基于森林的分类预测 |
根据基于森林的分类训练得到的模型或已有模型进行数据的预测，例如预测动植物适生区域、自然灾害易发生区域等。结果返回要素数据集（FeatureRDD），预测结果会自动生成一列predicted字段，以及增加probability字段表示各预测值的概率，概率最高的值即为最终的预测结果（predicted）。
预测数据集：必填参数，需要进行预测的数据集访问连接信息，需要包含数据类型，连接参数，数据集名字等信息。可以连接HBase数据，dsf数据，本地数据。
数据查询条件：可选参数，可以根据此查询条件筛选出指定数据进行相应分析，支持属性条件和空间查询, 如 SmID<100 and BBOX(the_geom, 120,30,121,31)。
模型保存目录：必填参数，训练过程中生成模型的保存地址。
预测数据的映射字段：可选参数，预测数据的字段需要和训练数据的字段一一对应，才能使用训练得出的森林模型得到预测结果。默认为空，此时预测数据集中必须存在解释变量数组中所有的字段。
预测数据的距离解释变量映射：可选参数，如果训练模型阶段输入了距离解释变量数据集，则这里必须输入预测距离解释变量数据集，且需要字段对应。
结果数据集：必填参数，保存预测结果的访问数据的连接信息，需要包含数据类型，连接参数，数据集名字等信息。