Apprenez à utiliser les outils de régression et de classification de la boîte d’outils Spatial Statistics (Statistiques spatiales) dans ArcGIS Pro pour modéliser les relations et réaliser des prévisions.
Cet atelier aborde les techniques de modélisation de nos données spatiales pour déceler les relations et prévoir les résultats spatiaux.
Cet atelier aborde les notions essentielles de l'utilisation de la forêt aléatoire, une approche d'apprentissage automatique largement utilisée, pour résoudre des problèmes spatiaux complexes et réaliser des prévisions efficaces.
Cet atelier présente l’outil Analyse de l’inférence causale, un outil qui vous permet d’aller au-delà des corrélations pour comprendre les relations de cause à effet dans vos données.
Créez plusieurs modèles d’évaluation de maison et explorez-en l’utilité.
Évaluez et cartographiez les relations entre individus, emplacements et prêts en ligne.
Prévoir les habitats d’algues à l’aide d’outils d’apprentissage machine et l’analyse spatiale.
Analysez la relation entre les variables du modèle de circulation mondial simulé et le transfert d’énergie dans l’atmosphère.
Découvrez le nouvel outil d’analyse spatiale Régression pondérée géographiquement multi-échelle (MGWR) figurant dans la boîte à outils Statistiques spatiales
Découvrez la dernière amélioration apportée à l’outil Classification et régression boostées basées sur une forêt : la méthode XGBoost.
Apprenez à utiliser l’outil Classification boostée et basée sur une forêt dans la boîte à outils Statistiques spatiales afin de prévoir les probabilités pour chacune des catégories de votre modèle.
L’analyse d’inférence causale est un domaine des statistiques qui modélise les relations de cause à effet entre deux variables d’intérêt afin d’évaluer l’effet de causalité d’une exposition continue sur un résultat continu. Dans cette analyse, une variable d’exposition ou de traitement modifie ou affecte directement une variable de résultat.
Découvrez comment utiliser l’outil Prévision de présence seule dans ArcGIS Pro
Lisez la documentation de tous les outils du jeu d'outils Modeling Spatial Relationships (Modélisation de relations spatiales)
Lire la documentation sur les principes de base de l'analyse de régression
L’analyse de régression permet de comprendre, de modéliser, de prédire et d’expliquer des phénomènes complexes.