MaxEnt 프로그램 기본 setting 값

이번 글은 현재시기 분포와 미래 시기 분포를 동시에 보고자 할 때 MaxEnt 기본 설정값을 보여주고자 한다.

다음은 settings 기본 값을 보여준다.  Random seed를 체크하고 검증데이터는 25%로 설정하고 반복횟수는 10번 수행하는데 bootstrap방법을 학습데이터와 검증데이터를 분류하여 모델의 정확도를 평가한다.

 

Randod Seed를 체크하면 매번 다른 학습데이터와 검증데이터가 생성되어 10번의 모델을 학습하고 정확도를 평가할 수 있다.

 

Maxent의  bootstrap 방법은 모델의 불확실성을 평가하고 예측의 신뢰도를 측정하는 방법 중 하나이다. 부트스트래핑은 통계학적 리샘플링 기법 중 하나로, 주어진 데이터셋으로부터 복원 랜덤 샘플을 추출하여 여러 번의 모델 훈련을 수행하고 결과를 평균화함으로써 모델의 안정성을 추정하는 과정을 의미한다.

예를 들어 위치데이터 100개가 있다고 하고, 첫번째 모델을 학습할 때 전체 100개중에서 75%인 75개를 무작위로 추출하여 모델을 학습하고 나머지 25개 데이터을 이용해서 정확도를 평가한 다음, 두번째 학습할 때 도 전체 100개중에서 75개를 무작위로 추출하여 학습하고 나머지 25개 데이터를 이용해서 정확도를 평가하는 방식으로 10번을 수행한 다음에 10개의 정확도를 평균하여 최종 모델정확도를 산출한다. 

다음 그림은 Advanced 설정값을 보여준다. Write plot data를 체크하고 Adjust sample radius를 -50으로 음수 값을 입력한다.

마지막으로 Experimental 설정값을 보여준다. Write background predictions를 체크한다.

세가지 설정값을 마쳤다면 run 버튼을 눌러 MaxEnt 모델을 실행한다.