Entidades de subconjunto (Administración de datos)

Resumen

Divide los registros de una clase o tabla de características en dos subconjuntos: uno que se utilizará como datos de entrenamiento y otro que se utilizará como características de prueba para comparar y validar la superficie de salida.

Uso

• En el entorno del Generador de números aleatorios, solo se recibe soporte para la opción Mersenne Twister. Si se eligen otras opciones, se utilizará en su lugar Mersenne Twister.

• Dividir un dataset en datasets de entrenamiento y datasets de prueba es habitual en la interpolación, el aprendizaje automático y otros flujos de trabajo analíticos que implican estimar y construir modelos a partir de los datos.

• Si se utilizan entidades multiparte como entrada, la salida será un subconjunto de entidades multiparte, no de entidades individuales.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Entidades de entrada	Las entidades o tabla a partir de las cuales se crearán los subconjuntos.	Table View
Clase de entidad de entrenamiento de salida	Subconjunto de entidades de entrenamiento que se creará.	Feature Class; Table
Clase de entidad de prueba salida (Opcional)	Subconjunto de entidades de prueba que se creará.	Feature Class; Table
Tamaño del subconjunto de entidades de entrenamiento (Opcional)	Tamaño de la clase de entidad de formación de salida que se introduce como un porcentaje de las entidades de entrada o como un número absoluto de entidades.	Double
Unidades de tamaño de subconjunto (Opcional)	Especifica si el valor del tamaño del subconjunto se utilizará como porcentaje de las entidades de entrada o como número absoluto de entidades. Porcentaje de entrada—El tamaño del subconjunto se utilizará como porcentaje de las entidades de entrada que estarán en el dataset de entrenamiento. Valor absoluto—El tamaño del subconjunto se utilizará como el número de características que habrá en el dataset de entrenamiento.	Boolean

Python

arcpy.management.SubsetFeatures(in_features, out_training_feature_class, {out_test_feature_class}, {size_of_training_dataset}, {subset_size_units})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_features	Las entidades o tabla a partir de las cuales se crearán los subconjuntos.	Table View
out_training_feature_class	Subconjunto de entidades de entrenamiento que se creará.	Feature Class; Table
out_test_feature_class (Opcional)	Subconjunto de entidades de prueba que se creará.	Feature Class; Table
size_of_training_dataset (Opcional)	Tamaño de la clase de entidad de formación de salida que se introduce como un porcentaje de las entidades de entrada o como un número absoluto de entidades.	Double
subset_size_units (Opcional)	Especifica si el valor del tamaño del subconjunto se utilizará como porcentaje de las entidades de entrada o como número absoluto de entidades. PERCENTAGE_OF_INPUT—El tamaño del subconjunto se utilizará como porcentaje de las entidades de entrada que estarán en el dataset de entrenamiento. ABSOLUTE_VALUE—El tamaño del subconjunto se utilizará como el número de características que habrá en el dataset de entrenamiento.	Boolean

Entornos

Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, Sistema de coordenadas de salida, Generador de números aleatorios, Espacio de trabajo temporal