ヒサカキ
2024年版N03の兵庫県境内の標本位置情報から3次メッシュ単位で集計。MaxEnt(maxnet)の最良モデルによる予測。
生育適地予測地図(cloglog グラデーション)
データは研究用途の暫定結果です。予測図は選択したモデルのフルデータ学習結果です(CV AUCとは別)。AUCは背景点と留保出現点の識別度であり、真の生息確率や独立実地検証の精度ではありません。位置精度・分類名の検証は未完了です。
HYOGO PREFECTURE · SPECIES DISTRIBUTION MODELS
439種のCVモデル比較と、保存済み最良モデルの予測グラデーション地図
データは研究用途の暫定結果です。予測図は選択したモデルのフルデータ学習結果です(CV AUCとは別)。AUCは背景点と留保出現点の識別度であり、真の生息確率や独立実地検証の精度ではありません。位置精度・分類名の検証は未完了です。