実行して、予測したり、一連の説明変数との関係から従属変数をモデル化したりします。モデルに適合させることができます。つの操作モードで使用できます。さまざまな説明変数およびツール設定を調査しながら、それぞれのモデルのパフォーマンスを評価できます。適切なモデルが見つかったら、モデルを新しいデータセットに適合できます。以上のフィールドとともに使用します。ツールは、出力フィーチャおよび診断も生成します。スキーマが適用されます。以下では、各出力について詳細に説明します。使用することが重要です。ウィンドウに書き込まれ、出力フィーチャクラスの下にチャートが作成されます。パラメーターの値によって決まります。タイプは次のとおりです。従属変数が正規分布しているのが理想的です。フィールドのいずれかでなければなりません。構成する必要があります。つの個別値でのみ構成する必要があります。マッピングする必要があります。ばらつきが存在するはずです。モデルを使用できます。モデルは従属変数の平均と分散が等しいと想定し、従属変数の値は負になることも、小数を含むこともできません。パラメーターの値は、さまざまな値を含む数値フィールドである必要があります。場合)、解がありません。値または空の文字列値を持つフィーチャは、出力から除外されます。ツールを使用して、値を変更します。回帰残差が予測より明らかに上下にずれているものがないか確認して、それが回帰モデルに欠けている変数に関する情報を提供しないか確認します。作成された回帰モデルを使用して、他のフィーチャを予測できます。このような予測の作成では、各予測フィーチャが、指定された各説明変数の値を持つことが必要となります。パラメーターと予測位置パラメーターのフィールド名が一致しない場合、変数照合パラメーターが指定されます。フィールドと照合する必要があります)。ツールの処理速度を向上させることができます。対象データのみを解析するように、解析の処理環境を設定します。係数テーブルを出力しないでください。解析が実行されている場所に対してローカルなデータを使用します。コンピューター上で実行されます。ツールに関する考慮事項」をご参照ください。コンピューター上で実行されます。最適なパフォーマンスを実現するには、データがデスクトップ上で使用可能である必要があります。使用することをお勧めします。データがローカルに存在していない場合、ツールの実行時間が長くなります。Toolsをご参照ください。実装には、次の制限があります。この実装はグローバル回帰モデルであり、データの空間分布を考慮しません。テストを適用しません。入力としてサポートされており、ラスターはサポートされていません。値を複数のクラスに分類することはできません。タイプ入力フィーチャ従属変数と独立変数を格納したレイヤー。View従属変数モデル化される観測値を含む数値フィールド。タイプモデル化されるデータのタイプを指定します。回帰分析を実行します。これがデフォルトです。マッピングされた文字列値のいずれかを使用できます。論理回帰モデルが使用されます。不連続で、犯罪件数、病気のインシデント、交通事故などのイベントを表します。ポワソン分布回帰モデルが使用されます。回帰分析を実行します。これがデフォルトです。マッピングされた文字列値のいずれかを使用できます。論理回帰モデルが使用されます。不連続で、犯罪件数、病気のインシデント、交通事故などのイベントを表します。ポワソン分布回帰モデルが使用されます。回帰モデルの独立説明変数を表すフィールドのリスト。Field出力フィーチャ従属変数の推定値と残差を含んでいる、作成されるフィーチャクラスの名前。Class入力予測フィーチャ(オプション)推定値を計算する位置を表すフィーチャを含むレイヤー。このデータセット内の各フィーチャには、指定されたすべての説明変数の値が含まれています。これらのフィーチャの従属変数は、入力レイヤーのデータに対してキャリブレーションされたモデルを使用して推定されます。パラメーターの対応する説明変数と照合します。