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) (空間統計)

サマリー

空間統計モデル ファイルに格納されている変数に説明と単位を追加します。

空間統計モデル ファイルの詳細

使用法

  • このツールの適用範囲を次に示します。

  • このツールの出力には、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が表示されます。 このメッセージにアクセスするには[ジオプロセシング] ウィンドウでプログレス バーの上にカーソルを置くか、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。
    • 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。

  • 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。

  • 説明トレーニング距離フィーチャの単位は、このツールで編集できません。 このツールのダイアログ ボックスに表示される距離単位は、モデルのトレーニングに使用された距離単位によって決まります。

    注意:

    モデル ファイルを共有してさまざまなデータで予測できるようにする前に、変数の単位を設定しておくことをお勧めします。 誤って一致しない単位を使用すると、正しい分析結果が生成されないので、各変数の単位を記録しておくことが重要となります。 たとえば、米ドルで計測された収入を使用してモデルをトレーニングし、インド ルピーで計測された収入を使用して予測を立てると、値の範囲と係数の意味で不一致が生じるため、予測が不正確になります。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力モデルファイル

空間統計モデル ファイル。

File
予測対象変数
(オプション)

新しい場所で予測される変数の名前、説明、および単位。

Value Table
説明トレーニング変数
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明変数の名前、説明、および単位。

Value Table
説明トレーニング距離フィーチャ
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明トレーニング距離フィーチャの名前、説明、および単位。

Value Table
説明トレーニング ラスター
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明トレーニング ラスターの名前、説明、および単位。

Value Table

派生した出力

ラベル説明データ タイプ
更新済みのモデル ファイル

変数の説明とテキストが反映された空間統計モデル ファイル。

File

arcpy.stats.SetSSMFileProperties(input_model, {variable_predict}, {explanatory_variables}, {distance_features}, {explanatory_rasters})
名前説明データ タイプ
input_model

空間統計モデル ファイル。

File
variable_predict
[[var1, desc1, unit1], [var2, desc2, unit2],...]
(オプション)

新しい場所で予測される変数の名前、説明、および単位。

Value Table
explanatory_variables
[[var1, desc1, unit1], [var2, desc2, unit2],...]
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明変数の名前、説明、および単位。

Value Table
distance_features
[[var1, desc1, unit1], [var2, desc2, unit2],...]
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明トレーニング距離フィーチャの名前、説明、および単位。

Value Table
explanatory_rasters
[[var1, desc1, unit1], [var2, desc2, unit2],...]
(オプション)

入力モデルのトレーニングに使用される説明トレーニング ラスターの名前、説明、および単位。

Value Table

派生した出力

名前説明データ タイプ
updated_model_file

変数の説明とテキストが反映された空間統計モデル ファイル。

File

コードのサンプル

SetSSMFileProperties の例 1 (Python ウィンドウ)

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


arcpy.stats.SetSSMFileProperties ("C:/MyData/input_modelfile.ssm", 
      [["CORN", "Presence of Corn Prediction", "No Units"]], 
      [["RASTER1", "Rainfall", "millimeter"], ["RASTER2", "Temperature", "Celsius"], 
       ["RASTER3", "Crop Type", "No units']])
SetSSMFileProperties 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 スクリプトは、SetSSMFileProperties 関数の使用方法を示しています。

# Set the properties of a spatial statistics model file 

# Import modules 
import arcpy 

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

# Set Variable Description and units 
var_predict = [["FatalityPresence", "Binary value to show presence of fatality", "No Units"]]
var_exp = [["ALCOHOL_RELATED", "Number of accidents related to alcohol usage", "Count"], 
           ["SPEED", "Speed of the vehicle", "Miles per hour"]]
var_distance = [["INTERSECTION", "Distance to a road intersection", "Miles"]]

# Run tool  
arcpy.stats.SetSSMFileProperties("input_modelfile.ssm", var_predict, var_exp, 
          var_distance) 

# 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。