位置による予測評価 (Evaluate Forecasts By Location) (時空間パターン マイニング)

サマリー

時空間キューブの各位置に対して、複数の予測結果から最も正確な予測を選択します。このツールを使用すると、時系列予測ツールセット内の複数のツールを同じ時系列データで使用し、各位置に対して最適な予測を選択できます。

位置による予測評価 (Evaluate Forecasts By Location) の詳細

図

複数の予測が表示され、凡例内で最も正確な予測がハイライト表示されます。

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力予測時空間キューブ	比較対象の予測を含む入力時空間キューブ。比較する際は、すべての予測キューブを元の同じ時系列データから作成する必要があります。	File
出力フィーチャ	時空間キューブの位置と、各位置で選択した方法の予測値を含むフィールドを表す、新しい出力フィーチャクラス。フィーチャのポップアップには、元の時系列データのチャートとすべての方法の予測が表示されます。	Feature Class
出力時空間キューブ (オプション)	元の時系列データと各位置で選択された方法の予測を含む出力時空間キューブ (*.nc ファイル)。[時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールを使用すると、元の値と予測値を同時に表示できます。	File
検証結果を使用して評価 (オプション)	位置に対する予測方法を、最小の検証 RMSE を使用して決定するか、最小の予測 RMSE を使用して決定するかを指定します。 オン - 予測方法は、最小の検証 RMSE を使用して決定されます。これがデフォルトです。 オフ - 予測方法は、最小の予測 RMSE を使用して決定されます。	Boolean

Python

arcpy.stpm.EvaluateForecastsByLocation(in_cubes, output_features, {output_cube}, {evaluate_using_validation_results})

名前	説明	データ タイプ
in_cubes [in_cubes,...]	比較対象の予測を含む入力時空間キューブ。比較する際は、すべての予測キューブを元の同じ時系列データから作成する必要があります。	File
output_features	時空間キューブの位置と、各位置で選択した方法の予測値を含むフィールドを表す、新しい出力フィーチャクラス。フィーチャのポップアップには、元の時系列データのチャートとすべての方法の予測が表示されます。	Feature Class
output_cube (オプション)	元の時系列データと各位置で選択された方法の予測を含む出力時空間キューブ (*.nc ファイル)。[時空間キューブを 3D で視覚化 (Visualize Space Time Cube in 3D)] ツールを使用すると、元の値と予測値を同時に表示できます。	File
evaluate_using_validation_results (オプション)	位置に対する予測方法を、最小の検証 RMSE を使用して決定するか、最小の予測 RMSE を使用して決定するかを指定します。 USE_VALIDATION—予測方法は、最小の検証 RMSE を使用して決定されます。これがデフォルトです。 NO_VALIDATION—予測方法は、最小の予測 RMSE を使用して決定されます。	Boolean

コードのサンプル

EvaluateForecastsByLocation (位置による予測評価) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python スクリプトは、EvaluateForecastsByLocation 関数の使用方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/Analysis"
# Compare and merge three forecasts from three forecasts.
arcpy.stpm.EvaluateForecastsByLocation("CurveFit.nc;ExpSmooth.nc;ForestBased.nc", 
                                       "Analysis.gdb/Forecasts", 
                                       "outEvaluate.nc","USE_VALIDATION")

EvaluateForecastsByLocation (位置による予測評価) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の Python スクリプトは、EvaluateForecastsByLocation 関数を使用して人口を予測する方法を示しています。

# Compare and merge three forecasts
# Import system modules
import arcpy
# Set property to overwrite existing output.
arcpy.env.overwriteOutput = True
# Set workspace
workspace = r"C:\Analysis"
arcpy.env.workspace = workspace
# Run tool
arcpy.stpm.EvaluateForecastsByLocation(["CurveFit.nc", "ExpSmooth.nc", "ForestBased.nc"], 
                                       "Analysis.gdb/Forecasts", "outEvaluate.nc",
                                       "USE_VALIDATION")

環境

現在のワークスペース, 出力座標系

ライセンス情報

• Basic: Yes
• Standard: Yes
• Advanced: Yes