Üldistatud lineaarne regressioon

Üldistatud lineaarse regressiooni töövoo skeem


Teostab üldistatud lineaarse regressiooni (GLR), et koostada ennustusi või modelleerida sõltuvat muutujat oma seoste kaudu selgitavate muutujate komplektiga. Seda tööriista saab kasutada pidevate (Gaussi) ja binaarsete (logistiliste) mudelite ning loendamismudelite (Poissoni mudelite) kohandamiseks.

Analüüsitüüp


Määrab tööriista töörežiimi. Tööriista võib kasutada selleks, et õpetada mudelit ainult toimivuse hindamiseks, või luua mudelit ja ennustada objekte. Ennustamise tüübid on alljärgnevad:

  • Mudeli sobitamine mudeli toimivuse hindamiseks— Mudelit sobitatakse ja seda rakendatakse sisendandmetele. Kasutage seda varianti, et hinnata oma mudeli täpsust enne uue andmestiku ennustuste koostamist, ja selleks, et mõista ennustatud muutuja seoseid ja käitajaid. Selle valiku väljund on teie sobitatud õpetusandmete objektiteenus ja mudeli diagnostika.
  • Mudeli sobitamine ja väärtuste ennustamine— Ennustused või klassifikatsioonid luuakse sisendobjektide ja ennustusobjektide jaoks. Selgitavad muutujad tuleb esitada nii ennustusobjektide kui ka ennustatavate objektide kohta. Selle valiku väljund on teie sisendandmetega kohandatud objektiteenus, ennustatud väärtuste objektiteenus ja mudeli diagnostika.

Mudeli sobitamine mudeli toimivuse hindamiseks


Kasutage seda režiimi, kui soovite mudelit sobitada ja uurida selle sobivust.

Selle valiku korral õpetatakse mudelit sisendkihi abil. Kasutage seda varianti, et hinnata oma mudeli täpsust enne uue andmestiku ennustuste koostamist. See valik väljastab mudeli diagnostika ja rakendab mudelit teie õpetusandmetele.

Mudeli sobitamine ja väärtuste ennustamine


Kasutage seda režiimi, kui soovite sobitada mudelit ja rakendage mudelit andmestikule, et koostada ennustusi.

Ennustused või klassifikatsioonid luuakse objektidele. Selle valiku väljund on objektiteenus, mudeli diagnostika ja muutuja tähtsuse valikuline tabel.

Valige mudeli vormi genereerimiseks kiht


Kiht sisaldab punkte, jooni, pindu või tabeli kujul olevaid objekte, mis sisaldavad sõltuvaid ja selgitavaid muutujaid.

Lisaks kihi valimisele kaardil saate valida ripploendi alumises servas Vali analüüsikihte, et otsida oma sisust suurandmete failiketta andmestikku või objektikihti.

Mudeli välja valimine


Numbriväli sisaldab jälgitavaid väärtusi, mida modelleeritakse, ja modelleeritava väärtuse tüüpi. Modelleerida saab kolme tüüpi väärtusi

  • Pidev — esindab pidevaid väärtusi. Kasutatav mudel on Gaussi mudel ja tööriist teostab standardselt vähemalt ruutregressiooni.
  • Binaarne — esindab olemasolu- või puudumisväärtusi. Nende väärtused peavad olema 1 s ja 0 s. Seda mudelit kasutatakse logistilise regressiooni korral.
  • Loendamine — Esindab diskreetseid andmeid ja väljendab sündmusi, näiteks kriminaalkuritegude statistikat, haigestumisjuhtude või liiklusõnnetuste arvu. Seda mudelit kasutatakse Poissoni regressiooni korral.

Valige kiht, millele on vaja ennustada väärtusi


Objektidega kiht väljendab asukohti, kus tuleb arvutada hinnangud, Selle andmestiku iga objekt peab sisaldama väärtusi kõigi määratud selgitavate muutujate kohta. Nende objektide sõltuvat muutujat hinnatakse sisendkihi jaoks kalibreeritud mudeli abil.

Selgitavate väljade valimine


Üks väli või mitu välja, mis väljendavad selgitavaid muutujaid (välju), mis aitavad ennustada väärtust. Nähtavad on ainult numbrilised väljad.

Valige selgitavate väljade sobitamise viis


Kuidas sisendkihi vastavad muutujad sobivad kokku ennustuskihi muutujatega. Tabelisse kaasatakse ainult mudeli koostamiseks kasutatavad muutujad. Kasutatakse ainult numbrilisi väärtusi.

Tulemkihi nimi


Loodavakihi nimi. Kui kirjutate andmelattu ArcGIS Data Store, salvestatakse teie tulemused Minu sisus ja lisatakse kaardile. Kui kirjutate suurandmete failikettale, salvestatakse teie andmed suurandmete failikettale ja lisatakse selle manifestifailile. Seda ei lisata kaardile. Vaikimisi nimi põhineb tööriista nimel ja sisendkihi nimel. Kui see kiht on juba olemas, siis töötlemine nurjub.

Saadud tulemused sõltuvad analüüsi tüübist. Kui hindate mudeli sobivust, sisaldavad tulemused mudelitega sobivate sisendandmete kihti ja annavad teavet mudeli sobivuse hindamiseks. Kui sobitate ja ennustate, sisaldavad tulemused mudelitega sobivate sisendandmete kihti, ennustatud tulemuste kihti ja tulemusi mudeli sobivuse hindamiseks.

Kui salvestate admelattu ArcGIS Data Store (relatsioonilisse või ajalisruumilisse andmelattu), kasutades rippmenüüd Salvesta tulemused, saate jaotises Minu sisu määrata selle kausta nime, kuhu tulemused salvestatakse.