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机器学习中距离解释变量数据集应该如何设置?
250EXP 2023年12月25日
目前想使用一组深度数据去进行基于森林的回归预测

预测的项目是一个数值

现在使用这组数据制作了一个模型,预测效果不是很理想,现在想要让距离预测点越近的数据(但深度要相同)对预测结果的影响变的更大,所以找到了回归训练中的距离解释变量数据集

请问训练数据集和距离解释变量数据集使用同一个数据集可以吗,如果可以,请问距离解释变量数据集应该如何设置?

1个回答

您好,请问一下您那边具体是什么需求呢,距离解释变量只是用来计算距离的,并不会影响权重。看您的描述可以使用地理加权回归。
9,127EXP 2023年12月25日
您好,我这边需要根据深度和其他预测变量对一个数值型的项目的结果进行预测,生成一个分析时用来影响结果的权重项目的数据集(类似于使用反距离权重生成一个栅格数据)

然后根据训练模型数据集中每个点的经纬度为全部数据赋予对应的值,然后进行模型的训练

最后在地图上点击任意1个处,通过经纬度获取预测用的数据和刚刚的权重项目,最后得到预测结果并返回显示
您看地理加权回归是否满足您的需求,这个可以距离越近,权重越高
感谢解答
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