विश्लेषण का प्रकार

यह टूल का ऑपरेशन मोड निर्दिष्ट करता है। इस टूल को केवल निष्पादन का आंकलन करने, किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने और फ़ीचर का पूर्वानुमान करने के लिए संचालित किया जा सकता है। पूर्वानुमान के प्रकार इस प्रकार होते हैं:

• मॉडल के निष्पादन का आंकलन करने के लिए मॉडल को अनुकूलित करें—मॉडल को इनपुट डेटा के लिए अनुकूलित किया जाएगा और उस पर लागू किया जाएगा। इस विकल्प का उपयोग नए डेटासेट के बारे में पूर्वानुमान जनरेट करने या आपके पूर्वानुमानित चर के संबंधों और संचालकों को समझने के पहले अपने मॉडल की सटीकता का आंकलन करने के लिए करें। इस विकल्प का आउटपुट, आपके अनुकूलित डेटा और मॉडल नैदानिकी की फ़ीचर सेवा होगा।
• मॉडल को अनुकूलित करें और मानों का पूर्वानुमान करें— पूर्वानुमान या वर्गीकरण, इनपुट फ़ीचर और पूर्वानुमान फ़ीचर के लिए जनरेट किए जाएंगे। पूर्वानुमान फ़ीचर और पूर्वानुमान किए जाने वाले फ़ीचर के लिए विवरणात्मक चर प्रदान किए जाने आवश्यक हैं। इस विकल्प का आउटपुट, आपके इनपुट डेटा के अनुकूल आपके मॉडल की फ़ीचर सेवा, पूर्वानुमानित मानों की फ़ीचर सेवा और मॉडल नैदानिकी होगी।

मॉडल के निष्पादन का आंकलन करने के लिए मॉडल को अनुकूलित करें

इस मोड का उपयोग तब करें, अगर आप किसी मॉडल को अनुकूलित करना चाहते हैं और अनुकूलन की जांच करना चाहते हैं।

इस चुनाव के द्वारा इनपुट लेयर का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया जाएगा। इस विकल्प काउपयोग किसी नए डेटासेट के बारे में पूर्वानुमान जनरेट करने के पहले अपने मॉडल की सटीकता का आंकलन करने के लिए करें। इस विकल्प के आउटपुट के रूप में मॉडल नैदानिकी द्वारा मॉडल को आपके प्रशिक्षण डेटा पर लागू किया जाएगा।

मॉडल को अनुकूलित करें और मानों का पूर्वानुमान करें

इस मोड का उपयोग तब करें अगर आप किसी मॉडल को अनुकूलित करना और पूर्वानुमान जनरेट करने के लिए मॉडल को डेटासेट पर लागू करना चाहते हों।

पूर्वानुमान या वर्गीकरण को फ़ीचर के लिए जनरेट किया जाएगा। इस विकल्प का आउटपुट, फ़ीचर सेवा, मॉडल नैदानिकी और चरों के महत्व की तालिका होगा।

वह लेयर चुनें, जिससे मॉडल जनरेट किया जाना है

पॉइंट, लाइन, क्षेत्र वाली लेयर या ऐसे तालिकाबद्ध फ़ीचर जिसमें निर्भर या विवरणात्मक चर शामिल हों।

अपने नक्शे से एक लेयर चुनने के अलावा, आप बड़ी डेटा फ़ाइल साझा डेटासेट या फीचर लेयर के लिए अपनी सामग्री ब्राउज़ करने के लिए ड्रॉप-डाउन सूची के निचले भाग में विश्लेषण लेयर चुनें चुन सकते हैं।

मॉडल बनाने के लिए फ़ील्ड चुनें

वह सांख्यिक फ़ील्ड, जिसमें मॉडल बनाए जाने वाले निरीक्षण किए गए मान और उन मानों के प्रकार शामिल हैं, जिन्हें आप मॉडल बना रहे हैं। ऐसे तीन प्रकार के मान हैं, जिन्हें आप मॉडल बना सकते हैं

• सतत—ये निरंतर मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं। प्रयुक्त मॉडल गॉसियन है और टूल साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन निष्पादित करता है।
• बाइनरी—यह उपस्थित या अनुपस्थिती के मानों का प्रतिनिधित्व करता है। इसमें 1 और 0 आवश्यक रूप से होने चाहिए। प्रयुक्त मॉडल लॉजिस्टिक प्रतिगमन है।
• गणना—यह असतत मानों और ईवेंट का प्रतिनिधित्व करता है उदाहरण के लिए, अपराध की संख्या, बीमारी की घटनाएं या ट्रैफ़िक दुर्घटनाएं। प्रयुक्त मॉडल पॉइसन प्रतिगमन है।

वह लेयर चुनें, जिसके लिए मानों का पूर्वानुमान किया जाना है

ऐसे स्थानों को प्रदर्शित करने वाली लेयर जहां पूर्वानुमान की गणना की जानी चाहिए। इस डेटासेट के हर फ़ीचर में सभी निर्दिष्ट विवरणात्मक चरों के लिए मान शामिल होने चाहिए। इन फ़ीचर के लिए निर्भर चरों का पूर्वानुमान, इनपुट लेयर के लिए केलिब्रेट किए गए मॉडल का उपयोग करके किया जाएगा।

विवरणात्मक फ़ील्ड चुनें

विवरणात्मक चरों (फ़ील्ड) का प्रतिनिधित्व करने वाले एक या अधिक फ़ील्ड जिनसे मूल्य का पूर्वानुमान लगाने में मदद मिलेगी। केवल सांख्यिक फ़ील्ड ही दृश्यमान होंगे।

चुनें कि वर्णनात्मक फ़ील्ड का मिलान कैसे होता है

इनपुट लेयर के संगत चरों का मिलान पूर्वानुमान लेयर के चरों से कैसे होगा। केवल मॉडल को जनरेट करने के लिए प्रयुक्त चर ही तालिका में शामिल किए जाएंगे। केवल सांख्यिक मानों का उपयोग किया जा सकता है।

परिणामी लेयर का नाम

उ स लेयर का नाम जिसे बनाया जाएगा। अगर आप ArcGIS Data Storeपर लिख रहे हैं, तो आपके परिणामों को मेरी सामग्री में सहेजा जाएगा और उन्हें मैप पर जोड़ा जाएगा। अगर आप बिग डेटा फ़ाइल शेयर पर लिख रहे हैं, तो, आपके परिणामों को बिग डेटा फ़ाइल शेयर में संग्रहित किया जाएगा और इसके मैनिफेस्ट में जोड़ा जाएगा। उसे मैप में नहीं जोड़ा जाएगा। इसका मूल नाम उपकरण के नाम और इनपुट लेयर के नाम पर आधारित है। अगर लेयर पहले से मौजूद है, तो टूल असफल हो जायेगा।

रिटर्न किए गए परिणाम, विश्लेषण के प्रकारों पर निर्भर करेंगे। अगर आप मॉडल फ़िट का आंकलन करने के लिए अनुकूल नहीं बना रहे हैं, तो परिणामों में मॉडल के अनुकूल इनपुट डेटा की लेयर और मॉडल फ़िट का आंकलन करने वाली परिणाम जानकारी शामिल होगी। अगर आप फ़िट अनुकूल बना रहे हैं और पूर्वानुमान कर रहे हैं, तो परिणामों में मॉडल के अनुकूल इनपुट डेटा की लेयर, पूर्वानुमानित परिणामों की लेयर और मॉडल फ़िट का आंकलन करने वाली परिणाम जानकारी शामिल होगी।

ArcGIS Data Store(रिलेशनल या स्पेशियोटेम्पोरल बिग डेटा स्टोर) पर इसमें परिणाम सहेजें ड्रॉप डाउन बॉक्स का उपयोग करके लिखते समय, आप मेरी सामग्री में फ़ोल्डर का नाम निर्दिष्ट कर सकते हैं, जहां परिणाम सहेजा जाएगा।