| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Entidades de entrada | Entidades de puntos, líneas, polígonos o tablas a partir de las cuales se crea un subconjunto. | Table View |
Clase de entidad de entrenamiento de salida | Subconjunto de entidades de entrenamiento que se va a crear. | Feature Class; Table |
Clase de entidad de prueba salida (Opcional) | Subconjunto de entidades de prueba que se va a crear. | Feature Class; Table |
Tamaño del subconjunto de entidades de entrenamiento (Opcional) | Tamaño de la clase de entidad de formación de salida que se introduce como un porcentaje de las entidades de entrada o como un número absoluto de entidades. | Double |
Unidades de tamaño de subconjunto (Opcional) | Tipo de tamaño de subconjunto.
| Boolean |
Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
Resumen
Divide el dataset original en dos partes: una parte que se utilizará para modelar la estructura espacial y producir una superficie, la otra que se utilizará para comparar y validar la superficie de salida.
Uso
Si se utilizan entidades multiparte como entrada, la salida será un subconjunto de entidades multiparte y no de entidades individuales.
-
Si desea que la secuencia aleatoria que se utilice para crear los subconjuntos sea repetible, debe especificar un valor de inicialización distinto de cero en la variable de entorno Generador de números aleatorios.
Nota:
Solo se admite el tipo de generador de números aleatorios Mersenne Twister; si se elige Algoritmo 599 capturado por ACM o Rand C estándar, se utilizará Mersenne Twister en su lugar.
La clase de entidad de prueba se utiliza a menudo en la validación de un modelo creado mediante la clase de entidad de entrenamiento.
Parámetros
arcpy.ga.SubsetFeatures(in_features, out_training_feature_class, {out_test_feature_class}, {size_of_training_dataset}, {subset_size_units})| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_features | Entidades de puntos, líneas, polígonos o tablas a partir de las cuales se crea un subconjunto. | Table View |
out_training_feature_class | Subconjunto de entidades de entrenamiento que se va a crear. | Feature Class; Table |
out_test_feature_class (Opcional) | Subconjunto de entidades de prueba que se va a crear. | Feature Class; Table |
size_of_training_dataset (Opcional) | Tamaño de la clase de entidad de formación de salida que se introduce como un porcentaje de las entidades de entrada o como un número absoluto de entidades. | Double |
subset_size_units (Opcional) | Tipo de tamaño de subconjunto.
| Boolean |
Muestra de código
Dividir aleatoriamente las entidades en dos clases de entidad.
import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
arcpy.SubsetFeatures_ga("ca_ozone_pts", "C:/gapyexamples/output/training",
"", "", "PERCENTAGE_OF_INPUT")Dividir aleatoriamente las entidades en dos clases de entidad.
# Name: SubsetFeatures_Example_02.py
# Description: Randomly split the features into two feature classes.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
outtrainPoints = "C:/gapyexamples/output/training.shp"
outtestPoints = ""
trainData = ""
subsizeUnits = "PERCENTAGE_OF_INPUT"
# Execute SubsetFeatures
arcpy.SubsetFeatures_ga(inPointFeatures, outtrainPoints, outtestPoints,
trainData, subsizeUnits)Entornos
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere Geostatistical Analyst
- Standard: Requiere Geostatistical Analyst
- Advanced: Requiere Geostatistical Analyst