ee.Reducer.robustLinearRegression

Tạo một hàm giảm tính toán hồi quy bình phương tối thiểu mạnh mẽ với numX biến độc lập và numY biến phụ thuộc, bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu được phân bổ lại lặp đi lặp lại với hàm chi phí Talwar. Một điểm được coi là giá trị ngoại lệ nếu RMS của phần dư lớn hơn beta.

Mỗi bộ dữ liệu đầu vào sẽ có các giá trị cho biến độc lập, sau đó là biến phụ thuộc.

Đầu ra đầu tiên là một mảng hệ số có kích thước (numX, numY); mỗi cột chứa các hệ số cho biến phụ thuộc tương ứng. Thứ hai là vectơ căn bậc hai trung bình của phần dư của mỗi biến phụ thuộc. Cả hai đầu ra đều rỗng nếu hệ thống không xác định được, ví dụ: số lượng đầu vào nhỏ hơn numX.

Cách sử dụng	Giá trị trả về
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta)	Bộ giảm tốc

Đối số	Loại	Thông tin chi tiết
numX	Số nguyên	Số lượng phương diện đầu vào.
numY	Số nguyên, mặc định: 1	Số lượng phương diện đầu ra.
beta	Float, mặc định: null	Khoảng sai số ngoại lệ còn lại. Nếu giá trị là null, hệ thống sẽ tính toán giá trị mặc định.