<html dir="ltr">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<style id="owaParaStyle" type="text/css">P {margin-top:0;margin-bottom:0;}</style>
</head>
<body ocsi="0" fpstyle="1">
<div style="direction: ltr;font-family: Tahoma;color: #000000;font-size: 10pt;">
<div style="direction: ltr; font-family: Tahoma; color: rgb(0, 0, 0); font-size: 10pt;">
Hello all -<br>
<br>
On page 46 of the BIOMOD manual it says:<br>
<br>
-----------------------<br>
<font size="3"><span style="font-family: Times New Roman;">To display the predictive accuracy by Roc of the GLM for the second species modelled</span><br style="font-family: Times New Roman;">
</font><br>
<font size="2"><span style="font-family: Courier New;">&gt; Evaluation.results.Roc$Sp277_PA1[&quot;GLM&quot;,]<br>
<br style="font-family: Courier New;">
</span><span style="font-family: Courier New;">&nbsp;&nbsp;&nbsp; Cross.validation indepdt.data total.score Cutoff&nbsp;&nbsp; Sensitivity&nbsp;
</span></font><font size="2"><span style="font-family: Courier New;">Specificity</span></font><font size="2"><span style="font-family: Courier New;"></span><br style="font-family: Courier New;">
<span style="font-family: Courier New;">GLM 0.996&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0.889&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 0.997&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 547.452&nbsp; 96.852</span><span style="font-family: Courier New;"></span><span style="font-family: Courier New;"> &nbsp; &nbsp; &nbsp; 96.906</span></font><br>
<br>
<font size="3"><span style="font-family: Times New Roman;">As you can see the GLM has a high predictive accuracy on this particular species. The fairly</span><br style="font-family: Times New Roman;">
<span style="font-family: Times New Roman;">small decrease of accuracy from the Calibration to the Evaluation is an indication that the model</span><br style="font-family: Times New Roman;">
<span style="font-family: Times New Roman;">does not tend to over?t the data</span></font>.<br>
-----------------------<br>
<br>
I understand that the &quot;Evaluation&quot; parameter referred to is the Cross.validation score.&nbsp; I am assuming the &quot;Calibration&quot; parameter refers to the total.score.&nbsp; However, if so, I am confused by that, since my understanding is that the total score is based on
 either the &quot;final model&quot; (in this case, since it is not a rep) or the combination of the calibration &amp; evaluation data sets (in the case of reps)...both of which use or include 100% of the data.<br>
<br>
Similarly, in a 2009 GEB article by Coetzee et al. using BIOMOD, they provided a Table (1) showing AUC and TSS statistics (mean, min and max) for &quot;Calibration&quot;, &quot;Evaluation&quot; and &quot;Original (Calibration &#43; Evaluation)&quot; for their models.&nbsp; If someone could clarify
 how those categories correspond with the evaluation output in BIOMOD that would be very helpful.<br>
<br>
Thanks!<br>
Brenna Forester<br>
</div>
</div>
</body>
</html>