La funzione Predici utilizzando la regressione calcola un raster predetto in base agli input dei dati raster e a un modello di regressione. Il modello di regressione è l'output proveniente dallo strumento Addestramento modello di regressione alberi casuali.
Note
Il modello di regressione è definito in un file definizione di regressione Esri (.ecd). Contiene tutte le informazioni per uno specifico dataset o insieme di dataset e il modello di regressione viene generato dallo strumento Addestramento modello di regressione alberi casuali.
L'input può essere un raster a singola banda, multibanda o multidimensionale oppure un elenco di questi tipi. I tipi di raster di input devono essere dello stesso tipo di raster addestrato dal modello di regressione.
- Quando l'input è un raster multibanda, ogni banda viene considerata come variabile di predizione. Le bande devono essere nello stesso ordine dell'input multibanda per lo strumento di addestramento del modello di regressione.
- Quando l'input è un raster multidimensionale, ogni variabile è considerata una variabile di predizione, deve essere a banda singola e avere una dimensione temporale. L'ordine e i nomi delle variabili devono corrispondere a quelli immessi quando il modello di regressione è stato addestrato. L'output è un raster multidimensionale.
- L'input può essere un elenco di elementi. Il numero e l'ordine degli elementi devono corrispondere a quelli immessi quando il modello di regressione è stato addestrato.
Parametri
La seguente tabella descrive i parametri:
| Parametro | Descrizione |
|---|---|
Raster | I dataset raster o dataset che rappresentano le variabili di predizione. Può essere un raster a banda singola, multibanda multidimensionale, un dataset di mosaico o una raccolta di raster. |
File di definizione di input | Il file di definizione del metodo di regressione di Esri (.ecd) che contiene le statistiche e informazioni per lo specifico dataset, modello di regressione e per gli attributi scelti. |