回帰分析による予測関数

Image Analyst ライセンスで利用可能。

概要

回帰分析による予測関数は、ラスターデータ入力および回帰モデルに基づいて予測ラスターを計算します。回帰モデルは、 [ランダムツリーによる回帰モデル定義ファイルの作成 (Train Random Trees Regression Model)] ツールからの出力です。

回帰モデルは、Esri 回帰定義 (.ecd) ファイルに定義されています。特定のデータセットまたは一連のデータセットおよび回帰モデルに関するすべての情報が含まれ、 [ランダムツリーによる回帰モデル定義ファイルの作成 (Train Random Trees Regression Model)] ツールにより生成されます。

入力には、シングルバンド、マルチバンド、多次元ラスター、またはこれらのタイプのリストを使用できます。入力ラスターのデータタイプは、回帰モデルによってトレーニングされたラスターのタイプと同じである必要があります。

入力がマルチバンドラスターである場合、各バンドは予測因子変数として扱われます。バンドの順序は、回帰モデルトレーニングツールのマルチバンド入力と同じである必要があります。
入力が多次元ラスターである場合、各変数は予測因子変数として扱われます。その変数はシングルバンドで、時間ディメンションを含む必要があります。変数の順序と名前は、回帰モデルがトレーニングされたときの入力と同じである必要があります。出力は多次元ラスターです。
入力には、アイテムのリストを使用できます。アイテムの数と順序は、回帰モデルがトレーニングされたときの入力と一致する必要があります。

各パラメーターを次の表に示します。


パラメーター	説明
ラスター	予測因子変数を表すラスター (データセット)。これには、シングルバンドラスター、マルチバンドラスター、多次元ラスター、モザイクデータセット、またはラスターコレクションを指定できます。
入力定義ファイル	特定のデータセット、回帰モデル、選択した属性に関する統計情報や情報を含む Esri 入力回帰定義 (`.ecd`) ファイル。