output)

评估功能不起作用。它给出了一个错误

Error in (function (classes, fdef, mtable)  : 
  unable to find an inherited method for function 'raster' for signature '"numeric"'

任何想法为什么？或者如何解决？

以下是可重现的代码：

r=raster(ncol=20,nrow=20)
r1=r
r2=r
r3=r
r1[]= 1:5
r2[]= 1:ncell(r)
r3[]= 1:20

r.stack= stack(r1,r2,r3)
p=randomPoints(r1,50)

single_model <- maxent(r.stack, p, args=c('jackknife=TRUE', 'randomseed=FALSE',"randomtestpoints=25"))

r4=r
r5=r
r6=r
r4[]= 30:40
r5[]= 1:ncell(r)
r6[]= 2:40
r.stack2= stack(r4,r5,r6)
p1=randomPoints(r1,50)
b1 <- randomPoints(r.stack2, 50)

evaluate.model <- evaluate(p1, b1, single_model, r.stack)

rep_model <- maxent(r.stack, p, args=c('replicates=5', 'jackknife=TRUE', 'randomseed=FALSE'))
evaluate.model2 <- evaluate(p1, b1, rep_model, r.stack)

Answer 1

好笑，我在发布这里之后就找到了解决方案。我无法在网上找到答案，所以我会在这里发帖给任何有同样问题的人解决它。

rep_model@models[[1]]

有两个括号，子集作品。对于每个模型，可以使用evaluate函数然后对其进行平均。