Доступно с лицензией Geostatistical Analyst.
Краткая информация
Удаляет из данных одну точку, затем интерполирует значение в соответствующем местоположении на основе оставшихся данных. Этот инструмент используется, прежде всего, для сравнения проинтерполированного значения с измеренным значением для получения важной информации о некоторых параметрах модели.
Использование
При использовании этого инструмента в Python, результирующий объект result содержит и класс пространственных объектов, и CrossValidationResult (результат перекрестной проверки), имеющий следующие свойства:
- Число – общее количество используемых опорных точек.
- Средняя ошибка (Mean Error) – усредненная разность между измерением и проинтерполированным значением.
- Среднеквадратичная ошибка указывает, насколько близко модель прогнозирует замеренные значения. Чем меньше эта ошибка, тем лучше.
- Средняя стандартная ошибка (Average Standard Error) – среднее значение стандартных ошибок интерполяции.
- Средняя нормированная ошибка – среднее значение нормированной ошибки. Это значение должно быть близко к 0.
- Среднеквадратичная нормированная ошибка – стремится к единице в случае, если стандартные ошибки интерполяции допустимы. Если среднеквадратичная нормированная ошибка больше единицы, значит, в проинтерполированных значениях недооценена вариабельность. Если среднеквадратичная нормированная ошибка меньше единицы, значит, в проинтерполированных значениях вариабельность переоценена.
Для инструментов ОВР, Интерполяция по методу глобального полинома, Радиальные базисные функции, Интерполяция диффузии с барьерами и Интерполяция ядра с барьерами доступны только результаты среднее и среднеквадратичная ошибка.
Поля в дополнительном классе выходных точечных объектов описаны в инструменте Слой GA в точки.
Синтаксис
CrossValidation(in_geostat_layer, {out_point_feature_class})| Параметр | Объяснение | Тип данных |
in_geostat_layer | Анализируемый геостатический слой. | Geostatistical Layer |
out_point_feature_class (Дополнительный) | Хранит статистику перекрестной проверки по каждому положению в геостатистическом слое. | Feature Class |
Производные выходные данные
| Имя | Объяснение | Тип данных |
| count | Общее количество используемых опорных точек. | Длинное целое число |
| mean_error | Средняя ошибка – усредненная разность между измерением и проинтерполированным значением. | Double |
| root_mean_square | Среднеквадратичная ошибка указывает, насколько близко модель прогнозирует замеренные значения. | Double |
| average_standard | Средняя стандартная ошибка – среднее значение стандартных ошибок интерполяции. | Double |
| mean_standardized | Средняя нормированная ошибка – среднее значение нормированной ошибки. | Double |
| root_mean_square_standardized | Среднеквадратичная нормированная ошибка – стремится к 1 в случае, если стандартные ошибки интерполяции допустимы. | Double |
Пример кода
CrossValidation, пример 1 (окно Python)
Выполните перекрестную проверку на входном геостатистическом слое.
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, пример 2 (автономный скрипт)
Выполните перекрестную проверку на входном геостатистическом слое.
# 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)
Параметры среды
Информация о лицензиях
- Basic: Требуется Geostatistical Analyst
- Standard: Требуется Geostatistical Analyst
- Advanced: Требуется Geostatistical Analyst