条件プロパティの設定 (Set Criteria Properties) (Business Analyst)

Business Analyst ライセンスで利用できます。

サマリー

条件のパラメーターを定義します。

使用法

• [適合性解析レイヤーの作成 (Make Suitability Analysis Layer)] ツールを使用し、解析レイヤーを作成できます。

• 条件加重の合計は 100% になる必要があります。

• 条件の影響度は正または負になります。

• [条件プロパティ] パラメーターの [目標値] オプションが指定されている場合、[目標値] に入力が必要です。

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力適合性解析レイヤー	解析に使う適合性解析レイヤー。	Feature Layer; Group Layer
条件プロパティ	条件プロパティの設定に使用される入力フィーチャ。 [基準] - 適合性スコアの計算に使用されるフィールド、ポイント、変数。 [タイトル] - 条件の名前。 [重み付け] - 全体的な適合性スコアの条件値の影響度。 数は 0 以上である必要があります。 [影響度] - 正の影響度の例として、学士または専門の学位を持つ世帯が多いほど、サイトのスコアを高くします。 負の影響度の例として、住宅価格の中央値が低いほど、住宅の購入しやすさを示しているため、より望ましいとします。 目標値の影響度の例として、値の範囲内にあるエリアの検索があります。 [正] - 条件値が高いほど、適合性スコアは高くなります。 [負] - 条件値が低いほど、適合性スコアは高くなります。 [目標値] - 目標値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 [ターゲット] - ターゲット値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 [目標値] - 条件値が目標値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 [最小値] - 条件の下限のハード リミットを設定する数値。 [最大値] - 条件の上限のハード リミットを設定する数値。 [有効] - オンにすると、条件を最終の適合性スコアに含めます。	Value Table
事前設定方法 (オプション)	最終スコアを計算する際に使用される事前処理と結合方法を指定します。 値の結合—条件ごとの値の分布を表すスコアを含む、スケール処理済みの値の合計が使用されます。 これがデフォルトです。 複合の差分—スケール処理済みの値の幾何学的平均値が使用されます。 カスタム—ユーザー定義された事前処理と結合方法を選択します。	String
事前処理による方法 (オプション)	入力変数を標準化されたスケールに変換する場合に使用する方法を指定します。 最小-最大—各変数の最小値と最大値を使用して、変数が 0 ～ 1 でスケールされます。 これがデフォルトです。 パーセンタイル—変数が 0 ～ 1 でパーセンタイルに変換されます。 Z スコア—平均値を減算して求められた値を標準偏差で除算すると、各変数が標準化されます。 未処理—変更なしで、これらの変数の値が使用されます。	String
結合方法 (オプション)	スケール済み変数を結合して 1 つの値にする場合に使用する方法を指定します。 合計—値が追加されます。 これがデフォルトです。 平均—値の算術 (加法) 平均値が算出されます。 これがデフォルトです。 Product—値が乗算されます。 スケール済みのすべての値は 0 以上でなければなりません。 幾何補正平均—値の幾何補正 (乗法) 平均値が算出されます。 スケール済みのすべての値は 0 以上でなければなりません。	String
最終スコアのスケール (オプション)	結合されたスコアのスケール処理に使用される方法を指定します。 このパラメーターは、最終スコアを決定します。 方法 0 ～ 1—最終スコアは、0 を最小値、1 を最大値として計算されます。 方法 0 ～ 100—最終スコアは、0 を最小値、100 を最大値として計算されます。 なし—データはスケール処理されません。 これがデフォルトです。	String

派生した出力

ラベル	説明	データ タイプ
出力適合性解析レイヤー	マップに追加される適合性解析レイヤーの名前。	Feature Layer; Group Layer

Python

arcpy.ba.SetCriteriaProperties(in_analysis_layer, criteria_properties, {criteria_score_preset}, {preprocessing}, {criteria_score_method}, {final_score_method})

名前	説明	データ タイプ
in_analysis_layer	解析に使う適合性解析レイヤー。	Feature Layer; Group Layer
criteria_properties [[criterion, title, weight, influence, ideal_value, minimum_value, maximum_value, enabled],...]	条件プロパティの設定に使用される入力フィーチャ。 criterion - 適合性スコアの計算に使用されるフィールド、ポイント、変数。 title - 条件の名前。 weight - 全体的な適合性スコアの条件値の影響度。 数は 0 以上である必要があります。 influence - 正の影響度の例として、学士または専門の学位を持つ世帯が多いほど、サイトのスコアを高くします。 負の影響度の例として、住宅価格の中央値が低いほど、住宅の購入しやすさを示しているため、より望ましいとします。 目標値の影響度の例として、値の範囲内にあるエリアの検索があります。 POSITIVE - 条件値が高いほど、適合性スコアは高くなります。 INVERSE - 条件値が低いほど、適合性スコアは高くなります。 IDEAL - 目標値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 TARGET - ターゲット値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 ideal_value - 条件値が目標値に近いほど、適合性スコアは高くなります。 minimum_value - 条件の下限のハード リミットを設定する数値。 maximum_value - 条件の上限のハード リミットを設定する数値。 enabled - true の値を使用し、条件を最終の適合性スコアに含めます。	Value Table
criteria_score_preset (オプション)	最終スコアを計算する際に使用される事前処理と結合方法を指定します。 SUM_SCALED—条件ごとの値の分布を表すスコアを含む、スケール処理済みの値の合計が使用されます。 これがデフォルトです。 GEOMEAN_SCALED—スケール処理済みの値の幾何学的平均値が使用されます。 CUSTOM—ユーザー定義された事前処理と結合方法を選択します。	String
preprocessing (オプション)	入力変数を標準化されたスケールに変換する場合に使用する方法を指定します。 MINMAX—各変数の最小値と最大値を使用して、変数が 0 ～ 1 でスケールされます。 これがデフォルトです。 PERCENTILE—変数が 0 ～ 1 でパーセンタイルに変換されます。 ZSCORE—平均値を減算して求められた値を標準偏差で除算すると、各変数が標準化されます。 RAW—変更なしで、これらの変数の値が使用されます。	String
criteria_score_method (オプション)	スケール済み変数を結合して 1 つの値にする場合に使用する方法を指定します。 SUM—値が追加されます。 これがデフォルトです。 MEAN—値の算術 (加法) 平均値が算出されます。 これがデフォルトです。 PRODUCT—値が乗算されます。 スケール済みのすべての値は 0 以上でなければなりません。 GEOMETRIC_MEAN—値の幾何補正 (乗法) 平均値が算出されます。 スケール済みのすべての値は 0 以上でなければなりません。	String
final_score_method (オプション)	結合されたスコアのスケール処理に使用される方法を指定します。 このパラメーターは、最終スコアを決定します。 METHOD_0_1—最終スコアは、0 を最小値、1 を最大値として計算されます。 METHOD_0_100—最終スコアは、0 を最小値、100 を最大値として計算されます。 NONE—データはスケール処理されません。 これがデフォルトです。	String

派生した出力

名前	説明	データ タイプ
out_analysis_layer	マップに追加される適合性解析レイヤーの名前。	Feature Layer; Group Layer

コードのサンプル

SetCriteriaProperties の例 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、SetCriteriaProperties 関数の使用方法を示しています。

import arcpy
arcpy.ba.SetCriteriaProperties("Site Suitability001", "wealth_meddi_cy 'Criterion for wealth.meddi_cy variable' 1 # # POSITIVE # true;wealth_mednw_cy 'Criterion for wealth.mednw_cy variable' 1 # # INVERSE # true")

環境

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ライセンス情報

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