一般化線形回帰分析 (GeoAnalytics Server ツール)

サマリー

一般化線形回帰分析 (GLR) を実行して、予測したり、一連の説明変数との関係から従属変数をモデル化したりします。このツールを使用して、連続 (OLS)、バイナリー (論理)、およびカウント (ポワソン分布) のモデルに適合させることができます。

レガシー:

ArcGIS GeoAnalytics Server エクステンションは ArcGIS Enterprise では非推奨になっています。 GeoAnalytics Server の最終リリースは、ArcGIS Enterprise 11.3 に付属しています。このジオプロセシングツールは、ArcGIS Enterprise 11.3 およびそれ以前のバージョンで使用できます。

使用法

このツールは、2 つの操作モードで使用できます。さまざまな説明変数およびツール設定を調査しながら、それぞれのモデルのパフォーマンスを評価できます。適切なモデルが見つかったら、モデルを新しいデータセットに適合できます。
このツールでは、date only フィールドまたは time only フィールドを含む入力はサポートされていません。
入力フィーチャ パラメーターは、モデル化している現象 (従属変数 パラメーター値) を表すフィールド、および説明変数を表す 1 つ以上のフィールドとともに使用します。
一般化線形回帰分析 ツールは、出力フィーチャおよび診断も生成します。出力フィーチャレイヤーは自動的にマップに追加され、残差のモデルに、レンダリングスキーマが適用されます。以下では、各出力について説明します。
回帰分析の正確な結果を得るには、解析に正しい モデルタイプ パラメーターオプション (連続、バイナリー、または カウント) を使用してください。
モデルのサマリー結果と診断がメッセージウィンドウに書き込まれ、出力フィーチャクラスの下にチャートが作成されます。報告される診断は、モデルタイプ パラメーターの値によって決まります。 3 つのモデルタイプは次のとおりです。
- 従属変数が広範囲の値 (温度や総売上額など) を受け取る場合は、モデルタイプとして連続 (ガウス分布) を使用します。従属変数が正規分布しているのが理想的です。
- 従属変数が 2 つの値 (成功と失敗や、在席と不在など) のいずれかを受け取ることができる場合は、モデルタイプとして バイナリー (ロジスティック) を使用します。従属変数を含むフィールドは、必ず数値フィールドまたはテキストフィールドのいずれかでなければなりません。数値フィールドの場合は、1 と 0 でのみ構成する必要があります。テキストフィールドの場合は、2 つの個別値でのみ構成する必要があります。テキストフィールドを使用している場合は、マップ従属変数 パラメーターで、個別のテキスト値を 1 と 0 にマッピングする必要があります。データ内に個別テキスト値の 1 と 0 のばらつきが存在するはずです。
- 従属変数が離散的で、イベントの発生回数 (犯罪件数など) を表す場合は、モデルタイプとして カウント (ポワソン分布) を使用します。従属変数が比率を表し、比率の分母が固定値である場合 (1 か月あたりの売上や人口 10,000 人あたりのガン患者の数など) も、カウントモデルを使用できます。 カウント モデルは従属変数の平均と分散が等しいと想定し、従属変数の値は負になることも、小数を含むこともできません。
従属変数 および 説明変数 パラメーターの値は、さまざまな値を含む数値フィールドである必要があります。このツールでは、変数がすべて同じ値を持つ場合 (たとえば、フィールドの値がすべて 9.0 の場合)、解がありません。
予測または説明フィールドに 1 つ以上の NULL 値または空の文字列値を持つフィーチャは、出力から除外されます。必要に応じて、フィールド演算ツールを使用して値を変更できます。
回帰残差が予測より明らかに上下にずれているものがないか確認して、それが回帰モデルに欠けている変数に関する情報を提供しないか確認します。
作成された回帰モデルを使用して、他のフィーチャを予測できます。このような予測の作成では、各予測フィーチャが、指定された各説明変数の値を持つことが必要となります。入力フィーチャパラメーターと予測位置パラメーターのフィールド名が一致しない場合、変数照合パラメーターが指定されます。説明変数を照合する場合、入力フィーチャ パラメーターと 入力予測フィーチャ パラメーターのフィールドは同じタイプでなければなりません (たとえば、double フィールドは double フィールドと照合する必要があります)。
GLR の GeoAnalytics の実装には、次の制限があります。
- この実装はグローバル回帰モデルであり、データの空間分布を考慮しません。
- 解析は、残差に対して Moran's I テストを適用しません。
- フィーチャデータセット (ポイント、ライン、ポリゴン、およびテーブル) が入力としてサポートされており、ラスターはサポートされていません。
- 値を複数のクラスに分類することはできません。
このジオプロセシングツールは、ArcGIS GeoAnalytics Server によって駆動されます。解析は GeoAnalytics Server 上で行われ、結果は ArcGIS Enterprise のコンテンツに保存されます。
GeoAnalytics Server ツールを実行するとき、解析は GeoAnalytics Server 上で行われます。最適なパフォーマンスを得るには、ArcGIS Enterprise ポータルでホストされているフィーチャレイヤーか、ビッグデータファイル共有を通じて、データを GeoAnalytics Server から利用可能にします。 GeoAnalytics Server のローカルにないデータは、解析が開始する前に GeoAnalytics Server に移動されます。このため、ツールの実行時間が長くなり、場合によっては ArcGIS Pro から GeoAnalytics Server にデータを移動できないこともあります。エラーの閾値はネットワークの速度や、データのサイズや複雑さに左右されます。データを必ず共有するか、ビッグデータファイル共有を作成することをおすすめします。

データをポータルで共有する方法の詳細

Server Manager を使用してビッグデータファイル共有を作成する方法の詳細

ラベル	説明	データタイプ
入力フィーチャ	従属変数と独立変数を格納したレイヤー。	Record Set
従属変数	モデル化される観測値を含む数値フィールド。	Field
モデルタイプ	モデル化されるデータのタイプを指定します。連続 (ガウス分布)—従属変数値は連続的です。ガウスモデルが使用され、ツールは最小二乗法の回帰分析を実行します。これがデフォルトです。バイナリー (論理)—従属変数の値は存在または不在を表します。これは、従来の 1 と 0、または説明変数の照合パラメーター内で 0 または 1 にマッピングされる文字列値のいずれかを使用できます。ロジスティック回帰モデルが使用されます。カウント (ポワソン分布)—従属変数値は離散的で、犯罪件数、病気のインシデント、交通事故などのイベントを表します。ポワソン分布回帰モデルが使用されます。	String
説明変数	回帰モデルの独立説明変数を表すフィールドのリスト。	Field
出力フィーチャ名	作成され、従属変数の推定値と残差を含んでいるフィーチャクラスの名前。	String
係数テーブルの生成 (オプション)	係数 (ブール) 値を含む出力テーブルを生成するかどうかを指定します。オン—係数値を含むテーブルを生成します。オフ—係数値を含むテーブルを生成しません。これがデフォルトです。	Boolean
入力予測フィーチャ (オプション)	推定値を計算する位置を表すフィーチャを含むレイヤー。このデータセット内の各フィーチャには、指定されたすべての説明変数の値が含まれています。これらのフィーチャの従属変数は、入力レイヤーのデータに対してキャリブレーションされたモデルを使用して推定されます。	Record Set
説明変数の照合 (オプション)	入力予測フィーチャパラメーターの説明変数を入力フィーチャパラメーターの対応する説明変数と照合します。値テーブル列: Predict Value—A list of variables from the prediction locations that correspond to the explanatory variables of the input features that will be made to make predictions. Input Value—The list of variables from the input features that were used to build the GLR model.	Value Table
マップ従属変数 (オプション)	バイナリー回帰用に 0 (不在) と 1 (存在) へのマッピングに使用される値を表す 2 つの文字列。デフォルトでは、0 と 1 が使用されます。たとえば、Arrest および No Arrest というフィールド値を使用して逮捕を予測する場合は、`False Value (0)` に No Arrest、`True Value (1)` に Arrest を入力します。値テーブル列: False Value (0)—A value used to represent absence (0) in binary regression. True Value (1)—A value used to represent presence (1) in binary regression.	Value Table
データストア (オプション)	出力が格納される ArcGIS Data Store を指定します。ビッグデータストアに格納されたすべての結果は、WGS84 で保存されます。リレーショナルデータストアに格納された結果は、それらの座標系を維持します。時空間ビッグデータストア—出力がビッグデータストアに格納されます。これがデフォルトです。リレーショナルデータストア—出力がリレーショナルデータストアに格納されます。	String

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
出力	各入力予測フィーチャの従属変数の予測値を含む出力フィーチャサービス。	Record Set
出力予測済みフィーチャ	入力変数と予測される説明値を含む出力レイヤー。	Record Set
出力係数のテーブル	モデルフィットの係数を含む出力テーブル。出力は係数テーブルの生成パラメーターがオンのときに作成されます。	Record Set

arcpy.geoanalytics.GeneralizedLinearRegression(input_features, dependent_variable, model_type, explanatory_variables, output_features_name, {generate_coefficient_table}, {input_features_to_predict}, {explanatory_variables_to_match}, {dependent_variable_mapping}, {data_store})

名前	説明	データタイプ
input_features	従属変数と独立変数を格納したレイヤー。	Record Set
dependent_variable	モデル化される観測値を含む数値フィールド。	Field
model_type	モデル化されるデータのタイプを指定します。 `CONTINUOUS`—`dependent_variable` 値は連続的です。ガウスモデルが使用され、ツールは最小二乗法の回帰分析を実行します。これがデフォルトです。 `BINARY`—`dependent_variable` の値は存在または不在を表します。これは、従来の 1 と 0、または説明変数の照合パラメーター内で 0 または 1 にマッピングされる文字列値のいずれかを使用できます。ロジスティック回帰モデルが使用されます。 `COUNT`—`dependent_variable` 値は離散的で、犯罪件数、病気のインシデント、交通事故などのイベントを表します。ポワソン分布回帰モデルが使用されます。	String
explanatory_variables [explanatory_variables,...]	回帰モデルの独立説明変数を表すフィールドのリスト。	Field
output_features_name	作成され、従属変数の推定値と残差を含んでいるフィーチャクラスの名前。	String
generate_coefficient_table (オプション)	係数 (ブール) 値を含む出力テーブルを生成するかどうかを指定します。 `CREATE_TABLE`—係数値を含むテーブルを生成します。 `NO_TABLE`—係数値を含むテーブルを生成しません。これがデフォルトです。	Boolean
input_features_to_predict (オプション)	推定値を計算する位置を表すフィーチャを含むレイヤー。このデータセット内の各フィーチャには、指定されたすべての説明変数の値が含まれています。これらのフィーチャの従属変数は、入力レイヤーのデータに対してキャリブレーションされたモデルを使用して推定されます。	Record Set
explanatory_variables_to_match [[Field from Prediction Locations, Field from Input Features],...] (オプション)	`input_features_to_predict` パラメーターの説明変数を、`input_features` パラメーターの対応する説明変数 (`[["LandCover2000", "LandCover2010"], ["Income", "PerCapitaIncome"]]` など) と照合します。値テーブル列: `Predict Value`—A list of variables from the prediction locations that correspond to the explanatory variables of the input features that will be made to make predictions. `Input Value`—The list of variables from the input features that were used to build the GLR model.	Value Table
dependent_variable_mapping [dependent_variable_mapping,...] (オプション)	バイナリー回帰用に 0 (不在) と 1 (存在) へのマッピングに使用される値を表す 2 つの文字列。デフォルトでは、0 と 1 が使用されます。たとえば、Arrest および No Arrest というフィールド値を使用して逮捕を予測する場合は、False 値 (0) に No Arrest、True 値 (1) に Arrest を入力します。値テーブル列: `False Value (0)`—A value used to represent absence (0) in binary regression. `True Value (1)`—A value used to represent presence (1) in binary regression.	Value Table
data_store (オプション)	出力が格納される ArcGIS Data Store を指定します。ビッグデータストアに格納されたすべての結果は、WGS84 で保存されます。リレーショナルデータストアに格納された結果は、それらの座標系を維持します。 `SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE`—出力がビッグデータストアに格納されます。これがデフォルトです。 `RELATIONAL_DATA_STORE`—出力がリレーショナルデータストアに格納されます。	String

派生した出力

名前	説明	データタイプ
output	各入力予測フィーチャの従属変数の予測値を含む出力フィーチャサービス。	Record Set
output_predicted_features	入力変数と予測される説明値を含む出力レイヤー。	Record Set
coefficient_table	モデルフィットの係数を含む出力テーブル。出力は `generate_coefficient_table` パラメーターが `CREATE_TABLE` に設定されているときに作成されます。	Record Set

コードのサンプル

GeneralizedLinearRegression の例 (スタンドアロンスクリプト)

次のスタンドアロンスクリプトで、GeneralizedLinearRegression 関数を使用する方法を示します。

このスクリプトでは、モデルを作成し、特定の犯罪に対して逮捕が行われたかを予測します。

# Description: Run GLR on crime data and predict if an arrest was made for a crime reporting.
#
# Requirements: ArcGIS GeoAnalytics Server

# Import system modules
import arcpy

# Set local variables
trainingDataset = "https://analysis.org.com/server/rest/services/Hosted/old_crimes/FeatureServer/0"
predictionDataset = "https://analysis.org.com/server/rest/services/Hosted/new_crimes/FeatureServer/0"
outputTrainingName = "training"

# Run GLR
arcpy.geoanalytics.GeneralizedLinearRegression(
    trainingDataset, "ArrestMade", "BINARY", ["CRIME_TYPE", "WARD", "DAY_OF_MONTH"], outputTrainingName,
    "NO_TABLE", predictionDataset, [["CRIME_TYPE", "CRIME_TYPE"], ["WARD", "WARD"], ["DAY_OF_MONTH", "DAY_OF_MON"]],
    [["Arrest", "NoArrest"]], "SPATIOTEMPORAL_DATA_STORE")

環境

出力座標系, 範囲, 現在のワークスペース

特殊なケース

出力座標系: The coordinate system that will be used for analysis. Analysis will be completed in the input coordinate system unless specified by this parameter. For GeoAnalytics Tools, final results will be stored in the spatiotemporal data store in WGS84.

ライセンス情報

Basic: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.7 で利用可能
Standard: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.7 で利用可能
Advanced: ArcGIS GeoAnalytics Server が必要
ArcGIS Enterprise 10.7 で利用可能

一般化線形回帰分析 (GeoAnalytics Server ツール)

サマリー

レガシー:

使用法

パラメーター

派生した出力

環境

特殊なケース

ライセンス情報

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