AutoML を使用した予測 (Predict Using AutoML) (GeoAI)

サマリー

[AutoML を使用したトレーニング (Train Using AutoML)] ツールで生成されたトレーニング済みの .dlpk モデルを使用して、まだ確認されていない互換性のあるデータセットで連続変数 (回帰) またはカテゴリ変数 (分類) を予測します。

AutoML の仕組みの詳細

使用法

  • ArcGIS ProPython の適切なディープ ラーニング フレームワーク パッケージをインストールする必要があります。

    ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール方法の詳細

  • 入力は Esri モデル定義ファイル (.emd) またはディープ ラーニング パッケージ ファイル (.dlpk) です。これは、[AutoML を使用したトレーニング (Train Using AutoML)] ツールを使用して作成できます。

  • Spatial Analyst ライセンスは、ラスターを説明変数として使用する場合または [出力予測サーフェス] に関して予測を行う場合に必要となります。

  • このツールの実行要件および発生する可能性のある問題の詳細については、「ディープ ラーニングに関するよくあるご質問 (FAQ)」をご参照ください。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
モデル定義

.dlpk ファイルまたは .emd ファイル。

File
予測タイプ

作成される出力ファイルのタイプを指定します。

  • フィーチャを予測予測値を含むフィーチャ レイヤーが作成されます。 このオプションには、[出力予測フィーチャ] の値が必要です。
  • ラスターを予測予測値を含むラスター レイヤーが作成されます。 このオプションには、[出力予測サーフェス] の値が必要です。
String
入力予測フィーチャ

予測の取得元のフィーチャ。 入力には、従属変数値を決定するために必要なフィールドの一部またはすべてを含む必要があります。 このパラメーターは、[予測タイプ] パラメーターが [フィーチャを予測] に設定されている場合に必要です。

Feature Layer; Table View; Feature Class
説明ラスター
(オプション)

従属変数値を決定するために必要な説明ラスターを含むラスターのリスト。 このパラメーターは、[予測タイプ] パラメーターが [ラスターを予測] に設定されている場合に必要です。

Raster Layer
距離フィーチャ
(オプション)

ポイントまたはポリゴン フィーチャの入力トレーニング フィーチャからの距離が自動的に推定され、説明変数として追加されます。 入力された各説明トレーニング距離フィーチャから最近隣の入力トレーニング フィーチャまでの距離が算出されます。 入力説明トレーニング距離フィーチャがポリゴンの場合、距離の属性は、フィーチャのペアの最も近いセグメント間の距離として計算されます。

Feature Layer
出力予測フィーチャ

出力テーブルまたはフィーチャクラス。

Feature Class; Table
出力予測サーフェス

出力予測ラスターが保存されるパス。

Folder
説明変数の照合
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへのフィールド名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットのフィールド名が異なる場合に使用します。 値は、入力フィーチャクラスのフィールド名と一致する予測データセット内のフィールド名です。

Value Table
距離変数の一致
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへの距離フィーチャ名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットで使用されている距離フィーチャ名が異なる場合に使用します。 文字列の値は、トレーニング中に使用されたフィーチャ前と一致する、予測に使用された距離フィーチャ名です。

Value Table
説明ラスターの照合
(オプション)

予測ラスターからトレーニング ラスターへの名前のマッピング。 このパラメーターは、予測に使用する説明ラスターの名前と、トレーニング時に使用する対応ラスターの名前が異なる場合に使用します。 文字列の値は、トレーニング中に使用された説明ラスターの名前と一致する、予測に使用された説明ラスター名です。

Value Table
すべての予測で説明を表示
(オプション)

フィーチャ重要度を表すフィールドを追加するかどうかを指定します。

  • オン - フィーチャ重要度を表すフィールドが追加されます。 予測されたすべてのサンプルでフィールドが予測値とともに生成されます。
  • オフ - フィーチャ重要度を表すフィールドが生成されません。 これがデフォルトです。

Boolean

arcpy.geoai.PredictUsingAutoML(in_model_definition, prediction_type, in_features, {explanatory_rasters}, {distance_features}, out_prediction_features, out_prediction_surface, {match_explanatory_variables}, {match_distance_variables}, {match_explanatory_rasters}, {get_prediction_explanations})
名前説明データ タイプ
in_model_definition

.dlpk ファイルまたは .emd ファイル。

File
prediction_type

作成される出力ファイルのタイプを指定します。

  • PREDICT_FEATURE予測値を含むフィーチャ レイヤーが作成されます。 このオプションには、[出力予測フィーチャ] の値が必要です。
  • PREDICT_RASTER予測値を含むラスター レイヤーが作成されます。 このオプションには、[出力予測サーフェス] の値が必要です。
String
in_features

予測の取得元のフィーチャ。 入力には、従属変数値を決定するために必要なフィールドの一部またはすべてを含む必要があります。 このパラメーターは、prediction_type パラメーターが PREDICT_FEATURE に設定されている場合に必須です。

Feature Layer; Table View; Feature Class
explanatory_rasters
[explanatory_rasters,...]
(オプション)

従属変数値を決定するために必要な説明ラスターを含むラスターのリスト。 このパラメーターは、prediction_type パラメーターが PREDICT_RASTER に設定されている場合に必須です。

Raster Layer
distance_features
[distance_features,...]
(オプション)

ポイントまたはポリゴン フィーチャの入力トレーニング フィーチャからの距離が自動的に推定され、説明変数として追加されます。 入力された各説明トレーニング距離フィーチャから最近隣の入力トレーニング フィーチャまでの距離が算出されます。 入力説明トレーニング距離フィーチャがポリゴンの場合、距離の属性は、フィーチャのペアの最も近いセグメント間の距離として計算されます。

Feature Layer
out_prediction_features

出力テーブルまたはフィーチャクラス。

Feature Class; Table
out_prediction_surface

出力予測ラスターが保存されるパス。

Folder
match_explanatory_variables
[match_explanatory_variables,...]
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへのフィールド名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットのフィールド名が異なる場合に使用します。 値は、入力フィーチャクラスのフィールド名と一致する予測データセット内のフィールド名です。

Value Table
match_distance_variables
[match_distance_variables,...]
(オプション)

予測セットからトレーニング セットへの距離フィーチャ名のマッピング。 このパラメーターは、トレーニング セットと予測セットで使用されている距離フィーチャ名が異なる場合に使用します。 文字列の値は、トレーニング中に使用されたフィーチャ前と一致する、予測に使用された距離フィーチャ名です。

Value Table
match_explanatory_rasters
[match_explanatory_rasters,...]
(オプション)

予測ラスターからトレーニング ラスターへの名前のマッピング。 このパラメーターは、予測に使用する説明ラスターの名前と、トレーニング時に使用する対応ラスターの名前が異なる場合に使用します。 文字列の値は、トレーニング中に使用された説明ラスターの名前と一致する、予測に使用された説明ラスター名です。

Value Table
get_prediction_explanations
(オプション)

フィーチャ重要度を表すフィールドを追加するかどうかを指定します。

  • TRUEフィーチャ重要度を表すフィールドが追加されます。 予測されたすべてのサンプルでフィールドが予測値とともに生成されます。
  • FALSEフィーチャ重要度を表すフィールドが生成されません。 これがデフォルトです。
Boolean

コードのサンプル

PredictUsingAutoML (スタンドアロン スクリプト)

この例では、PredictUsingAutoML 関数を使用する方法を示します。


# Description: Predicts on feature or tabular data with the trained model 
#              obtained by the TrainUsingAutoML function.

# Import system modules
import arcpy
import os

# Set local variables
datapath  = "path_to_data_for_prediction" 
out_path = "path_to_gdb_for_predicted"

model_path = os.path.join(out_path, "model.dlpk")
in_features = os.path.join(datapath, "test_data.gdb", "test_data")
out_features = os.path.join(out_path, "predicted_feature.gdb", "predicted")

# Run Predict Using AutoML Model 
r = arcpy.geoai.PredictUsingAutoML(model_path, "PREDICT_FEATURES",
                                   in_features,
                                   None, None, out_features, None, None, None, True)

ライセンス情報

  • Basic: No
  • Standard: No
  • Advanced: Yes

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