회귀를 사용한 예측 함수

회귀를 사용한 예측 함수는 래스터 데이터 입력 및 회귀 모델을 기반으로 예측된 ​​래스터를 계산합니다. 회귀 모델은 랜덤 트리 회귀 모델 학습 도구의 결과입니다.

참고

회귀 모델은 Esri 회귀 정의(.ecd) 파일에 정의되어 있습니다. 여기에는 특정 데이터셋 또는 데이터셋 집합에 대한 모든 정보가 포함되며 회귀 모델은 랜덤 트리 회귀 모델 학습 도구에 의해 생성됩니다.

입력은 단일밴드, 다중밴드 또는 다차원 래스터이거나 이러한 유형의 목록일 수 있습니다. 입력 래스터 유형은 회귀 모델에 의해 학습된 동일한 래스터 유형이어야 합니다.

• 입력이 다중밴드 래스터인 경우 각 밴드는 예측 변수로 처리됩니다. 밴드의 순서는 회귀 모델 학습 도구에 대한 다중밴드 입력과 동일해야 합니다.
• 입력이 다차원 래스터인 경우 각 변수는 예측 변수로 처리되고 변수는 단일밴드여야 하며 시간 디멘전이 있어야 합니다. 변수의 순서와 이름은 회귀 모델을 학습할 때의 입력과 동일해야 합니다. 결과는 다차원 래스터입니다.
• 입력으로 항목 목록이 사용될 수 있습니다. 항목의 수와 순서는 회귀 모델을 학습했을 때의 입력과 일치해야 합니다.

매개변수

다음 테이블에는 매개변수에 대한 설명이 나와 있습니다.

매개변수	설명
래스터	예측 변수를 나타내는 래스터 또는 데이터셋입니다. 단일밴드 래스터, 다중밴드 래스터, 다차원 래스터, 모자이크 데이터셋 또는 래스터 컬렉션일 수 있습니다.
입력 정의 파일	특정 데이터셋, 회귀 모델, 선택한 속성에 대한 통계 및 정보가 포함된 입력 Esri 회귀 정의(.ecd) 파일입니다.