R包kuenm和ENMeval--你用对了吗？

057B自定义分类变量和连续变量的模型参数优化：
基于R包kuenm和R包ENMeval对MaxEnt模型参数优化和可视化制图教程【2027】
课程特点：
该套课程特点：（1）采用最新版本R包，Kuenm支持分类变量（植被类型、土地类型等）和连续变量混合使用，早期版本默认全部作为连续变量导致结果不准确；（2）新版ENMeval（版本 v2.0.4）支持分类变量（植被类型、土地类型等）和连续变量混合使用，增加数据导出和多指标自定义制图内容。
课程主要内容：
专题一 相关软件安装

1. R软件和R包安装（安装报错说明）
   2.环境变量配置
   专题二 基于Kuenm优化MaxEnt模型参数（自定义分类变量）
   1.数据格式要求说明
   2.Kuenm连续变量优化MaxEnt参数
2. Kuenm分类变量+连续变量优化MaxEnt参数
   4.基于多组环境数据筛选优化最优参数
   5.结果解读
   6.写作方法说明（带文字参考文档）
   专题四 基于ENMeval优化MaxEnt模型参数（自定义分类变量）
3. 数据格式要求说明
4. ENMeval连续变量优化MaxEnt参数
5. ENMeval分类变量+连续变量优化MaxEnt参数（自定义FC组合）
6. 结果指标导出Excel数据
7. 结果解读
8. 基于R对结果指标自定义可视化制图
9. 写作方法说明（带文字参考文档）

部分结果展示（仅展示部分草图）：
ENMeval结果展示:

Kuenm结果展示: