oraclesai.regression.SLXRegressor

class SLXRegressor(spatial_weights_definition=None)

SLX回帰モデルは、フィーチャ・エンジニアリング・ステップを含む通常のライナー回帰を実行して、データに空間コンテキストを提供するフィーチャを追加します。これは、トブラーの法則によれば、遠くのものよりも近いものが関係しているためです。 このアルゴリズムは、隣接する観測からの平均を表す、特定の特徴の空間ラグを持つ1つ以上の列を追加します。

パラメータ:

spatial_weights_definition - SpatialWeightsDefinition, default=None。 ネイバー間の空間関係を指定します。

メソッド

__init__([spatial_weights_definition])
fit(X, y[, geometries, crs, ...])	Xの独立変数とcolumn_idsで指定された列の空間ラグの組合せを使用してOLSモデルをトレーニング
get_params([deep])	このエスティメータのパラメータを取得します。
predict(X[, geometries, spatial_weights, ...])	指定されたデータのターゲット変数を推定します。
score(X, y[, sample_weight, geometries, ...])	R-Squaredメトリックを返します。
set_params(**params)	このエスティメータのパラメータを設定します。

属性

betas	返り値: トレーニング済モデルの推定パラメータを持つ配列
diagnostics	返り値: トレーニング済モデルの統計を含むSpatialDiagnosticsインスタンス。 ない場合
k	返り値: 係数を推定する変数の数(以下を含む)
model_type	返り値: 定義された回帰モデル
predy	返り値: トレーニング・データの予測を含む配列
summary	返り値: トレーニング済モデルのサマリー
u	返り値: トレーニング済モデルの残余を含む配列