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Cross Validation

Geostatistical Analyst のライセンスで利用可能。

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  • ライセンス情報

サマリ

Removes one data location then predicts the associated data using the data at the rest of the locations. The primary use for this tool is to compare the predicted value to the observed value in order to obtain useful information about some of your model parameters.

Learn more about performing cross validation and validation

使用法

  • When using this tool in Python, the result object contains both a feature class and a CrossValidationResult, which has the following properties:

    • Count—Total number of samples used.
    • Mean Error—The averaged difference between the measured and the predicted values.
      Mean error
    • Root Mean Square Error—Indicates how closely your model predicts the measured values. The smaller this error, the better.
      Root mean square error
    • Average Standard Error—The average of the prediction standard errors.
      Average standard error
    • Mean Standardized Error— The average of the standardized errors. This value should be close to 0.
      Mean standardized error
    • Root Mean Square Standardized Error—This should be close to one if the prediction standard errors are valid. If the root-mean-squared standardized error is greater than one, you are underestimating the variability in your predictions. If the root mean square standardized error is less than one, you are overestimating the variability in your predictions.
      Root mean square standardized error

    Only the Mean and Root Mean Square Error results are available for IDW, Global Polynomial Interpolation, Radial Basis Functions, Diffusion Interpolation With Barriers, and Kernel Interpolation With Barriers.

  • The fields in the optional output feature class are described in GA Layer To Points tool.

構文

CrossValidation_ga (in_geostat_layer, {out_point_feature_class})
パラメータ説明データ タイプ
in_geostat_layer

The geostatistical layer to be analyzed.

Geostatistical Layer
out_point_feature_class
(オプション)

Stores the cross-validation statistics at each location in the geostatistical layer.

Feature Class

コードのサンプル

CrossValidation example 1 (Python window)

Perform cross validation on an input geostatistical layer.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"
cvResult = arcpy.CrossValidation_ga("C:/gapyexamples/data/kriging.lyr")
print "Root Mean Square error = " + str(cvResult.rootMeanSquare)
CrossValidation example 2 (stand-alone script)

Perform cross validation on an input geostatistical layer.

# Name: CrossValidation_Example_02.py
# Description: Perform cross validation on an input geostatistical layer.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy

# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inLayer = "C:/gapyexamples/data/kriging.lyr"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute CrossValidation
cvResult = arcpy.CrossValidation_ga(inLayer)
print "Root Mean Square error = " + str(cvResult.rootMeanSquare)

環境

  • 現在のワークスペース
  • 地理座標系変換
  • 出力データの座標系

ライセンス情報

  • ArcGIS for Desktop Basic: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
  • ArcGIS for Desktop Standard: 次のものが必要 Geostatistical Analyst
  • ArcGIS for Desktop Advanced: 次のものが必要 Geostatistical Analyst

関連トピック

  • An overview of the Utilities toolset for Geostatistical Analyst
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