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Evaluate an SDM

Source: R/evaluate_sdm.R
evaluate_sdm.Rd

Returns various evaluation metrics from predicts::pa_evaluate() and flexsdm::sdm_eval().

Usage

evaluate_sdm(m, p_test, b_test, do_gc = FALSE, ...)

Arguments

m

SDM result within tune_sdm()

p_test

Presence test data generated within tune_sdm()

b_test

Background test data generated within tune_sdm()

do_gc

Logical. Run base::rm(list = ls) and base::gc() at end of function? Useful when running SDMs for many, many taxa, especially if done in parallel. Note, actually usees rm(list = ls(pattern = "^[^e$]")).

...

Passed to both terra::predict() and predicts::pa_evaluate()

Value

paModelEvaluation (see predicts::pa_evaluate()) with extra metrics from flexsdm::sdm_eval(): AUC as auc_po_flexsdm; BOYCE as CBI; CBI_rescale (CBI is -1 to 1, CBI_rescale is 0 to 1); and IMAE.

Examples


  out_dir <- file.path(system.file(package = "envSDM"), "examples")

  source(fs::path(out_dir, "tune_sdm_ex.R")) # make sure following prep file exists

  prep <- rio::import(fs::path(out_dir, "acaule", "prep.rds")
                      , trust = TRUE
                      )

  model <- tune_sdm(prep = prep
                    , out_dir = FALSE
                    , return_val = "object"
                    , algo = "rf"
                    , trees = 500
                    , mtry = 2
                    , nodesize = 1
                    , keep_model = TRUE
                    )
#> tuning acaule with algorithms: rf
#> out_dir is C:/temp/nige\Rtmp6rDfmf\file19843dbbb7a
#> rf tune
#> tune rf ■■                                 4% |  ETA:  1m
#> tune rf ■■■                                8% |  ETA: 46s
#> tune rf ■■■■■                             12% |  ETA: 34s
#> tune rf ■■■■■■                            16% |  ETA: 28s
#> tune rf ■■■■■■■                           20% |  ETA: 26s
#> tune rf ■■■■■■■■                          24% |  ETA: 23s
#> tune rf ■■■■■■■■■                         28% |  ETA: 20s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■                       32% |  ETA: 18s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■                      36% |  ETA: 17s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■                     40% |  ETA: 16s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■                    44% |  ETA: 14s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■                   48% |  ETA: 13s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■                 52% |  ETA: 12s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■                56% |  ETA: 11s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■               60% |  ETA: 10s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■              64% |  ETA:  8s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■             68% |  ETA:  8s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■           72% |  ETA:  7s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■          76% |  ETA:  6s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■         80% |  ETA:  5s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■        84% |  ETA:  4s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■       88% |  ETA:  3s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■     92% |  ETA:  2s
#> tune rf ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■    96% |  ETA:  1s

  presences <- prep$testing$testing[[1]][prep$testing$testing[[1]]$pa == 1, ]
  background <- prep$testing$testing[[1]][prep$testing$testing[[1]]$pa == 0, ]

  evaluate_sdm(model$tune_rf$m[[1]]
               , p_test = presences
               , b_test = background
               )
#> @stats
#>     np   na prevalence   auc   cor pcor   ODP auc_po auc_po_flexsdm   CBI
#> 1 1062 5135      0.171 0.998 0.955    0 0.829  0.998          0.998 0.873
#>   CBI_rescale  IMAE
#> 1       0.937 0.966
#> 
#> @thresholds
#>   max_kappa max_spec_sens no_omission equal_prevalence equal_sens_spec  or10
#> 1     0.791         0.388           0             0.17           0.452 0.862
#> 
#> @tr_stats
#>     treshold kappa  CCR  TPR  TNR  FPR  FNR  PPP  NPP  MCR      OR
#> 1          0     0 0.17    1    0    1    0 0.17  NaN 0.83     NaN
#> 2          0  0.28 0.61    1 0.53 0.47    0  0.3    1 0.39 1190.34
#> 3          0  0.35 0.68    1 0.61 0.39    0 0.35    1 0.32 1649.56
#> 4        ...   ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...  ...     ...
#> 211        1  0.71 0.93 0.59    1    0 0.41    1 0.92 0.07     Inf
#> 212        1  0.71 0.93 0.59    1    0 0.41    1 0.92 0.07     Inf
#> 213        1     0 0.83    0    1    0    1  NaN 0.83 0.17     NaN