Обобщенная линейная регрессия (Инструменты GeoAnalytics Desktop)

Краткая информация

Выполняет обобщенную линейную регрессию (ОЛР) для вычисления прогнозов или моделирования взаимосвязи между независимыми переменными и зависимой переменной. Инструмент используется для подгонки различных моделей, в частности, непрерывных (МНК), бинарных (логистических) и числовых (Пуассона).

Использование

Этот инструмент можно использовать в двух режимах. Вы можете оценивать производительность разных моделей при изучении различных независимых переменных и настроек инструментов. Как только найдена хорошая модель, вы можете настроить её для нового набора данных.
В параметре Входные объекты укажите поле, представляющее явление, которое вы моделируете (параметр Зависимая переменная), а также укажите одно или несколько полей, представляющих независимые переменные.
Этот инструмент не поддерживает входные значения, содержащие только дату, и поля, содержащие только время. Удалите поля только даты или только времени запуском анализа.
Инструмент Обобщенная линейная регрессия также создает выходные объекты и результаты диагностики. Выходные слои объектов автоматически добавляется на карту со схемой отображения, применяемой к модели невязок. Пояснение по каждому результату приведено ниже.
Убедитесь, что вы используете корректную опцию в параметре Тип модели (Непрерывная, Бинарная или Количественная).
Сводная информация по результатам и проверки записываются в окно сообщений, а также под информацией о классе объектов отображаются диаграммы. Диагностический отчет зависит от значения параметра Тип модели. Доступны следующие три типа модели:
- Используйте тип модели Непрерывная (Гауссова), если зависимая переменная представлена широким диапазоном значений, например, измерения температуры воздуха или объемы продаж. В идеале зависимая переменная должна подчиняться принципу нормального распределения.
- Используйте тип модели Бинарная (логистическая), если зависимая переменная представлена двумя возможными значениями, такими как удалось - не удалось или наличие - отсутствие. Поле, в котором содержится зависимая переменная, должно быть числовым или текстовым. Если поле числовое, в нем могут содержаться только нули и единицы. Если поле текстовое, оно может содержать два разных значения. Если вы используете текстовое поле, вы должны использовать параметр Зависимые от карт переменные, чтобы сопоставить отдельные текстовые значения с единицами и нулями. В данных должна присутствовать вариабельность из двух вариантов - нуля и единицы.
- Рекомендуется использовать тип модели Количественная (Пуассона), если зависимая переменная содержит дискретные значения, и представляет явление с количественным измерением, скажем число преступлений. Количественные модели также можно использовать с зависимой переменной, представляющий соотношение, где в знаменателе фиксированное значение, по которому можно нормировать, например объем продаж в месяц или число онкобольных на 10000 населения. Количественная модель предполагает, что среднее и вариабельность зависимой переменной равны, а значения зависимой переменной не могут быть отрицательными или содержать десятичные значения.
Параметры Зависимая переменная и Описательная переменная должны быть заданы числовыми полями, содержащими диапазоны значений. Инструмент не может работать, когда все переменные имеют одинаковые значения (например, все значения для поля равны 9.0).
Пространственные объекты, имеющие одно или более значений null или пустые строковые значения в полях прогноза или в описательных полях, будут исключены из результатов. Вы можете изменить значения с помощью инструмента Вычислить поле при необходимости.
Оцените все очевидные отклонения прогнозов в большую и меньшую сторону в невязках вашей регрессии, чтобы увидеть, дают ли они представления о потенциальных недостающих переменных в вашей регрессионной модели.
Вы можете использовать созданную модель регрессии для выполнения прогнозирования для остальных объектов. Для вычисления прогнозируемых значений необходимо, чтобы в каждом прогнозируемом местоположении были значения для каждой независимой переменной. Если имена полей во входных объектах и прогнозируемых местоположениях не совпадают, предоставляется параметр сопоставления переменных. При сопоставлении независимых переменных поля из параметров Входные объекты и Входные объекты прогнозирования должны быть одного типа (например, поля типа double сопоставляются с double).
Вы можете повысить скорость работы инструмента Обобщенная линейная регрессия, выполнив одно или несколько из следующих действий:
- Задайте экстент анализа так, чтобы обработать только интересующие вас данные.
- Не выводите таблицу коэффициентов.
- Используйте локальные данные, относительно места выполнения анализа.
Этот инструмент геообработки работает на Spark. Анализ выполняется на настольном компьютере с использованием параллельно работающих ядер. См. раздел Информация по инструментам GeoAnalytics Desktop, чтобы узнать больше о выполнении анализа.
При запуске инструментов GeoAnalytics Desktop аналитика выполняется на настольном компьютере. Для оптимальной производительности, данные должны быть доступны на настольном ПК. Если используется размещенный векторный слой, рекомендуется использовать ArcGIS GeoAnalytics Server. Если данные не являются локальными, инструмент будет работать дольше. Чтобы использовать ваш ArcGIS GeoAnalytics Server для проведения анализа, см. раздел Инструменты GeoAnalytics.
Обобщенная линейная регрессия в GeoAnalytics имеет следующие ограничения:
- Это глобальная модель регрессии, которая не учитывает пространственное распределение данных.
- При анализе к невязке не применяется тест Moran's I.
- В качестве входных данных поддерживаются наборы данных объектов (точечные, линейные, полигональные или таблицы), растры не поддерживаются.
- Классифицировать значения по нескольким классам нельзя.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные объекты	Слой, содержащий зависимые и независимые переменные.	Table View
Зависимая переменная	Числовое поле, содержащее наблюдаемые значения, которые нужно смоделировать.	Field
Тип модели	Указывает тип моделируемых данных. Непрерывная (Гауссова)–Значение Зависимой переменной – непрерывное. Будет использована модель Гаусса и инструмент вычислит регрессию по методу наименьших квадратов. Используется по умолчанию. Бинарная (Двоичная)–Зависимая переменная показывает наличие или отсутствие. Это могут быть как обычные 1 и 0, так и строковые значения, сопоставленные с 0 или 1 в параметре Сопоставить независимые переменные. Используется логистическая модель регрессии. Количественная (Пуассона)–Зависимая переменная дискретна и представляет события, например, число преступлений, заболеваний или дорожных происшествий. Используется модель регрессии Пуассона.	String
Независимые переменные	Перечень полей, представляющих независимые переменные в вашей регрессионной модели.	Field
Выходные объекты	Имя класса объектов, который будет создан, содержащий оценки зависимых переменных и невязки.	Table; Feature Class
Входные объекты прогнозирования (Дополнительный)	Будет вычислен слой с объектами, которые соответствуют местоположениям, в которых будут вычислены оценки. Каждый объект в этом наборе данных должен содержать значения для всех указанных независимых переменных. Зависимая переменная для этих объектов будет оценена на основании модели, калиброванной для данных во входном слое данных.	Table View
Сопоставить независимые переменные (Дополнительный)	Сопоставляет независимые переменные в параметре Входные объекты прогнозирования с соответствующими независимыми переменными из параметра Входные объекты. Столбцы таблицы значений: Field from Prediction Locations–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. Field from Input Features–The list of variables from the input features that were used to build the GLR model.	Value Table
Переменные, зависимые от карты (Дополнительный)	Две строки, представляющие значения, используемые для сопоставления с 0 (отсутствие) и 1 (наличие) для бинарной регрессии. По умолчанию будут использоваться 0 и 1. Например, если вы хотите спрогнозировать арест, и у вас есть поля со значениями Арест и Без ареста, введите Без ареста для `False Value (0)` и Арест для `True Value (1)`. Столбцы таблицы значений: 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
Выходные объекты прогнозирования (Дополнительный)	Выходной класс объектов с оценками зависимых переменных для каждого значения Входных объектов прогнозирования.	Table; Feature Class
Выходная таблица коэффициентов (Дополнительный)	Выходная таблица, содержащая коэффициенты подгонки для модели.	Table

arcpy.gapro.GeneralizedLinearRegression(input_features, dependent_variable, model_type, explanatory_variables, output_features, {input_features_to_predict}, {explanatory_variables_to_match}, {dependent_variable_mapping}, {output_predicted_features}, {coefficient_table})

Имя	Объяснение	Тип данных
input_features	Слой, содержащий зависимые и независимые переменные.	Table View
dependent_variable	Числовое поле, содержащее наблюдаемые значения, которые нужно смоделировать.	Field
model_type	Указывает тип моделируемых данных. `CONTINUOUS`–Значение `dependent_variable` – непрерывное. Будет использована модель Гаусса и инструмент вычислит регрессию по методу наименьших квадратов. Используется по умолчанию. `BINARY`–Значение `dependent_variable` показывает наличие или отсутствие. Это могут быть как обычные 1 и 0, так и строковые значения, сопоставленные с 0 или 1 в параметре `explanatory_variables_to_match`. Используется логистическая модель регрессии. `COUNT`–Значение `dependent_variable` дискретно и представляет события, например, число преступлений, заболеваний или дорожных происшествий. Используется модель регрессии Пуассона.	String
explanatory_variables [explanatory_variables,...]	Перечень полей, представляющих независимые переменные в вашей регрессионной модели.	Field
output_features	Имя класса объектов, который будет создан, содержащий оценки зависимых переменных и невязки.	Table; Feature Class
input_features_to_predict (Дополнительный)	Будет вычислен слой с объектами, которые соответствуют местоположениям, в которых будут вычислены оценки. Каждый объект в этом наборе данных должен содержать значения для всех указанных независимых переменных. Зависимая переменная для этих объектов будет оценена на основании модели, калиброванной для данных во входном слое данных.	Table View
explanatory_variables_to_match [[Field from Prediction Locations, Field from Input Features],...] (Дополнительный)	Сопоставляет независимые переменные в параметре `input_features_to_predict` с соответствующими независимыми переменными в параметре `input_features`, например, `[["LandCover2000", "LandCover2010"], ["Income", "PerCapitaIncome"]]`. Столбцы таблицы значений: `Field from Prediction Locations`–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. `Field from Input Features`–The list of variables from the input features that were used to build the GLR model.	Value Table
dependent_variable_mapping [dependent_variable_mapping,...] (Дополнительный)	Две строки, представляющие значения, используемые для сопоставления с 0 (отсутствие) и 1 (наличие) для бинарной регрессии. По умолчанию будут использоваться 0 и 1. Например, если вы хотите спрогнозировать арест, и у вас есть поля со значениями Арест и Без ареста, вы будете вводить Без ареста для Ложного значения (0) и Арест для Истинного значения (1). Столбцы таблицы значений: `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
output_predicted_features (Дополнительный)	Выходной класс объектов с оценками зависимых переменных для каждого значения `input_features_to_predict`.	Table; Feature Class
coefficient_table (Дополнительный)	Выходная таблица, содержащая коэффициенты подгонки для модели.	Table

Пример кода

'GeneralizedLinearRegression', пример (автономный скрипт)

В следующем автономном скрипте показано использование функции GeneralizedLinearRegression.

В этом скрипте создается модель и прогнозируется, был ли произведен арест за преступление.

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

# Import system modules
import arcpy
arcpy.env.workspace = "c:/data/city.gdb"

# Set local variables
trainingDataset = "old_crimes"
predictionDataset = "new_crimes"
outputTrainingName = "training"
outputPredictedName = "predicted"

# Run Generalized Linear Regression
arcpy.geoanalytics.GeneralizedLinearRegression(
    trainingData, "ArrestMade", "BINARY", ["CRIME_TYPE", "WARD", "DAY_OF_MONTH"],
    outputTrainingName, None, outputPredictedName,
    [["CRIME_TYPE", "CRIME_TYPE"], ["WARD", "WARD"], ["DAY_OF_MONTH", "DAY_OF_MON"]],
    [["Arrest", "NoArrest"]])

Параметры среды

Выходная система координат, Экстент, Текущая рабочая область

Информация о лицензировании