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了解如何使用 ArcGIS Pro 的“空间统计”工具箱中的回归和分类工具对关系进行建模并进行预测。
本研讨会介绍了对空间数据进行建模，从而发现关系并预测空间结果的技术。
本研讨会介绍了如何通过广泛使用的机器学习方法（随机森林）来解决复杂的空间问题并进行有效预测的基础知识。
本研讨会涵盖因果推断分析工具，该工具可帮助您超越相关性，并开始理解数据中的因果关系。
构建并探索多个房屋评估模型的实用性。
测量并绘制人员、地点以及网络借贷之间的关系。
利用机器学习工具和空间分析预测海草栖息地。
分析模拟全球环流模型变量与大气中能量转移之间的关系。
阅读有关空间统计工具箱中的全新空间分析工具多尺度地理加权回归 (MGWR) 的信息
了解“基于森林的增强分类与回归”工具的最新增强功能：XGBoost 方法。
了解如何使用空间统计工具箱中的基于森林的增强分类工具来预测模型中每个类别的概率。
因果推断分析是一个统计学领域，它模拟两个感兴趣的变量之间的因果关系，以估计连续暴露对连续结果的因果影响。 在这种分析中，暴露或治疗变量直接改变或影响结果变量。
了解如何在 ArcGIS Pro 中使用“仅存在预测”工具
阅读“空间关系建模”工具集中所有工具的文档
阅读回归分析基础知识文档
回归分析主要用于理解、建模、预测和解释各种复杂现象。