Przeprowadza generalizowaną regresję liniową (Generalized Linear Regression, GLR) w celu generowania prognoz lub modelowania zmiennej zależnej w kontekście jej relacji z zestawem zmiennych objaśniających. To narzędzie umożliwia dopasowywanie modeli ciągłych (Gaussa), binarnych (logistycznych) i dyskretnych (Poissona).
Określa tryb działania narzędzia. Narzędzie można uruchomić wyłącznie w celu wytrenowania modelu służącego do oceny wydajności lub w celu wytrenowania modelu i prognozowania obiektów. Istnieją następujące typy prognozowania:
Ten tryb służy do dopasowywania modelu i badania jego dopasowania.
W przypadku tej opcji model jest trenowany z użyciem warstwy wejściowej. Ta opcja służy do oceny dokładności modelu przed wygenerowaniem prognoz dotyczących nowego zestawu danych. Opcja powoduje wygenerowanie diagnostyki modelu i zastosowanie modelu do danych treningowych.
Ten tryb umożliwia dopasowanie modelu oraz jego zastosowanie do zestawu danych w celu wygenerowania prognoz.
Prognozy i klasyfikacje generowane są dla obiektów. Danymi wynikowymi w przypadku tej opcji są usługa obiektowa, diagnostyka modelu oraz opcjonalna tabela istotności zmiennych.
Warstwa obiektów punktowych, liniowych, powierzchniowych lub tabelarycznych zawierająca zmienne zależne i objaśniające.
Oprócz wybrania warstwy z mapy, można wybrać opcję Wybierz warstwę analizy znajdującą się w dolnej części listy rozwijanej, aby przejść do zasobów zestawu danych udostępnionych plików dużych zbiorów danych lub warstwy obiektowej. Opcjonalnie można zastosować filtr w warstwie wejściowej lub wybór w warstwach hostowanych dodanych do mapy. Filtry i wybory są stosowane tylko na potrzeby analizy.
Pole liczbowe zawierające obserwowane wartości, które mają być modelowane, oraz typ modelowanych wartości. Istnieją trzy typy wartości, które można modelować
Warstwa z obiektami reprezentującymi lokalizacje, w których mają być obliczane wartości szacunkowe. Każdy obiekt w tym zestawie danych powinien zawierać wartości dla wszystkich zmiennych objaśniających. Wartości zmiennej zależnej dla tych obiektów będą szacowane z użyciem modelu skalibrowanego dla danej warstwy wejściowej.
Jedno lub większa liczba pól reprezentujących zmienne objaśniające (pola), które ułatwiają prognozowanie wartości. Tylko pola liczbowe będą widoczne.
Sposób, w jaki odpowiednie zmienne w warstwie wejściowej są dopasowywane do zmiennych w warstwie prognozowania. W tabeli będą uwzględnione tylko zmienne używane podczas generowania modelu. Można używać tylko wartości liczbowych.
Nazwa warstwy, która zostanie utworzona. W przypadku zapisywania w ArcGIS Data Store wyniki będą przechowywane w obszarze Moje zasoby i dodawane do mapy. W przypadku zapisywania w udostępnionym pliku dużych zbiorów danych wyniki będą przechowywane w udostępnionym pliku dużych zbiorów danych i dodawane do jego manifestu. Nie będą dodawane do mapy. Nazwa domyślna jest tworzona w oparciu o nazwę narzędzia i nazwę warstwy wejściowej. Jeśli warstwa już istnieje, działanie narzędzia nie powiedzie się.
Zwracane wyniki zależą od typu analizy. W przypadku oceny dopasowania modelu wyniki będą zawierać warstwę danych treningowych dopasowaną do modelu i informacje o wynikach oceny dopasowania modelu. W przypadku dopasowywania i prognozowania wyniki będą zawierać warstwę danych wejściowych dopasowaną do modelu, warstwę prognozowanych wyników oraz informacje o wynikach oceny dopasowania modelu.
W przypadku zapisywania w ArcGIS Data Store (relacyjny magazyn danych lub magazyn dużych zbiorów danych czasowo-przestrzennych) przy użyciu listy rozwijanej Zapisz wynik w można określić nazwę folderu w obszarze Moje zasoby, gdzie zostanie zapisany wynik.