<meta http-equiv="CONTENT-TYPE" content="text/html; charset=utf-8"><title></title><meta name="GENERATOR" content="OpenOffice.org 3.2  (Win32)"><style type="text/css">
        <!--
                @page { margin: 2cm }
                P { margin-bottom: 0.21cm }
        -->
        </style>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">Hello fellow Biomodders,</font></p><p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2"><br>After using Biomod for a while, I&#39;m
still confused by the Evaluation.results file, so here is my own
interpretation which I don&#39;t know if it&#39;s correct. I hope I don&#39;t
confuse anyone more now... 
</font></p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">Say I&#39;m running models with no
pseudoabsences, one repetition run and 80-20 split.
Evaluation.results.kappa is a list of data frames $Sp1_full and
$Sp1_full_rep1. 
</font></p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">For repetition 1, the first column is
the crossvalidation, from comparing predictions on the 20% evaluation
data (from the models calibrated on 80% of data) to original
distribution data. But how are the &#39;leftover&#39; columns made?
Crossvalidation with the 80%-models applied on 100% of data? Are
Cutoffs made by comparing the predictions from 80%-models on 20%
evaluation data, to the real distribution (in the same 20% of
locations)?</font></p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">For
$Sp1_full, the first column is the average of all cross-validations
(so it&#39;s the same value in my case). Are the other columns the model
calibrated on 100% of the data, i.e. a &#39;final model&#39;? Are those
Cutoffs made by the 100%-models applied on the entire studyarea?
Values for Sensitivity and Specificity seem to be generally higher
than for the repetitions. (The manual says &#39;using the model built
with all data for calibration&#39; which confuses me). </font>
</p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">Finally, does Biomod make a &#39;final
model&#39; trained on 100% of the data?</font></p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">Thank you very much, 
</font></p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><font size="2">Hedvig Nenzén</font></p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><br>
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">One of my species as an example: 
</p>

<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">&gt; Evaluation.results.Kappa 
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">$Sp1_full</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">     Cross.validation indepdt.data
total.score Cutoff Sensitivity Specificity</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">ANN             0.688         none  
0.7149572 495.00    89.70370    81.40044</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">CTA             0.735         none  
0.8010009 435.16    94.88889    84.13567</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GAM             0.683         none  
0.7108026 526.29    90.59259    79.75930</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GBM             0.738         none  
0.7730225 588.36    93.85185    82.38512</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GLM             0.670         none  
0.6884088 588.82    87.18519    81.72867</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">MARS            0.759         none  
0.7729465 454.08    93.03704    83.47921</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">FDA             0.733         none  
0.7568880 372.35    92.66667    82.16630</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">RF              0.745         none  
1.0000000 440.00   100.00000   100.00000</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">SRE             0.545         none  
0.5607607  10.00    91.18519    62.69147</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><br>
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">$Sp1_full_rep1</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">     Cross.validation indepdt.data
total.score Cutoff Sensitivity Specificity</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">ANN             0.688         none  
0.7166007 486.71    89.92593    81.29103</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">CTA             0.735         none  
0.8030243 407.90    93.77778    85.88621</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GAM             0.683         none  
0.7103411 546.15    90.22222    80.19694</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GBM             0.738         none  
0.7740735 572.40    94.66667    81.40044</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">GLM             0.670         none  
0.6887384 589.41    86.96296    82.05689</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">MARS            0.759         none  
0.7715822 502.25    92.51852    84.02626</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">FDA             0.733         none  
0.7554794 355.14    93.03704    81.50985</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">RF              0.745         none  
0.9494617 480.00    98.29630    96.49891</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;">SRE             0.545         none  
0.5783646  10.00    90.66667    65.20788</p>
<p style="margin-bottom: 0cm; font-family: arial,helvetica,sans-serif;"><br>
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm;"><br>
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm;" align="LEFT"><br>
</p>
<p style="margin-bottom: 0cm;"><br>
</p>