Entidades de subconjunto (Herramientas de administración de datos)
Resumen
Divide los registros de una clase o tabla de características en dos subconjuntos: uno que se utilizará como datos de entrenamiento y otro que se utilizará como características de prueba para comparar y validar la superficie de salida.
Uso
En el entorno del Generador de números aleatorios, solo se recibe soporte para la opción Mersenne Twister. Si se eligen otras opciones, se utilizará en su lugar Mersenne Twister.
Dividir un dataset en datasets de entrenamiento y datasets de prueba es habitual en la interpolación, el aprendizaje automático y otros flujos de trabajo analíticos que implican estimar y construir modelos a partir de los datos.
Si se utilizan entidades multiparte como entrada, la salida será un subconjunto de entidades multiparte, no de entidades individuales.
Parámetros
| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
|---|---|---|
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Entidades de entrada |
Las entidades o tabla a partir de las cuales se crearán los subconjuntos. |
Table View |
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Clase de entidad de entrenamiento de salida |
Subconjunto de entidades de entrenamiento que se creará. |
Feature Class; Table |
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Clase de entidad de prueba salida (Opcional) |
Subconjunto de entidades de prueba que se creará. |
Feature Class; Table |
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Tamaño del subconjunto de entidades de entrenamiento (Opcional) |
Tamaño de la clase de entidad de formación de salida que se introduce como un porcentaje de las entidades de entrada o como un número absoluto de entidades. |
Double |
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Unidades de tamaño de subconjunto (Opcional) |
Especifica si el valor del tamaño del subconjunto se utilizará como porcentaje de las entidades de entrada o como número absoluto de entidades.
|
Boolean |
Entornos
Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, Sistema de coordenadas de salida, Generador de números aleatorios, Espacio de trabajo temporal
Información de licenciamiento
- Basic: Sí
- Standard: Sí
- Avanzado: Sí