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空間統計モデル ファイルの説明 (Describe Spatial Statistics Model File) (空間統計)

このトピックの内容

  1. サマリー
  2. 使用法
  3. パラメーター
  4. 環境
  5. ライセンス情報

サマリー

空間統計モデル ファイルの内容と診断を説明します。

空間統計モデル ファイルの詳細

使用法

  • このツールの主な出力内容は、入力モデル ファイルの特性と内容を記述するジオプロセシング出力メッセージです。 このメッセージにアクセスするには、[ジオプロセシング] ウィンドウで、進行状況バーにポインターを合わせてポップアップ ボタンをクリックするか、メッセージ セクションを展開します。 ジオプロセシング履歴から、以前に実行したツールのメッセージにアクセスすることもできます。

    このメッセージには、次の情報とテーブルが含まれています。

    • 空間統計モデル ファイルの作成に使用されるツールと方法。
    • [モデル パラメーター] テーブルには、予測する変数とモデルの作成に使用される説明変数が記載されています。 また、このテーブルには、各変数の単位も含まれているため、モデルを使用して予測を立てる際に予測変数と一致させることができます。 [空間統計モデル ファイルのプロパティを設定 (Set Spatial Statistics Model File Properties)] ツールを使用して、変数の説明と単位を設定できます。
    • このツールから生成されるメッセージとモデル診断であり、モデル ファイルの作成に使用されます。 これらのメッセージと診断の詳細については、関連するツールのドキュメントをご参照ください。

    注意:

    モデル トレーニング プロセス中に整合チェック データが除外されなかった場合は、一部の診断がメッセージに表示されません。 これらのモデルで予測を立てる場合は、事前の注意が必要です。

    フォレストベースの分類と回帰分析の場合、Out Of Bag (OOB) エラーは、モデル ファイルに保存されないため、メッセージに表示されません。 Presence-only 予測の場合、モデルのトレーニングに使用された存在および背景ポイントのカウントと交差検証の結果は、機密性の高い情報や極めて重要な情報である可能性があるため、メッセージに表示されません。

    注意:

    一部のモデル診断 (混同行列など) とモデル ファイルの内容は、ファイルの作成に使用された入力データのリバースエンジニアリングに利用される可能性があります。 モデルのトレーニングに使用されたデータが機密性の高い情報や極めて重要な情報である場合は、十分に注意してモデル ファイルを共有する必要があります。

  • モデル ファイルを作成するには、[一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression)]、[フォレストベースおよびブースト分類と回帰 (Forest-based and Boosted Classification and Regression)]、または [Presence-only 予測 (Presence-only Prediction)] ツールで [出力トレーニング済みモデル ファイル] パラメーターを使用します。

    [一般化線形回帰分析 (Generalized Linear Regression)] ツールで作成されたモデルでは、使用されたモデル タイプ (連続、バイナリ、またはカウント) がメッセージに表示されます。 [フォレストベースおよびブースト分類と回帰分析 (Forest-based and Boosted Classification and Regression)] ツールでは、回帰または分類にフォレストベース モデルが使用されたか勾配ブースト モデルが使用されたかがメッセージに表示されます。 [Presence-only 予測 (Presence-only Prediction)] ツールでは、背景ポイントが使用されたかどうかがメッセージに表示されます。

  • このツールの適用範囲を次に示します。

    • モデル ファイルに格納されている変数を理解するには、その変数の説明と単位を確認します。 次に、[空間統計モデル ファイルを使用して予測 (Predict Using Spatial Statistics Model File)] ツールを使用して、予測を立てます。
    • モデル診断を確認して、モデルの品質を評価します。

パラメーター

ダイアログPython

ラベル説明データ タイプ
入力モデルファイル

説明する空間統計モデル ファイル。

File

派生した出力

ラベル説明データ タイプ
説明トレーニング変数

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング変数のリスト。

String
説明トレーニング距離フィーチャ

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング距離フィーチャのリスト。

String
説明トレーニング ラスター

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング ラスターのリスト。

String

arcpy.stats.DescribeSSMFile(input_model)
名前説明データ タイプ
input_model

説明する空間統計モデル ファイル。

File

派生した出力

名前説明データ タイプ
explanatory_variables

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング変数のリスト。

String
explanatory_distance_features

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング距離フィーチャのリスト。

String
explanatory_rasters

モデル ファイルのトレーニングに使用された説明トレーニング ラスターのリスト。

String

コードのサンプル

DescribeSSMFile の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、DescribeSSMFile 関数の使用方法を示しています。

import arcpy
arcpy.stats.DescribeSSMFile("C:/MyData/input_modelfile.ssm")
DescribeSSMFile の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

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

# Print the properties of a spatial statistics model file
# Import modules
import arcpy

# Set the current workspace
arcpy.env.workspace = "C:/MyData"

# Run tool 
arcpy.stats.DescribeSSMFile("input_modelfile.ssm")

# Print geoprocessing messages
print(arcpy.GetMessages())

環境

このツールは、ジオプロセシング環境を使用しません。

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