Analīzes veids

Norāda rīka darbības režīmu. Rīku var palaist, lai trenētu modeli, kas tikai novērtē veiktspēju, vai trenētu modeli un prognozētu elementus. Prognožu veidi ir šādi:

• Pielāgot modeli, lai novērtētu modeļa veiktspēju—modelis būs piemērots un lietots ievaddatiem. Izmantojiet šo opciju, lai novērtētu modeļa precizitāti pirms prognožu ģenerēšanas jaunā datu kopā vai izprastu paredzamā mainīgā attiecības un draiverus. Šīs opcijas izvade būs uzstādīto datu un modeļu diagnostikas elementu serviss.
• Pielāgojiet modeli un prognozējiet vērtības—ievades funkcijām un prognozēšanas funkcijām tiks ģenerētas prasības vai klasifikācijas. Jāsniedz paskaidrojoši mainīgie lielumi gan prognozējamajiem līdzekļiem, gan prognozējamajām iezīmēm. Šīs opcijas izvade būs modeļa elementu serviss, kas ir pielāgots ievaddatiem, prognozēto datu elementu servisiem un modeļu diagnostika.

Pielāgojiet modeli, lai novērtētu modeļa veiktspēju

Izmantojiet šo režīmu, ja vēlaties pielāgot modeli un izpētīt to.

Izmantojot šo izvēli, modelis tiks trenēts, izmantojot ievades slāni. Izmantojiet šo opciju, lai novērtētu modeļa precizitāti pirms prognožu ģenerēšanas jaunā datu kopā. Izmantojot šo opciju, izvades modeļa diagnostiku pielietos jūsu treniņu datiem.

Modeļa pielāgošana un vērtību prognozēšana

Izmantojiet šo režīmu, ja vēlaties pielāgot modeli, un lietojiet modeli datu kopai, lai ģenerētu prognozes.

Elementiem tiks ģenerētas prognozes vai klasifikācijas. Šīs opcijas izvade būs funkciju pakalpojums, modeļu diagnostika un mainīgas nozīmes izvēles tabula.

Izvēlieties slāni, no kura ģenerēt modeli

Slānis, kurā ir punktu, rindu, laukumu vai tabulu iezīmes, kas satur atkarīgos un skaidrojošos mainīgos.

Papildus slāņa izvēlei kartē varat izvēlēties Izvēlēties analīzes slāni nolaižamā saraksta apakšā, lai saturā atrastu Big Data koplietojuma datu kopu vai elementu slāni.

Izvēlieties modelējamo lauku

Skaitliskais lauks, kas satur modelējamās novērotās vērtības un modelējamās vērtības tipu. Ir trīs vērtību tipi, kurus varat modelēt

• Nepārtraukts—attēlo nepārtrauktās vērtības. Ja izmantots Gausa modelis un rīks veic parasto mazāko kvadrātu regresiju.
• Binārs—attēlo klātbūtnes vai kavējumu vērtības. Tiem jābūt 1s un 0s. Izmantotais modelis ir Loģistiskā regresija.
• Skaits—attēlo atsevišķi un atspoguļo notikumus, piemēram, noziegumu skaitu, slimības gadījumus vai satiksmes negadījumus. Izmantotais modelis ir Puasona regresija.

Izvēlieties slāni, kuram prognozēt vērtības

Slānis ar funkcijām, kas attēlo atrašanās vietas, kurās jāveic aprēķini. Katram šīs datu kopas elementam ir jāsatur vērtības visiem norādītajiem paskaidrojošajiem mainīgajiem. Atkarīgais mainīgais šīm funkcijām tiks aprēķināts, izmantojot modeli, kas kalibrēts ievades slānim.

Izvēlēties skaidrojošos laukus

Viens vai vairāki lauki, kas attēlo skaidrojošos mainīgos (laukus), kas palīdz prognozēt vērtību. Būs redzami tikai skaitliskie lauki.

Izvēlēties skaidrojošo lauku atbilstību

Kā atbilstošie mainīgie ievades slānī atbildīs mainīgajiem prognozēšanas līmenī. Tabulā tiks iekļauti tikai tie mainīgie, kas izmantoti modeļa ģenerēšanā. Var izmantot tikai skaitliskas vērtības.

Rezultātu slāņa nosaukums

Slāņa nosaukums, kas tiks izveidots. Ja rakstāt uz ArcGIS Data Store, rezultāti tiks saglabāti mapē Mans saturs un pievienoti kartei. Ja rakstā uz lielu datu failu koplietojumu,, rezultāti tiks saglabāti lielajā datu failu koplietojumā un pievienot tā sarakstam. Tas netiks pievienots kartei. Noklusējuma nosaukums ir balstīts uz rīka nosaukumu un ievades slāņa nosaukumu. Ja slānis jau pastāv, rīks nedarbosies.

Atgrieztie rezultāti būs atkarīgi no analīzes veida. Ja pielāgojiet, lai novērtētu modeļa pielāgojamību, rezultāti satur modelim piemērotu ievades datu slāni un rezultātu informāciju, kas novērtē modeļa piemērotību. Ja pielāgojat un prognozējat, rezultāti satur modelim piemērotu ievades datu slāni, prognozēto rezultātu slāni un rezultātu informāciju, kas novērtē modeļa piemērotību.

Rakstot uz ArcGIS Data Store (relāciju vai telpas un laika lielo datu krātuvi), izmantojot nolaižamo lodziņu Saglabāt rezultātu, var norādīt mapes nosaukumu mapē Mans saturs, kurā tiks saglabāts rezultāts.