Pseudopaludicola属物种分类状态重新评估混淆矩阵数据集

数据集概述

该数据集为Pseudopaludicola属物种分类状态重新评估研究中的混淆矩阵数据，基于随机森林模型对声学数据集的分析结果，包含不同物种及种群的分类错误率等核心信息。

文件详解

• 文件名称: table.html
• 文件格式: HTML
• 核心内容: 呈现基于随机森林模型的混淆矩阵，包含P. canga、P. parnaiba、Pseudopaludicola sp. 3、Tocantins州P. canga四个类群的分类结果及错误率，模型参数为1000次树置换、每次分裂尝试3个变量，整体错误率30.91%

适用场景

• 两栖动物分类学研究：支持Pseudopaludicola属物种分类状态的重新评估
• 生物声学数据分析：验证随机森林模型在物种声学识别中的应用效果
• 隐存种鉴定研究：为巴西塞拉多地区新隐存种的描述提供数据支撑
• 机器学习分类性能评估：分析混淆矩阵在物种分类任务中的错误分布特征