回帰分析による予測関数

Image Analyst ライセンスで利用できます。

概要

回帰分析による予測関数は、ラスター データ入力および回帰モデルに基づいて予測ラスターを計算します。 回帰モデルは、[ランダム ツリーによる回帰モデル定義ファイルの作成 (Train Random Trees Regression Model)] ツールからの出力です。

備考

回帰モデルは、Esri 回帰定義 (*.ecd) ファイルに定義されています。 特定のデータセットまたは一連のデータセットおよび回帰モデルに関するすべての情報が含まれ、[ランダム ツリーによる回帰モデル定義ファイルの作成 (Train Random Trees Regression Model)] ツールにより生成されます。

入力には、シングル バンド、マルチバンド、多次元ラスター、またはこれらのタイプのリストを使用できます。 入力ラスターのデータ タイプは、回帰モデルによってトレーニングされたラスターのタイプと同じである必要があります。

• 入力がマルチバンド ラスターである場合、各バンドは予測因子変数として扱われます。 バンドの順序は、回帰モデル トレーニング ツールのマルチバンド入力と同じである必要があります。
• 入力が多次元ラスターである場合、各変数は予測因子変数として扱われます。その変数はシングルバンドで、時間ディメンションを含む必要があります。 変数の順序と名前は、回帰モデルがトレーニングされたときの入力と同じである必要があります。 出力は多次元ラスターです。
• 入力には、アイテムのリストを使用できます。 アイテムの数と順序は、回帰モデルがトレーニングされたときの入力と一致する必要があります。

パラメーター

各パラメーターを次の表に示します。

パラメーター	説明
ラスター	予測因子変数を表すラスター データセット これには、シングル バンド ラスター、マルチバンド ラスター、多次元ラスター、モザイク データセット、またはラスター コレクションを指定できます。
入力定義ファイル	特定のデータセット、回帰モデル、選択した属性に関する統計情報や情報を含む Esri 入力回帰定義 (*.ecd) ファイル。