Modele cerfa apprentissage

Oui, l`amour du chasseur américain pour la chasse aux cerfs-cerfs de Virginie chasse en particulier-a alimenté un moteur économique qui a gardé des entreprises comme Realtree va au fil des ans. Et c`est en grande partie pourquoi nous avons compilé ce guide «How to Deer Hunt». Vous pouvez être une femme adulte, embarquer sur votre première saison de chasse jamais, sans aucune idée de comment commencer. Ou vous avez peut-être commencé à chasser quand «juste voir une piste de cerf était quelque chose à parler.» Deer peut fonctionner 40 mph pour de courtes rafales et maintenir des vitesses de 25 mph pendant des périodes plus longues. Ils sont excellents au saut; capable de dégager des obstacles jusqu`à 9 pieds de haut ou 25 pieds de large. L`acuité visuelle d`un cerf est grande à tout moment de la journée et leurs yeux sont des détecteurs de mouvement impressionnants. Ils ont une vision dichromatique et peuvent distinguer parmi la plupart des couleurs (sauf dans le spectre rouge/orange). Parce que leurs yeux sont sur le côté de leur tête, ils n`ont pas la meilleure perception de la profondeur, mais il semble qu`ils peuvent mesurer la distance en déplaçant leur tête. Leurs sens aigu de l`odorat et de l`ouïe les aident à détecter le danger. Avec les journées frénétiques et pleines d`action de l`ornière derrière nous, nous entrons dans la phase post-rut.

Souvent, cette période de la saison des cerfs est également appelée la saison «tardive». À bien des égards, les tactiques et les expériences sont les mêmes. Les cerfs sont finis l`élevage et l`hiver est imminent. Ils ont deux choses à l`esprit: la nourriture et la sécurité. Le sujet «cerf» est-il applicable à cet article? Oui non référence: Hothorn T, Brandl R, Müller J (2012) évaluation basée sur un modèle à grande échelle du risque de collision entre les cerfs et les véhicules. PLoS ONE 7 (2): e29510. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0029510 nous avons adopté cette procédure en deux étapes et avons d`abord modélisé le nombre de DVC par l`interception, les principaux effets d`interaction de l`année et le type de route, et la présence de cerfs rouges. Ces paramètres ont été estimés sur la base des observations (525 municipalités traversées par les autoroutes, 1 048 par les routes primaires, 1 724 par les routes secondaires, 1 977 par les routes tertiaires et 2 181 par les rues résidentielles dans les deux années) sans aucune forme de sélection variable ou pénalisation au moyen d`un modèle de poisson linéaire avec fonction de liaison naturelle:(1) le logarithme de la longueur du type de route correspondant dans une municipalité a été traité comme étant décalé, c`est-à-dire que le coefficient de régression correspondant a été fixé à un. Diviser les deux côtés de l`équation par la longueur de la route conduit commodément à un modèle pour le nombre moyen de DVCs par kilomètre pour chaque type de route dans les deux années avec ou sans présence de cerf rouge. Notez que contrairement aux modèles DVC précédemment publiés imposant une distribution normale sur le nombre biaisé de DVCs par kilomètre, nous avons modélisé la variable de comptage DVC à l`aide de la distribution de poisson et l`avons normalisée à la longueur de la route après avoir ajusté le modèle. Le modèle (1) a été estimé à l`aide d`un logiciel de modèle linéaire de poisson standard pour l`estimation de la probabilité maximale [R version 2.12.2, 39].

La partie non paramétrique a été estimée par stimulation par composante, telle qu`implémentée dans le module complémentaire R MBoOst [43]. En substance, le renforcement est une technique d`estimation nouvelle pour les modèles d`additifs généralisés avec un plus grand nombre de facteurs environnementaux potentiels, y compris la sélection des variables. Nous renvoyons le lecteur à Büehlmann et Hothorn [44] et Hothorn et coll. [40] pour une description plus détaillée. L`algorithme de stimulation appliqué ici correspond au modèle en minimisant de manière itérative le log de poisson-probabilité au moyen de fonctions non linéaires des variables environnementales. Le nombre optimal d`itérations de stimulation – le paramètre d`accordage principal décrivant la complexité du modèle – a été déterminé par validation interne à l`aide du bootstrap. Pour les échantillons bootstrap des données, le modèle a été réaménagé et la probabilité de log hors bootstrap (c.-à-d. une mesure des performances du modèle évaluée sur des données de validation indépendantes) a été évaluée pour un nombre croissant d`itérations (voir information S1).