관찰 및 결정 정의
지원 벡터 classifier는 선택한 커널과 정규화를 사용하여 라벨이 붙은 기능 패턴을 분리합니다. 특징 스케일링은 거리 기반 커널에 영향을 미칩니다. 그것의 결정은 물리적 토지 피복 법보다 오히려 배운 통계적 규칙입니다.
지원-vector 분류 결과, 정확한 질문으로 시작. 소프트웨어 설정을 비교하기 전에 결정과 수량을 주십시오. 결과를 사용할 수 있는 식별, 그들이 인식하고 증거가 검사 또는 분석 변경하는 지리적 단위. 대상 조건과 백악성 대안 설명 아래. 이 방법은 실제 관측이 질문에 답할 수 있는지 판단 할 수 있습니다. 출력이 다른 의미로 프록시를 나타냅니다 때 잘 보이는지도가 충분하지 않습니다. 짧은 가정 등록을 유지하므로 나중에 검토자는 측정 된 입력, 모델 선택 및 해석을 구별 할 수 있습니다.
방법의 일치 데이터 지원
지원-vector 분류 결과에 대한 측정 기준은 해석 전반에 걸쳐 중요하게 생각합니다. 위성 모델은 샘플된 조건 하에서 정의된 입력과 참조 대상 간의 관계를 학습합니다. 센서에서 정보를 absent 또는 정확한 inconsistent 라벨을 자동으로 생성하지 않습니다. 알고리즘을 선택하기 전에 클래스의 의미 또는 연속 대상 단위를 정의합니다. 이미지 시간과 공간 지원에 대한 교육 참조를 일치하고 라벨에 불확실하거나 불멸을 기록합니다. 임의 배포 지역, 시즌 및 취득 조건을 식별합니다. 이 선택은 일반화가 테스트되어야하며 모델이 다른 운영 체제를 위해 준비되도록 증거에 대한 실수로 인해 인상적인 개발 점수를 방지합니다.
추적 가능한 분석
훈련 데이터에 맞는 스케일링 매개 변수 만 적용하고 일관성있게 적용하십시오. 훈련 파티션 내에서 Tune 커널 및 정기화. 동일한 독립 공간 평가를 사용하여 간단한 클래스터와 비교합니다.
지원-증거 분류 결과에 대한 준비는 다음 증거를 보존해야합니다. 소스 날짜, 밴드 주문, 단위, 마스크 및 사전 처리와 함께 재현 가능한 예측기 표시를 준비하십시오. 기능 선택, 스케일링, 튜닝 또는 패치 추출의 앞에 별도 평가는 분할에 걸쳐 정보를 유출 할 수 있습니다. 지리적 또는 임시 파티션을 사용하여 배포에 적합하며 간단한 기본을 비교합니다. Preserve model Parameter, 해당 및 소프트웨어 버전의 임의 씨앗. 실감없는 데이터와 어려운 이미지 조건을 테스트하십시오. 교육은 융합 또는 완료는 하나의 기술 단계입니다; 그것의 출력은 여전히 독립적 인 증거에 대해 평가되어야하고 의도 한 결정의 결과.
대표 파일럿 시험
지원-vector 분류 결과에 대한 파일럿은 실제 수신 워크플로을해야합니다. 일반 조건과 어려운 예외를 포함하는 대표 파일럿과 함께 시작하십시오. 관련 경계, 혼합 표면, 누락 된 관측 및 알려진 참조 위치를 포함. 소스 메타데이터와 함께 몇 가지 수동으로 누름 예제를 저장합니다. 독립적 인 리더 또는 실제 계산과 결과 비교하십시오. 파일럿은 수출을 통해 소스 선택에서 완전한 경로를 테스트해야, 올바른 수식이 여전히 잘못된 단위로 종료 될 수 있기 때문에, 밴드 주문 또는 유효성 취급. 파일럿이 이해되면 나중에 개정을 참고로 유지하십시오.
주제별 해석 위험 인식
확장된 밴드는 거리 계산을 지배할 수 있습니다. 한 평가 세트 분량에 대한 광범위한 조정 결과, 그리고 신뢰 점수는 자동으로 번개 확률을 측정하지 않습니다. Class imbalance는 더 약한 희귀한 성과를 숨길 수 있습니다.
지원-vector 분류 결과의 검토는 계산 완료 후 계속되어야 합니다. 1개 이상의 전반적인 점수를 얻고 있습니다. 샘플 지원 및 지리적 또는 임시 범위와 회귀에 대한 분류 또는 bias 및 오류 패턴에 대한 클래스 별 혼란을보고하십시오. 어려운 및 희귀 대상을 파괴. 캘리브레이션 확률과 비교하여 지원되지 않는 도메인을 보존합니다. 대표 오류를 검사하고 잘못된 경보로 생성 된 조작적 인 검토 부담을 비교하십시오. 모델로 전송하거나 업데이트할 때, untouched data에 대한 후보를 평가하고 이전 버전을 유지하십시오. 모니터링은 입력 및 결과가 검토 될 때만 신뢰할 수 있습니다., 오히려 무한하게 영구적으로 영구적 인 성능의 persists보다.
일하는 일
반사율과 대형 고도의 숫자를 포함하는 환상적 기능 스택을 상상해보십시오. 스케일링 없이, 후자는 가장 관련 신호가 아니더라도 커널을 지배할 수 있습니다.
지원-vector 분류 결과에 대한 이유가 있습니다. deliberately limited role. 이 문서의 예는 설명되어 있지 않으며, 프로젝트 결과, 정확성 청구 또는 성능 보증이 아닙니다. 측정된 프로젝트 값으로 assumption를 대신하여 작업의 이유를 사용해서 교체합니다. 단위, 관측 날짜 및 관련 디노미네이터를 가리킵니다. 합리적인 대안 마스크, 참조 또는 매개 변수가 결정, 그 감도를 변경하고 실용적인 증거를 얻을 수 있는지. 추가 소수점은 어떤 것을 관찰 한 것에 불확실하지 않습니다. 가장 큰 persuasive narrative를 생산하는 매개 변수를 선택 대신 명시적으로 해결되지 않은 경우를 유지합니다.
독립적인 증거에 대하여 Evaluate
지리적 단위를 파악하고 클래스별 오류를 검사합니다. 흩어지기 위하여 감도를 시험하십시오. 확률이 높은 경우, 확률이 높은 캘리브레이션을 별도로 평가합니다.
독립 평가는 결과가 사용될 모집단과 조건을 대표해야 합니다. 매개변수 선택이나 모델 훈련에 사용한 관측은 성능 평가에 사용하는 관측과 분리해야 합니다. 명확한 표적뿐 아니라 구별하기 어려운 비표적 사례도 포함하고, 자료가 없거나 관측할 수 없는 영역에 대한 정보를 유지해야 합니다. 기준 자료의 시간과 공간적 관측 범위를 가능한 한 맞추십시오. 불일치가 발생하면 분석과 기준 근거를 모두 조사해야 합니다. 기준 측정에도 불확실성이 있으므로 이를 지도에 억지로 맞추는 것은 유효한 보정 방법이 아닙니다.
유용한 스케일에서 uncertainty 보고
지원-vector 분류 결과에 대한 결과가 입증 된 범위를 유지해야합니다. 의도한 결정의 규모에 불확실한 검토. 화소 간격, 효과적인 감지기 지원, 가공 이웃 및 관리 단위는 실질적으로 다를 수 있습니다. 많은 재 샘플링 픽셀은 많은 독립적 인 관찰을 만들지 않습니다. 지역 요약을 위해, 유효한 적용과 예외를 보존하십시오; 후보자 특징을 위해, 탐지 신뢰 및 근원 날짜를 보존하십시오. 지역 변이에서 분리된 체계적인 효과는 증거가 허용하는 곳에. 작은 평균 오류는 희귀 한 클래스, 특정 재료 또는 대표 된 지역에서 비정상적인 bias를 규칙하지 않습니다. 평가에 의해 입증된 범위를 보고하십시오.
usable GIS 및 분석 증거 제공
수출 사기, 커널, 하이퍼 파라미터, 기능 주문 및 라벨 정의. ITSensing은 지원되는 분류기 또는 관례 워크플로를 위해 동일한 재현 가능한 전처리로 평가될 수 있습니다.
지원-vector 분류 결과의 handover는 허가 환경 밖에 이해해야 합니다. 관련 지리 공간 데이터와 concise data dictionary와 함께 접근 가능한 개요를 전달합니다. 안정적인 식별자, 소스 참조, 관측 날짜, 처리 버전, 좌표 참조 및 품질 필드를 유지. 예외적인 영역과 예외 등록시 다음 유용한 체크를 설명합니다. 샘플 항목을 찾을 수 있도록 수신 분석가 요청, 그것의 증거를 확인하고 제한을 해석. 이 실용적인 리뷰는 파일에 대한 체크가 감지 될 수 없다는 것을 누락된 상황에 대해 알 수 있습니다. 개정의 이유를 보존하기 때문에 나중에 변경은 새로운 관측 또는 변경 방법에 추적 할 수 있습니다.
ITSensing 워크플로를 실제 입력으로 평가
지원-vector 분류 결과를 위한 클라우드 원격탐사 소프트웨어를 평가할 때, 문서화 된 파일럿을 사용합니다. 제품 비교를 사용하여 전체 워크플로을 테스트하여 대표 데이터. ITSensing은 위성 발견, 래스터 및 스펙트럼 분석, 머신러닝, GeoAI, 모델 빌딩 및 Python 기반 작업을 위한 클라우드 작업 공간을 제공합니다. 이러한 광범위한 기능은 여기에 설명 된 모든 전문 방법을 설정하지 않습니다. 기본 버튼 또는 모든 외부 서비스는 직접 연결됩니다. 실제 문서화 도구, 지원된 입력 및 수출 경로 확인. 재발급 워크플로를 선택하기 전에 파일럿 증거와 독립적 인 검증을 유지하십시오. 제품 링크는 평가의 항목 포인트입니다, 과학 해석은 데이터와 방법에 묶여 남아.