| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入模型文件 | 将要描述的空间统计模型文件。 | File |
派生输出
| 标注 | 说明 | 数据类型 |
| 解释训练变量 | 用于训练模型文件的解释训练变量列表。 | String |
| 解释训练距离要素 | 用于训练模型文件的解释训练距离要素列表。 | String |
| 解释训练栅格 | 用于训练模型文件的解释训练栅格列表。 | String |
使用情况
此工具的主要输出是描述输入模型文件的特征和内容的地理处理输出消息。 要访问消息，请将鼠标悬停在进度条上并单击弹出按钮，或者展开地理处理窗格中的消息部分。 您还可以通过地理处理历史记录访问之前运行工具的消息。
这些消息包含如下信息和表：
- 用于创建空间统计模型文件的工具和方法。
- 模型参数表描述了用于预测的变量和用于创建模型的解释变量。 该表还包含每个变量的单位，因此您可以在使用模型进行预测时确认它们是否与预测变量一致。 可以使用设置空间统计模型文件属性工具设置变量描述和单位。
- 创建模型文件的工具的消息和模型诊断。 有关消息和诊断的解释，请参阅相关工具的文档。
注：
如果在模型训练过程中没有保留验证数据，则某些诊断信息将不会显示在消息中。 在使用此类模型进行预测之前要谨慎。
对于基于森林的分类和回归，袋外 (OOB) 错误不会出现在消息中，因为它们未保存在模型文件中。 对于仅存在预测，用于训练模型的存在和背景点的计数以及交叉验证结果不会出现，因为此信息可能是敏感或机密信息。
警告：
某些模型诊断（例如混淆矩阵）和模型文件的内容可能会用于对用于创建文件的输入数据进行逆向工程。 如果用于训练模型的数据是机密或敏感信息，请谨慎共享模型文件。
您可以使用广义线性回归、基于森林的增强分类与回归或仅存在预测工具中的输出训练模型文件参数创建模型文件。
对于由广义线性回归创建的模型，消息将显示所使用的模型类型（连续、二进制或计数）。 对于基于森林的增强分类与回归工具，消息将显示是否使用了基于森林或梯度增强模型进行回归或分类。 对于仅存在预测工具，消息将显示是否使用了背景点。
以下是此工具的潜在应用：
- 通过查看描述和单位来了解存储在模型文件中的变量。 然后通过使用空间统计模型文件进行预测工具进行预测。
- 查看模型诊断以评估模型质量。
参数
arcpy.stats.DescribeSSMFile(input_model)
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
input_model | 将要描述的空间统计模型文件。 | File |
派生输出
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| explanatory_variables | 用于训练模型文件的解释训练变量列表。 | String |
| explanatory_distance_features | 用于训练模型文件的解释训练距离要素列表。 | String |
| explanatory_rasters | 用于训练模型文件的解释训练栅格列表。 | String |
代码示例
以下 Python 窗口脚本演示了如何使用 DescribeSSMFile 函数。
import arcpy
arcpy.stats.DescribeSSMFile("C:/MyData/input_modelfile.ssm")以下独立 Python 脚本演示了如何使用 DescribeSSMFile 函数。
# 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())环境
此工具不使用任何地理处理环境。