ee.Reducer.robustLinearRegression

Crée un réducteur qui calcule une régression robuste des moindres carrés avec numX variables indépendantes et numY variables dépendantes, à l'aide des moindres carrés itérativement repondérés avec la fonction de coût Talwar. Un point est considéré comme une valeur aberrante si la RMS des résidus est supérieure à bêta.

Chaque tuple d'entrée aura des valeurs pour les variables indépendantes, suivies des variables dépendantes.

La première sortie est un tableau de coefficients de dimensions (numX, numY). Chaque colonne contient les coefficients de la variable dépendante correspondante. Le second est un vecteur de la racine carrée moyenne des résidus de chaque variable dépendante. Les deux sorties sont nulles si le système est sous-déterminé (par exemple, si le nombre d'entrées est inférieur à numX).

Utilisation	Renvoie
ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta)	Réducteur

Argument	Type	Détails
numX	Nombre entier	Nombre de dimensions d'entrée.
numY	Entier, valeur par défaut : 1	Nombre de dimensions de sortie.
beta	Float, valeur par défaut : null	Marge de valeurs aberrantes d'erreur résiduelle. Si la valeur est nulle, une valeur par défaut sera calculée.