Evaluar la influencia de las variables en las predicciones (Herramientas de estadística espacial)

Resumen

Evalúa cómo influyen las variables en las predicciones de un archivo (.ssm) de modelo de estadística espacial. La herramienta crea trazados de dependencia parcial que permiten ver cómo cada variable explicativa influyó en las predicciones del modelo de entrada.

Más información sobre cómo funciona Evaluar la influencia de las variables en las predicciones

Ilustración

Uso

• El archivo del modelo de entrada debe crearse con la herramienta Clasificación y regresión basadas en bosque y potenciadas.

• Debe proporcionar entidades de entrada que contengan las mismas variables explicativas que se utilizaron para entrenar el archivo del modelo de entrada, junto con los campos de variables explicativas correspondientes, las entidades de distancia y los rásteres explicativos. La herramienta crea una tabla de salida que contiene gráficos de los trazados de dependencia parcial para cada variable explicativa al predecir las entidades de entrada. Estos gráficos muestran cómo cada variable explicativa influyó en los valores predichos en promedio, junto con la forma de la relación.

• Cuando la variable dependiente es categórica (un modelo de clasificación), los trazados de dependencia parcial mostrarán la probabilidad media de clasificar la primera categoría. Puede cambiar la categoría que aparece en el gráfico en el panel Propiedades del gráfico. En la pestaña Datos, pulsa el botón Seleccionar situado debajo de Campo(s) numérico(s) y elija la categoría que desea mostrar. Active solo una categoría cada vez para que el gráfico muestre correctamente el trazado de dependencia parcial.

• Los mensajes de geoprocesamiento muestran diversa información sobre el archivo de entrada del modelo, incluidos parámetros del modelo y estadísticas de entrenamiento. El contenido de los mensajes depende de cómo se haya creado el modelo.

Parámetros

• Dialog
• Python

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Archivo de modelo de entrada	El archivo de modelo de estadísticas espaciales que se utilizará para realizar predicciones y generar trazados de dependencia parcial. El archivo del modelo debe crearse con la herramienta Clasificación y regresión basadas en bosque y potenciadas.	File
Tipo de evaluación	Especifica el método que se utilizará para evaluar la influencia de las variables. Actualmente, solo se admiten trazados de dependencia parcial. Trazados de dependencia parcial—Evalúa la influencia de variables con trazados de dependencia parcial.	String
Entidades de entrada	Las entidades de entrada a partir de las cuales se evaluarán las predicciones. Las entidades de entrada deben contener campos que coincidan con las entidades que se utilizaron para crear el archivo de modelo de entrada.	Feature Layer
Entidades de salida (Opcional)	Las entidades de salida. Este parámetro no se utiliza actualmente.	Feature Class
Tabla de Salida (Opcional)	La tabla de salida que contiene los valores del trazado de dependencia parcial. La tabla incluye gráficos que muestran los trazados de dependencia parcial de cada variable explicativa.	Table
Variables explicativas coincidentes (Opcional)	Una lista de las variables explicativas del modelo de entrada y los campos correspondientes de las entidades de entrada. Para cada variable explicativa de la columna Training, proporcione el campo de predicción correspondiente en la columna Prediction. La columna Categorical especifica si la variable es de categorías o continua. Columnas de la tabla de valores: Prediction—The prediction field of the input features. Training—The explanatory variable of the input model file. Categorical—Specifies whether the variable is categorical or continuous. Categorical—The explanatory variable is categorical. Numeric—The explanatory variable is continuous.	Value Table
Entidades de distancia coincidentes (Opcional)	Una lista de las entidades de distancia explicativas del modelo de entrada y las entidades de distancia de predicción correspondientes. Para cada entidad de distancia explicativa de la columna Training, proporcione la entidad de distancia de predicción correspondiente en la columna Prediction. Columnas de la tabla de valores: Prediction—The prediction distance features. Training—The explanatory distance features of the input model file.	Value Table
Rásteres explicativos coincidentes (Opcional)	Una lista de los rásteres explicativos del modelo de entrada y los rásteres de predicción correspondientes. Para cada ráster explicativo de la columna Training, proporcione el ráster de predicción correspondiente en la columna Prediction. La columna Categorical especifica si el ráster es de categorías o continuo. Columnas de la tabla de valores: Prediction—The prediction raster. Training—The explanatory raster of the input model file. Categorical—Specifies whether the raster is categorical or continuous. Categorical—The explanatory raster is categorical. Numeric—The explanatory raster is continuous.	Value Table

Entornos

Esta herramienta no utiliza ningún entorno de geoprocesamiento.

Información de licenciamiento

• Basic: Limitado
  Se requiere Spatial Analyst para utilizar rásteres.
• Standard: Limitado
  Se requiere Spatial Analyst para utilizar rásteres.
• Avanzado: Limitado
  Se requiere Spatial Analyst para utilizar rásteres.

Temas relacionados

• Vista general del conjunto de herramientas Modelado de relaciones espaciales
• Buscar una herramienta de geoprocesamiento
• Clasificación y regresión basadas en bosque y potenciadas