Stimatore lineare
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Il modulo esegue la stima di parametri utilizzando uno stimatore lineare.
Gli input allo stimatore sono un file vettoriale contente una colonna con l'indicazione del target da stimare (es: volume) in formato numerico, e (opzionale) l'indicazione delle variabili (attributi del vettore) da usare nella stima (es: percentili LIDAR, altezza LIDAR media, dimensione della chioma, ecc.). L'utente potrà anche inserire un vettoriale da usare nella fase di validazione o per mappare un'area più ampia (es. vettoriale di una griglia).

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  .. image:: ../_static/tool_images/stimatore_lineare.png

*Esempio*: stima diametro singoli alberi
Lo shapefile di input ("Dati di input vettoriale") avrà per esempio una tabella degli attributidi questo tipo:

  .. image:: ../_static/tool_images/stimatore_lineare_esempio_input.png

 Nel caso della stima del diametro di un albero useremo come target la colonna "DBH_cm" e come variabili per esempio l'altezza dell'albero (colonna "Height_m") e l'area della chioma (colonna "Area"). Le due varaibili andranno selezionate dal menu' "Colonne delle feature da utilizzare".


Input
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**Dati di input vettoriale di training**: file vettoriale contente le aree di training e l'indicazione del parametro da stimare. Si consiglia di avere un numero adeguato di aree di training, che rappresenti adeguatamente la variabilità dell'attributo da stimare.

**Seleziona la colonna con indicazione del parametro da stimare**: selezionare tra le colonne del file vettoriale quella che indica il target da stimare.

**Vettoriale di mappatura**: file vettoriale contente le aree per effettuare la mappatura dell'attributo stimato. Input opzionale.

Parametri
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**Effettuare la cross-validation**: se scelto viene effettuata la cross validation. La cross-validation consiste nel dividere i campioni di training (le aree contenute nel vettoriale di training) in un numero N di fold definiti dall'utente (parametro "fold della cross-vaidation") e di creare un modello usando N-1 fold e di validarlo sul fold rimanete. Questa operazione è ripetuta N volte.

**Inserire il numero di fold della cross-validation**: inserire il numero di fold della cross-validation. Questo numero deve essere scelto in base al numero di campioni di training disponibili e deve essere maggiore o uguale a 2. Non può essere un valore superiore al numero di campioni. Si consiglia di non usare un valore superiore a 10.

**Selezionare la trasformazione**: scegliere la trasformazione da applicare alla colonna target. La trasformazione può aiutare ad ottenere un modello lineare nel caso la distribuzione dei dati non lo sia.

**Selezione variabili**:

	* *no*: nessuna selezione delle variabili. Vengono usate tutte le varaibili contenute nel vettoriale di training.
	* *manuale*: le variabili vengono selezionate manualmente.
	* *file*: le variabili sono scelte in base al file di output del modulo "Selezione variabili per la stima".

**Colonne delle feature da utilizzare** (opzionale): selezionare le varaibili da utilizzare. Se non si seleziona nulla vengono usate tutte le variabili. Attivo solo se la selezione varaibili *manuale* è selezionata.

**File di selezione** (opzionale): inserire il file ottenuto in output dal modulo "Selezione variabili per la stima". Attivato solo se l'opzione "file" viene scelta nel menu "selezione variabili".

**Vettoriale di validazione** (opzionale): file vettoriale contenente le aree di validazione o di mappatura. I nomi delle colonne del vettoriale devono essere le stesse delle varaibili utilizzate nella creazione del modello.

**Seleziona la colonna per la validazione** (opzionale): selezionare tra le colonne del file vettoriale quella che indica il target. Se si effettua la mappatura non ve scelto nulla.

**Indice di accuratezza per la selezione del modello** (opzionale):

	* *MSE*: Mean Square Error.
	* *R2*: R2.

**Creare output**: se scelto viene creato l'output, ovvero un vettoriale uguale a quello di validazione/mappatura con un campo aggiuntivo col parametro stimato. Se non viene dato nessun input alla voce *Vettoriale di validazione* l'output verrà creato partendo dal vettoriale di training.

Output
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**Risultato**: inserire il percorso e il nome del file di output. Oltre allo shape file lo strumento crea, nella stessa directory, un file TXT dei coefficienti e dell'intercetta del modello lineare usato per la stima, e due file CSV relativi ai risultati del calcolo dell'accuratezza per il set di validazione e della cross validation.

**Colonna per i valori della stima**: nome della colonna dove verranno salvati i valori stimati. Al nome indicato viene aggiunta in fondo una *L* per indicare che la stima è stata effettuata mediante stimatore lineare.

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