两栖动物物种内多样性预测数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：两栖动物,物种内多样性,机器学习,生物多样性,地理学,遗传学,生态学
数据概述：
本数据集用于预测两栖动物的物种内多样性，涵盖多种两栖动物物种的特征、地理分布和遗传信息。数据包括了不同种类两栖动物的形态特征、栖息地信息、遗传多样性指标等关键要素，旨在为机器学习模型提供训练数据基础，以预测和分析两栖动物的物种内多样性。
数据用途概述：
该数据集适用于生物多样性研究、生态学分析、机器学习模型训练和验证等多种场景。研究人员可以利用此数据集探索两栖动物物种内多样性的决定因素，分析地理和遗传因素对物种内多样性的影响。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解物种内多样性预测的科学方法和技术。
致谢：
Barrow, Lisa (2020), Predicting amphibian intraspecific diversity with machine learning: Challenges and prospects for integrating traits, geography, and genetic data, Dryad, Dataset, https://doi.org/10.5061/dryad.0cfxpnvzh
许可：
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