Tipo de Análise

Especifica o modo de funcionamento da ferramenta. A ferramenta pode ser executada para treinar um modelo para apenas avaliar o desempenho, ou treinar um modelo e prever para elementos. Os tipos de previsão são os seguintes:

• Ajustar um modelo para avaliar o desempenho do modelo—Será ajustado um modelo, e aplicado aos dados de entrada. Utilize esta opção para avaliar a precisão do seu modelo antes de gerar previsões sobre um novo conjunto de dados ou entender relações e fatores da sua variável prevista. O resultado desta opção será um serviço de elementos dos seus dados ajustados e um diagnóstico do modelo.
• Ajustar um modelo e prever valores— Serão geradas previsões ou classificações para elementos de entrada e elementos de previsão. Terão de ser fornecidas variáveis explanatórias quer para os elementos de previsão quer para os elementos a prever. O resultado desta opção será um serviço de elementos do seu modelo ajustado dos seus dados de entrada, um serviço de elementos de valores previstos e um diagnóstico do modelo.

Ajustar um modelo para avaliar o desempenho do modelo

Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e investigar o ajuste.

Com esta escolha, o modelo será treinado, utilizando uma camada de entrada. Utilize esta opção para avaliar a precisão do seu modelo antes de gerar previsões sobre um novo conjunto de dados. Esta opção produzirá diagnósticos do modelo e aplicará o modelo aos seus dados de treino.

Ajustar um modelo e prever valores

Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e aplique o modelo ao conjunto de dados para gerar previsões.

Serão geradas previsões ou classificações para elementos. O resultado desta opção será um serviço de elementos, diagnóstico do modelo, e uma tabela opcional de importância variável.

Escolher uma camada a partir da qual gerar um modelo

A camada que contém elementos de pontos, linhas, áreas ou tabulares que contêm as variáveis dependentes e explanatórias.

Para além de escolher uma camada do seu mapa, pode escolher Escolher Camada de Análise na parte inferior da lista pendente para navegar até aos seus conteúdos de um conjunto de dados de partilha de ficheiros de big data ou camada de elementos.

Escolher o campo a modelar

O campo numérico que contém os valores observados a modelar e o tipo de valor que está a modelar. Existem três tipos de valores que pode modelar

• Contínuos—Representa valores contínuos. O modelo utilizado é Gaussiano, e a ferramenta executa regressão de mínimos quadrados ordinários.
• Binários—Representa valores de presença ou ausência. Estes têm de ser 1 e 0. O modelo utilizado é a Regressão Logística.
• Count—Representa discretos e representa eventos, por exemplo, contagens de crimes, incidentes relacionados com doenças ou acidentes de trânsito. O modelo utilizado é a regressão de Poisson.

Escolher uma camada para a qual prever valores

Uma camada com elementos que representam locais onde devem ser calculadas estimativas. Cada elemento neste conjunto de dados deve conter valores para todas as variáveis explanatórias especificadas. A variável dependente para estes elementos será estimada utilizando o modelo calibrado para a camada de entrada.

Escolher os campos explanatórios

Um ou mais campos que representam as variáveis explanatórias (campos) que ajudam a prever o valor. Apenas os campos numéricos serão visíveis.

Escolher de que forma os campos explanatórios são correspondidos

De que forma as variáveis correspondentes na camada de entrada irão corresponder às variáveis na camada de previsão. Apenas as variáveis utilizadas na criação do modelo serão incluídas na tabela. Apenas podem ser utilizados valores numéricos.

Nome da camada resultante

O nome da camada que será criada. Se estiver a escrever para ArcGIS Data Store, os seus resultados serão gravados em O Meu Conteúdo e adicionados ao mapa. Se estiver a escrever para uma partilha de ficheiros big data, os seus resultados serão guardados numa partilha de ficheiros big data e adicionados ao seu manifesto. Não serão adicionados ao mapa. O nome padrão é baseado no nome da ferramenta e do nome da camada de entrada. Caso a camada já existe, a ferramenta irá falhar.

Os resultados devolvidos dependerão do tipo de análise. Caso esteja a ajustar para avaliar o ajuste do modelo, os resultados irão conter uma camada de dados de entrada ajustados ao modelo e informações do resultado da avaliação do ajuste do modelo. Caso esteja a ajustar e a prever, os resultados irão conter uma camada de dados de entrada ajustados ao modelo, uma camada de resultados previstos e informações do resultado da avaliação do ajuste do modelo.

Ao escrever para ArcGIS Data Store (armazenamento relacional ou espaciotemporal de dados big data) utilizando a caixa suspensa Guardar resultado em pode especificar o nome de uma pasta em O Meu Conteúdo, onde será armazenado o resultado.