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ee.Reducer.robustLinearRegression
使用集合让一切井井有条
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创建一个 reducer,用于使用 Talwar 成本函数通过迭代重加权最小二乘法计算具有 numX 个自变量和 numY 个因变量的稳健最小二乘回归。如果残差的 RMS 大于 beta,则相应点会被视为离群点。
每个输入元组都将包含自变量的值,后跟因变量的值。
第一个输出是维度为 (numX, numY) 的系数数组;每列都包含相应因变量的系数。第二个是每个因变量的残差的均方根向量。如果系统欠定,例如输入数量小于 numX,则两个输出均为 null。
| 用法 | 返回 |
|---|
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta) | 缩减器 |
| 参数 | 类型 | 详细信息 |
|---|
numX | 整数 | 输入维度的数量。 |
numY | 整数,默认值:1 | 输出维度数。 |
beta | 浮点数,默认值:null | 残差异常值边际。如果为 null,系统将计算默认值。 |
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
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