Tipo de análisis

Especifica el modo de funcionamiento de la herramienta. La herramienta puede ejecutarse para entrenar un modelo solo para evaluar rendimientos, o para entrenar un modelo y predecir entidades. Los tipos de predicción son los siguientes:

• Ajustar un modelo para evaluar el rendimiento del modelo: el modelo se ajustará y aplicará a los datos de entrada. Utilice esta opción para evaluar la precisión de su modelo antes de generar las predicciones en un dataset nuevo o para comprender las relaciones y los factores de la variable predicha. La salida de esta opción será un servicio de entidades con sus datos ajustados y diagnósticos de modelo.
• Ajustar un modelo y predecir valores: se generarán predicciones o clasificaciones para las entidades de entrada y las entidades de predicción. Se deben proporcionar variables explicativas tanto para las entidades de predicción como para las entidades que se desea predecir. La salida de esta opción será un servicio de entidades con su modelo ajustado a sus datos de entrada, un servicio de entidades de valores predichos y diagnósticos de modelo.

Ajustar un modelo para evaluar el rendimiento del modelo

Utilice este modelo si desea ajustar un modelo e investigue el ajuste.

Con esta elección, el modelo se entrenará con una capa de entrada. Utilice esta opción para evaluar la precisión de su modelo antes de generar las predicciones en un dataset nuevo. Esta opción generará diagnósticos de modelo y aplicará el modelo a sus datos de entrenamiento.

Ajustar un modelo y predecir valores

Utilice este modelo si desea ajustar un modelo y aplique el modelo al dataset para generar predicciones.

Se generarán predicciones o clasificaciones para las entidades. La salida de esta opción será un servicio de entidades, diagnósticos de modelo y una tabla opcional de importancia variable.

Elegir una capa a partir de la cual generar un modelo

La capa que contiene las entidades tabulares, de áreas, líneas o puntos que a su vez contienen las variables explicativas y dependientes.

Además de elegir una capa en el mapa, puede elegir Elegir capa de análisis en la parte inferior de la lista desplegable para examinar el contenido del dataset o la capa de entidades de un recurso compartido de archivos de big data.

Elegir el campo que se va a modelar

El campo numérico que contiene los valores observados que se van a modelar y el tipo de valor que está modelando. Puede modelar tres tipos de valores:

• Continuo: representa valores continuos. El modelo que se usa es Gausiano y la herramienta realiza una regresión de mínimos cuadrados ordinarios.
• Binario: representa valores de presencia o ausencia. Los valores de este tipo deben ser 1 y 0. El modelo que se usa es Regresión logística.
• Recuento: es discreto y representa eventos, por ejemplo, recuentos de delitos, incidentes de enfermedades o accidentes de tráfico. El modelo que se usa es Regresión Poisson.

Elegir una capa para la que predecir valores

Una capa con entidades que representan las ubicaciones donde se deben realizar los cálculos. Cada entidad en este dataset debe incluir valores para todas las variables explicativas especificadas. La variable dependiente para estas entidades se calculará con el modelo calibrado para la capa de entrada.

Elegir los campos explicativos

Uno o varios campos que representan a las variables explicativas (campos) que ayudan a predecir el valor. Solamente estarán visibles los campos numéricos.

Elegir la forma de concordar campos explicativos

El modo en que las variables correspondientes de la capa de entrada concordarán con las variables de la capa de predicción. Solamente se incluirán en la tabla las variables utilizadas para generar el modelo. Únicamente pueden utilizarse valores numéricos.

Nombre de capa de resultados

El nombre de la capa que se creará. Si escribe en un ArcGIS Data Store, sus resultados se guardarán en Mi contenido y se agregarán al mapa. Si escribe en un recurso compartido de archivos de big data, sus resultados se almacenarán en el recurso compartido de archivos de big data y se agregarán a su manifiesto. No se agregarán al mapa. El nombre predeterminado se basa en el nombre de la herramienta y en el nombre de la capa de entrada. Si la capa ya existe, la herramienta fallará.

Los resultados devueltos dependerán del tipo de análisis. Si está ajustando para evaluar el ajuste del modelo, los resultados contendrán una capa del ajuste de los datos de entrada al modelo e información de resultado que evalúa el ajuste del modelo. Si está ajustando y prediciendo, los resultados contendrán una capa del ajuste de los datos de entrada al modelo, una capa de los resultados predichos e información de resultado que evalúa el ajuste del modelo.

Cuando escriba en ArcGIS Data Store (big data store espaciotemporal o relacional) con el cuadro desplegable Guardar el resultado en, puede especificar el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.