問題タブ [maxent]

Maxent Classifier を実装しようとしていますが、iis アルゴリズムの使用中に問題に直面しています。次のコードは gis アルゴリズムで正常に動作します。

私は WIN32 マシンで作業しており、上記のコードは Jacob Perkins による NLTK の本からのものです。それによってスローされる警告は

そして、コンピューターがハングするので、実行を停止する必要があります。

.

ヨーロッパとアフリカの種の有無を示す一連のバイナリ ラスター レイヤー (ASCII ファイル) があります。このファイルは、投影されていない緯度/経度 (WGS84) データに基づいています。私の目的は、R を使用してプレゼンス エリアを計算することです (ArcGIS にアクセスできません)。

ラスター パッケージに面積を計算する機能があることは知っていますが、これが投影されていないデータに対して正確ではないことが心配です。ラスター パッケージの cellStats 関数も調べました。これを使用して、占有されているセルの数を「合計」できますが、これには同じ問題があると感じています。

地球の曲率を考慮して、プレゼンス エリアを正確に計算する方法を知っている人はいますか?

ありがとう！

適切なフォーラムに来られたことを願っています。私は生態学者で、maxent (バージョン 3.3.3、http: //www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent/) dismo パッケージを介して R で機能します。私は引数「replicates = 5」を使用しました。これは、maxent に 5 分割交差検証を行うように指示します。maxent.jar ファイルから直接 maxent を実行すると (maxent ソフトウェア)、予測マップを含む統計を含む html ファイルが作成されます。R では html ファイルも作成されますが、r の dismo パッケージの関数「predict」を使用して、予測マップを後で抽出する必要があります。これを行うと、5 分割交差検証設定により、5 つのマップが得られます。ただし、(これが問題です) 1 つの出力マップ、1 つの「要約」予測マップのみが必要です。maxentがどのように計算するかはわかりませんが、これは可能だと思います。maxent チュートリアル (上記のリンクを参照) には、次のように書かれています。

「...「write output grids」オプションをオフにすることで、ディスク容量の消費を避けることができます。これにより、複製実行の出力グリッドの書き込みが抑制され、要約統計グリッド (avg、stderr など) のみが取得されます。 .)」

R に入れることができる引数のリストは、このフォーラムhttps://groups.google.com/forum/#!topic/maxent/yRBlvZ1_9rQにあります。

maxent 関数自体と predict 関数の両方で引数 "outputgrids=FALSE" を使用しようとしましたが、機能しません。Rでエラーは発生しませんが、まだ5つのマップを取得しています.

私の質問は、相互検証の結果として得られる 5 つの予測マップではなく、1 つの「要約」予測マップを取得するにはどうすればよいですか?

誰かがこれで私を助けてくれることを願っています.私は本当に立ち往生していて、インターネット上のどこにも答えが見つかりません. これについての議論さえありません。私の質問が明確であることを願っています。これは私が使用する R スクリプトです。

model1<-maxent(x=predvars, p=presence_points, a=target_group_absence, path="//home//...//model1", args=c("replicates=5", "outputgrids=FALSE"))

model1map<-predict(model1, predvars, filename="//home//...//model1map.tif", outputgrids=FALSE)

よろしく、 クリスティン

ここの誰かがこれについて私を助けてくれることを願っています。

R (dismo パッケージ) で maxent (バージョン 3.3.3) を使用して分布モデルを作成し、その後、Elith et. の付録で説明されている制限要因のマップを作成しました。アル。( http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.2041-210X.2010.00036.x/full )、Windows コマンド ウィンドウから maxent ソフトウェアを使用します。指示は正常に機能し、lf_map.asc (約 10 GB) というファイルに制限要因のマップが作成されました。ArcGis でマップを開くために、次の R スクリプトを使用して、asc ファイルをラスターとして R にインポートし、tif ファイルとして保存しました。

lf_map<- raster("//home//...//lf_map.asc")

writeRaster(lf_map,"//home//...//lf_map.tif")

ArcGis で開くと、モデルのさまざまな変数 (因子) のマップに 0 ～ 4 の名前が付いています (モデルには 5 つの変数があります) が、どの変数がどの番号に属しているかわかりません。また、ArcGis で ASCII to Raster (Conversion) ツールを使用しようとしましたが、変数の名前としてではなく、名前がまだ 0 から 4 として出力されます。これを調べる方法を知っている人はいますか？

よろしくお願いします

クリスティン

以下にリンクされている入手可能なドキュメントを確認しました。しかし、私がどのように進めるべきかについては、まだ明確ではありません。正しい入力トレーニング形式に従いましたが、次のようなエラーが発生します。

cmd コマンド:

エラー：

参照: http://opennlp.apache.org/documentation/1.5.3/manual/opennlp.html#tools.chunker

スタンフォード マクセント分類を使用して、4 つの特徴を使用してデータを分類しようとしています。5 番目の特徴はクラスです。私がテスト データを提供している場合、精度は 99% であり、ほとんど不可能に思えます。

予測されたラベルを確認すると、データ自体とまったく同じでした。しかし、データのラベルを変更すると、予測されたラベルが変更されました。分類子モデルを使用した予測では、データで指定されたラベルを考慮すべきではないと思います。目に見えないデータで maxent モデルを使用する方法を提案してください。

私は簡単な文にタグを付けました。これが私のコードです:

これは出力です：

プロパティファイルを編集した後は、まったく効果がありません。たとえば、タグセパレーターを ( * ) に変更しましたが、出力ではまだ ( _ ) と表示されます。

Eclipse でモデル構成ファイルを使用するにはどうすればよいですか?

私は NLP に関する jurafsky の本を読んでいますが、MaxEnt のトレーニングについては、オーバーフィッティングを防ぐために重みを正規化する必要があると述べています。しかし、なぜこれが起こるのか理解できません。正則化を使用しない場合、maxent のトレーニング中にオーバーフィッティングがどのように発生するかを説明できる人はいますか?

NLTK では、以下のスクリーンショットに示すように、MaxEnt 分類子が複数の精度指標を報告します。最初のセットは反復ごとの精度です。スクリーンショットの下部に表示されている 2 番目の値はnltk.classify.accuracy(maxent, test_set)、maxent変数が適切に初期化された を呼び出すことによって報告されます。これらの精度のうち、トレーニング モデルの精度を示す結果として報告可能なものはどれですか? それらの違いは何ですか？

パッケージ biomod2 で R から maxent を実行していますが、次のエラーが表示されました。私は技術的なバックグラウンドを持っていないため、このエラーが発生する理由がわかりませんでした。それはメモリの問題ですか、それとも誰かが Java パスが設定されていないと言いました。しかし、指示に従って R で実行するように maxent を設定し、Java Platform, Standard Edition Development Kit をダウンロードし、この pdf で説明されているようにパスを設定しました: http://modata.ceoe.udel.edu/dev/dhaussee/ class_rcode/r_pkgmanuals/MAXENT4R_directions.pdf

この問題とその解決策を理解するのを手伝っていただければ、本当に感謝しています。

どうもありがとう