将scikit learn应用于空间数据集的实用程序
pyimpute的Python项目详细描述
啊！[travis]（https://travis ci.org/perrygeo/pyimpute.svg）
\python模块，用于使用scikit learn和rasterio进行地理空间预测
`pyimpute`提供高级python功能，用于弥合空间数据格式和机器学习软件之间的差距，以促进对地理空间数据的监督分类和回归。这允许您基于稀疏观测创建景观尺度预测。
这些观测称为**训练数据**，包含：
*响应变量：我们试图预测的解释变量：解释响应空间模式的变量由光栅数据集表示的解释变量组成。没有可用于目标数据的响应变量；目标是*预测*响应的光栅表面。响应可以是离散（分类）或连续（回归）。
！[示例]（https://raw.githubusercontent.com/perrygeo/pyimpute/master/example.png）
*`分层采样光栅：基于离散类的光栅单元随机采样
*`evaluate\u clf`：执行交叉验证并打印度量，以帮助调整scikit learn分类器。
*`load\u targets`：将目标光栅数据加载到scikit learn所需的数据结构中
*`impute`：获取目标数据，scikit learn分类器并进行预测，输出geotiff
这些函数并没有真正提供任何开创性的新功能，它们只是保存了大量繁琐的数据争用，否则会使您的分析陷入低级细节。换句话说，“pyimpute”为空间预测提供了一个高级的python工作流，使其更容易：
*更容易探索新的变量
*经常用新的信息更新预测（例如，新的landsat图像可用时）
*将该技术引入其他学科和地理领域示例
下面是“pyimpute”工作流的外观。在这个例子中，我们有两个解释变量，如raster（温度和降水量）和geojson，它带有对植物物种栖息地适宜性的点观测。我们的目标是仅根据解释性变量预测整个区域的栖息地适宜性。
````
从sklearn.ensemble导入randomForestClassifier对clf进行求值
```
加载一些训练数据
```
解释性数据=['temperature.tif'，'discription.tif']
响应数据='点观测值.geojson'
train xs，train y=加载训练向量（响应数据，
解释性因素，
响应性因素：
````
train-y）
```
使用多个验证指标评估分类器，手动检查输出
````
评估CLF（CLF，train-xs，train-y）
``````
加载目标光栅数据
````
目标，光栅信息=加载目标（解释光栅）
````
输出geotiffs
```
输入（target_xs，clf，raster_info，outdir='/tmp'，
linechunk=400，class_prob=true，BR/> BR/>断言OS .PATH存在（“/tMP/Realth.TIF”）.Bur/Orth.Orth.PATH存在（“/tMP/Realth.TIF”）.Base/Orth.OS.PATION（“/tMP/概率aby.0. TIF”）
断言OS .PATION存在（“/tMP/概率aby1.I.TIF”）
'BR/> BR/>安装> BR/> BR/>假设您有“LBGDAL”和确定性=真）安装了scipy系统依赖项后，可以使用pip
```
pip install pyimpute
```
从源代码安装
```
git clone https://github.com/perrygeo/pyimpute.git
cd pyimpute
pip install-e.
````
有关ubuntu系统的工作示例，请参阅`.travis.yml`文件。
a href=“http://vimeo.com/106235287”>；使用pyimpute、scikit learn和gdal进行气候变化影响的时空预测-matthew perry<；/a>；
还可以查看[示例]（https://github.com/perrygeo/python-impute/blob/master/examples/）和[维基]（https://github.com/perrygeo/pyimpute/wiki）
\python模块，用于使用scikit learn和rasterio进行地理空间预测
`pyimpute`提供高级python功能，用于弥合空间数据格式和机器学习软件之间的差距，以促进对地理空间数据的监督分类和回归。这允许您基于稀疏观测创建景观尺度预测。
这些观测称为**训练数据**，包含：
*响应变量：我们试图预测的解释变量：解释响应空间模式的变量由光栅数据集表示的解释变量组成。没有可用于目标数据的响应变量；目标是*预测*响应的光栅表面。响应可以是离散（分类）或连续（回归）。
！[示例]（https://raw.githubusercontent.com/perrygeo/pyimpute/master/example.png）
*`分层采样光栅：基于离散类的光栅单元随机采样
*`evaluate\u clf`：执行交叉验证并打印度量，以帮助调整scikit learn分类器。
*`load\u targets`：将目标光栅数据加载到scikit learn所需的数据结构中
*`impute`：获取目标数据，scikit learn分类器并进行预测，输出geotiff
这些函数并没有真正提供任何开创性的新功能，它们只是保存了大量繁琐的数据争用，否则会使您的分析陷入低级细节。换句话说，“pyimpute”为空间预测提供了一个高级的python工作流，使其更容易：
*更容易探索新的变量
*经常用新的信息更新预测（例如，新的landsat图像可用时）
*将该技术引入其他学科和地理领域示例
下面是“pyimpute”工作流的外观。在这个例子中，我们有两个解释变量，如raster（温度和降水量）和geojson，它带有对植物物种栖息地适宜性的点观测。我们的目标是仅根据解释性变量预测整个区域的栖息地适宜性。
````
从sklearn.ensemble导入randomForestClassifier对clf进行求值
```
加载一些训练数据
```
解释性数据=['temperature.tif'，'discription.tif']
响应数据='点观测值.geojson'
train xs，train y=加载训练向量（响应数据，
解释性因素，
响应性因素：
````
train-y）
```
使用多个验证指标评估分类器，手动检查输出
````
评估CLF（CLF，train-xs，train-y）
``````
加载目标光栅数据
````
目标，光栅信息=加载目标（解释光栅）
````
输出geotiffs
```
输入（target_xs，clf，raster_info，outdir='/tmp'，
linechunk=400，class_prob=true，BR/> BR/>断言OS .PATH存在（“/tMP/Realth.TIF”）.Bur/Orth.Orth.PATH存在（“/tMP/Realth.TIF”）.Base/Orth.OS.PATION（“/tMP/概率aby.0. TIF”）
断言OS .PATION存在（“/tMP/概率aby1.I.TIF”）
'BR/> BR/>安装> BR/> BR/>假设您有“LBGDAL”和确定性=真）安装了scipy系统依赖项后，可以使用pip
```
pip install pyimpute
```
从源代码安装
```
git clone https://github.com/perrygeo/pyimpute.git
cd pyimpute
pip install-e.
````
有关ubuntu系统的工作示例，请参阅`.travis.yml`文件。
a href=“http://vimeo.com/106235287”>；使用pyimpute、scikit learn和gdal进行气候变化影响的时空预测-matthew perry<；/a>；
还可以查看[示例]（https://github.com/perrygeo/python-impute/blob/master/examples/）和[维基]（https://github.com/perrygeo/pyimpute/wiki）
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