2010 apuntes sobre modelación de nichos ecológicos - Instituto de ...

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Apuntes sobre modelación de nichos ecológicos Curvas de omisión (Omission) Antes tenemos que hablar de los tipos de errores que hay en las predicciones y en los algoritmos de datos de sólo presencia, por lo que la explicación aplica también para GARP. Tabla 2. Matriz de confusión Matriz de confusión Predicho como presente Presente Ausente a b Predicho como ausente c d Entonces a y d son predicciones correctas, pero: b = Es un falso positivo o una sobrepredicción. Llamado error de comisión (commission error). c = Es un falso negativo o subpredicción. Llamado error de omisión (ommission error). Maxent presenta una curva de omisión de datos de prueba (un 25% de puntos aleatorios) contra omisión de datos de entrenamiento. En estás gráficas se observa cómo el área predicha varía con la elección de un umbral acumulativo. Se busca que la omisión de prueba se ajuste a la omisión de entrenamiento. Laboratorio de Evolución Molecular y Experimental 28
Apuntes sobre modelación de nichos ecológicos Fig. 6. Gráfica ejemplo del manual de Maxent. Curvas ROC (Receiver operating caracteristic analysis) Este tipo de pruebas fueron implementadas por operadores de radar durante la segunda Guerra mundial, pero han sido trasportadas a muchas áreas en donde es necesario caracterizar el rendimiento de un modelo y tomar decisiones. La curva ROC caracteriza el rendimiento de un modelo en todos los posibles umbrales simplemente con un número: el área bajo la curva o (AUC). Las curvas nos permiten comparar también el rendimiento entre distintos tratamientos y algoritmos (se han comparado modelos de Maxent y GARP con esta aproximación, resultando mejor Maxent en la mayoría de las pruebas). Su utilización primaria fue la de encontrar el punto de corte óptimo y son curvas en las que se presenta la sensibilidad (omisión cero = 100% de sensibilidad) en función de los falsos positivos (error de comisión) para distintos puntos de corte (umbrales). Como ya se menciono un parámetro para evaluar la bondad de la prueba es el área bajo la curva que toma valores entre 1 (prueba perfecta) y 0.5 (prueba inútil). Esta área puede interpretarse como la probabilidad de que ante un par de puntos, uno con presencia y otro sin presencia (de la especie), la prueba los califique correctamente. Laboratorio de Evolución Molecular y Experimental 29
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