oraclesai.pipeline 
- class SpatialColumnTransformer(transformers, *, remainder='drop', sparse_threshold=0.3, n_jobs=None, transformer_weights=None, verbose=False, verbose_feature_names_out=True, force_int_remainder_cols=True)
- 空間エスティメータ・ステップを含めることができる、scikit-learnクラスColumnTransformerの空間バージョン。 列の様々なサブセットに変換を適用し、結果を連結します。 - fit(X, y=None, **fit_params)
- 対応する列サブセットを使用して、すべてのトランスフォーマの - fitメソッドをコールします。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- self Fitted estimator。 
 
 - fit_transform(X, y=None, **fit_params)
- 対応する列サブセットを使用してすべてのトランスフォーマに適合し、結果を連結します。 - パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- 変換されたデータと連結データ。 
 
 - property named_estimators
- タプルのリストを返します、形式(name, Transformer) 
 - transform(X, y=None, **transform_params)
- 各トランスフォーマの - transformメソッドを、対応する列サブセットを使用してコールし、結果を連結します。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- 変換されたデータと連結データ。 
 
 
- class SpatialFeatureUnion ( transformer_list, *, 「n_jobs = なし」, 「transformer_weights = なし」, 「冗長 = False」, verbose_feature_names_out = True ) 
- 空間エスティメータのステップを実行できる、scikit-learn FeatureUnionクラスの空間バージョン。 - fit_transform(X, y=None, **fit_params)
- すべてのトランスフォーマに適合し、データを変換して結果を連結します。 - パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- 変換されたデータと連結データ。 
 
 - property named_estimators
- すべてのトランスフォーマを含むリストを返します 
 - transform(X, **transform_params)
- トランスフォーマごとにXを個別に変換し、結果を連結します。 - パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- 返り値:
- 変換されたデータと連結データ。 
 
 
- class SpatialPipeline(steps, memory=None, verbose=False)
- SpatialPipelineは、scikit-learnパイプラインのようなものですが、空間列を受け入れ、空間重みオブジェクトなどの空間情報を使用またはコンピュートする空間エスティメータを含めることもできます。 SpatialPipelineおよびその他の複合空間エスティメータ(SpatialFeatureUnion、SpatialColumnTransformerなど)は、SpatialDataFrameまたはGeoPandasのGeoDataFrameと直接連携して、適切な情報をそのステップに配信できます。つまり、空間データは空間エスティメータにのみ渡され、通常の非空間エスティメータでは省略されます。 実際には、空間パイプラインおよびその他の複合空間エスティメータは、通常のscikit-learnパイプラインとまったく同じように見えて動作します。ただし、その適合性、変換および予測メソッド(およびこれらのメソッドのバリエーション)の場合、 - XパラメータもSpatialDataFrameまたはGeoPandas GeoDataFrame型にできます。 さらに、パイプライン内の適切な空間エスティメータに渡すことができる、明確に定義された空間パラメータのセットを受け入れます。- geometries: shapelyジオメトリの1D配列。 - Xが空間型の場合、必要ありません。
- crs: 文字列またはPyProj CRS。 この情報は、空間型の場合に - Xから抽出できます。
- spatial_weights_definition: SpatiaWeightsDefinitionオブジェクト。 
- spatial_weights: SpatialWeightsオブジェクトまたはPySAL重みオブジェクト。 
- spatial_index: ジオメトリの空間インデックス。 
 - fit(X, y=None, **fit_params)
- パイプライン内のすべてのトランスフォーマに適合し、最後に最終エスティメータの - fitメソッドをコールします。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、 - XはDataFrameであることが想定されます。
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - fitメソッドからの出力。
 
 - fit_predict(X, y=None, **fit_params)
- パイプライン内のすべてのトランスフォーマに適合します。 最後に、最終エスティメータの - fit_predictをコールします。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - predictメソッドの出力。
 
 - fit_transform(X, y=None, **fit_params)
- パイプライン内のすべてのトランスフォーマに適合します。 その後、最終的なエスティメータでデータを変換します。 - パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、 - XはDataFrameであることが想定されます。
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - transformメソッドからの出力。
 
 - property named_estimators
- パイプライン内のすべてのステップを返します 
 - predict(X, y=None, **predict_params)
- パイプライン内の各トランスフォーマの - transformメソッドをコールします。 次に、最終的なエスティメータの- predictメソッドをコールします。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - predictメソッドの出力。
 
 - score(X, y, sample_weight=None, **score_params)
- パイプライン内の各トランスフォーマの - transformメソッドをコールします。 次に、最終的なエスティメータの- scoreメソッドをコールします。- パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、XはDataFrameである必要があります。 
- sample_weight - 各サンプルのスコアに対する加重コントリビューション。 
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - scoreメソッドの出力。
 
 - transform(X, y=None, **transform_params)
- パイプライン内の各トランスフォーマのtransformメソッドをコールしてデータを変換します。 結果は、最終エスティメータから変換されたデータです。 - パラメータ:
- X - SpatialDataFrame、geopandas.GeoDataFrame、pandas.DataFrameまたはnumpy 2D配列。 
- y - (Default=None) pandas.DataFrame、numpy 1D配列または文字列。 文字列として指定した場合、 - XはDataFrameであることが想定されます。
 
- 返り値:
- 最終エスティメータの - transformメソッドからの出力。