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交差検証 (Geostatistical Analyst ツール)

サマリー

1 つのデータ位置を削除し、残りの位置のデータを使用して関連データを推定します。 このツールの主な使用法は、推定値と観測値を比較して、一部のモデル パラメーターに関する有用な情報を得ることです。

交差検証と検証の実行の詳細

使用法

  • Python でこのツールを使用する場合、result オブジェクトには、フィーチャクラスとCrossValidationResultの両方が含まれ、次のプロパティがあります。

    • Count—使用されたサンプルの総数。

    • Mean Error—測定値と推定値の差の平均値。

      平均誤差

    • Root Mean Square Error—モデルによる測定値の推定がどれだけ近似しているかを示します。 この誤差が小さいほど、モデルが優れています。

      RMS 誤差

    • Average Standard Error—推定標準誤差の平均値。

      平均標準誤差

    • Mean Standardized Error—標準化された誤差の平均値。 この値は、90 に近い必要があります。

      平均標準化誤差

    • Root Mean Square Standardized Error—推定標準誤差が有効であれば、この値は 1 に近い必要があります。 標準 RMS 誤差が 1 よりも大きい場合、推定値のばらつきを過小評価しています。ることになります。 標準 RMS 誤差が 1 よりも小さい場合、推定値のばらつきを過大評価しています。

      標準 RMS 誤差

    • Percent in 90% Interval—90 パーセントの交差検証信頼区間に含まれるポイントの割合。 この値は、90 に近い必要があります。

    • Percent in 95% Interval—95 パーセントの交差検証信頼区間に含まれるポイントの割合。 この値は、95 に近い必要があります。

    • Average CRPS—すべてのポイントの連続的ランク付け確率スコア (CRPS) の平均値。 CRPS は、各観測データ値に対する推定累積分布関数からの偏差を計測する診断です。 この値ができるだけ小さくなるようにします。 この診断は、単一ポイントの推定ではなく、完全な分布とデータを比較するため、他の交差検証診断よりも優れている点がいくつもあります。 この統計情報の計算にはシミュレーションが含まれるため、単純な式で記述することはできません。

    IDW、グローバル多項式の内挿法、放射基底関数、バリアを使用したディフュージョン内挿、および バリアを使用したカーネル内挿 では、平均誤差と RMS 誤差の結果のみを使用できます。

    経験ベイズ クリギング モデルと EBK 回帰予測 モデルでは、90% 区間内の割合、95% 区間内の割合、および平均 CRPS のみを使用できます。

  • オプションの出力フィーチャクラスのフィールドについては、地球統計レイヤー → ポイント ツールをご参照ください。

パラメーター

ラベル 説明 データ タイプ

入力地球統計レイヤー

解析する地球統計レイヤー。

Geostatistical Layer

出力ポイント フィーチャクラス

(オプション)

地球統計レイヤーの各位置における交差検証の統計情報を格納します。

Feature Class

派生した出力

ラベル 説明 データ タイプ

個数

使用されたサンプルの総数。

Long

平均誤差

平均誤差 - 計測値と推定値の差の平均値。

Double

RMS

RMS 誤差 - モデルによる計測値の推定がどれだけ近似しているかを示します。

Double

平均標準

推定標準誤差 - 推定標準誤差の平均値。

Double

標準化平均

平均標準誤差 - 標準化された誤差の平均値。

Double

標準 RMS

標準 RMS 誤差 - 推定標準誤差が有効であれば、この値は 1 に近い必要があります。

Double

90% 区間内の割合

90% 区間内の割合 - 90 パーセントの交差検証信頼区間に含まれるポイントの割合。 この値は、90 に近い必要があります。

Double

95% 区間内の割合

95% 区間内の割合 - 95 パーセントの交差検証信頼区間に含まれるポイントの割合。 この値は、95 に近い必要があります。

Double

Average CRPS

平均 CRPS - すべてのポイントの連続的ランク付け確率スコア (CRPS) の平均値。 CRPS は、各観測データ値に対する推定累積分布関数からの偏差を計測する診断です。 この値ができるだけ小さくなるようにします。 この診断は、単一ポイントの推定ではなく、完全な分布とデータを比較するため、他の交差検証診断よりも優れている点がいくつもあります。 この統計情報の計算にはシミュレーションが含まれるため、単純な式で記述することはできません。

Double

環境

現在のワークスペース, 地理座標系変換, 出力座標系, 並列処理ファクター

ライセンス情報

  • Basic: Geostatistical Analyst が必要
  • Standard: Geostatistical Analyst が必要
  • Advanced: Geostatistical Analyst が必要