oraclesai.regression.SpatialAdaptiveRegressor

class SpatialAdaptiveRegressor(spatial_weights_definition=None)

データに適合する回帰アルゴリズムを検出する自動化されたアプローチで構成されます。 空間診断から、アルゴリズムはMoranのIを取得します。 Moran's Iの正の値は、空間依存性または空間クラスタリングの存在を示し、この空間依存性を含むアルゴリズムが優先されます。 Moran'sが負の場合は、リージョンの分散または空間異方性の存在を示し、局所的なメソッドはより適しています。 パラメータspatial_weights_definitionが指定されていない場合、OLSモデルが提案されます。

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, spatial_weights])	データに適合する回帰モデルを選択し、指定されたトレーニング・データでトレーニングします。
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])	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])	回帰スコア関数またはR-Squaredの値を返します。
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