kriging.train方法各个参数的作用
时间: 2023-12-19 10:05:29 浏览: 53
Kriging是一种用于插值和预测的方法,它通过拟合空间数据的协方差函数来进行预测。下面是kriging.train方法各个参数的作用:
1. X:一个数组,其中每一行代表一个点的坐标。如果你在进行二维插值,那么每一行应该有两个元素。如果你在进行三维插值,那么每一行应该有三个元素。
2. y:一个数组,其中每个元素代表与X中对应点的值。比如,如果你在进行温度插值,那么每个y元素应该代表相应的温度值。
3. variogram_model:一个函数,用于拟合空间数据的协方差函数。它应该接受两个参数:h和params。h代表两点之间的距离,params是一个数组,其中包含协方差函数的参数。
4. variogram_parameters:一个数组,其中包含了variogram_model需要的参数。这些参数的数量和variogram_model所需的参数数量应该一致。
5. nlags:一个整数,代表所要拟合的lags的数量。
6. weight:一个布尔值,代表是否进行加权。如果设置为True,那么拟合时将会根据距离进行加权。
7. verbose:一个整数,代表拟合时是否打印进度信息。如果设置为0,那么不打印任何信息。如果设置为1,那么打印一些信息。如果设置为2,那么打印所有信息。
8. enable_plotting:一个布尔值,代表是否进行可视化。如果设置为True,那么训练过程中将会生成一个图形界面,用于可视化插值结果和误差。
总之,kriging.train方法需要的参数包括X和y数组、variogram_model和variogram_parameters函数、以及一些可选参数,例如拟合lags的数量、是否进行加权、是否打印进度信息和是否进行可视化。