ロジスティック回帰ツール

モデル名を入力: モデルが他のツールで参照されているとき、そのモデルを識別するモデル名を入力します。モデル名は文字で始まる必要があり、文字、数字、および特殊文字ピリオド(.)とアンダースコア(_)を含むことができます。その他の特殊文字は使用できず、またRは大文字と小文字を区別します。

ターゲット変数を選択: 予測するデータを選択します。ターゲット変数は、応答変数または従属変数とも呼ばれます。

予測変数を選択: ターゲット変数の値に影響を与えるために使用するデータを選択します。予測変数は、機能または独立変数とも呼ばれます。任意の数の予測変数を選択できますが、ターゲット変数は予測変数にしてはなりません。サロゲート主キーやナチュラル主キーなどの固有識別子を含む列は、統計分析で使用しないでください。これらの列は予測値がなく、実行時の例外処理を引き起こす可能性があります。

モデル推定にサンプリングの重みを使用する: 変数を選択して、モデル推定の作成時に各レコードに配置する重みを決定します。値が予測変数と重み変数の両方として使用されている場合、重み変数は、レポート出力のモデル呼び出しに文字列「Right_」が付加されて表示されます。

正則化回帰を使用する: 二乗和誤差の最小化と係数のサイズに関するペナルティ項のバランスをとるために選択し、より単純なモデルを生成します。

モデルタイプを選択: ターゲット変数を予測するために使用するモデルのタイプを選択します。

クロスバリデーションを使用して、モデル品質の推定を判断する: クロスバリデーションを実行して、さまざまなモデル品質メトリクスとグラフを取得する場合に選択します。一部のメトリックとグラフは静的なR出力に表示され、他のメトリックとグラフは相互作用I出力に表示されます。

フォールド数: データを分ける折り畳みの数を選択します。折り畳み数が多いほどモデルの品質はより強固に推定されますが、折り畳みが少ない方がツールは高速に実行されます。

トライアル数: クロスバリデーション手順を繰り返す回数を選択します。各試行において折り畳みが異なるように選択され、全体の結果はすべての試行にわたって平均化されます。折り畳み数が多いほどモデルの品質はより強固に推定されますが、折り畳みが少ない方がツールは高速に実行されます。

階層化されたクロスバリデーションを使用: 選択すると、各折り畳みがデータセット全体に存在する各クラスと同じパーセンテージを持ちます。このオプションは、分類モデルでのみ使用できます。

シードを設定: クロスバリデーションの再現性を確実にするために選択し、レコードを折り畳みに割り当てるために使用されるシードの値を選択します。ワークフローが実行されるたびに同じシードを選択すると、毎回同じレコードが同じ折り畳みになることが保証されます。タイムスタンプは正の整数でなければなりません。

解像度を低くするとファイルサイズが小さくなり、モニターでの表示に最適です。

解像度を高くするとファイルサイズが大きくなり、印刷品質が向上します。

O (出力): 結果ウィンドウにオブジェクトのモデル名とサイズを表示します。

R (レポート): サマリーとプロットを含むモデルのサマリーレポートを表示します。

I (インタラクティブ): 視覚的にサポートするインタラクティブなダッシュボードを表示し、ズーム、ホバー、クリックすることができます。

モデル名: 各モデルには後で識別できるように名前を付ける必要があります。名前を指定するか、名前を自動的に生成するかを選択できます。モデル名は文字で始まる必要があり、文字、数字、および特殊文字ピリオド(.)とアンダースコア(_)を含むことができます。その他の特殊文字は使用できず、またRは大文字と小文字を区別します。

ターゲット変数を選択: 予測するデータストリームからフィールドを選択します。

予測変数を選択: ターゲット変数の値が変更される「原因」と考えられるフィールドをデータストリームから選択します。サロゲート主キーやナチュラル主キーなどの固有識別子を含む列は、統計分析で使用しないでください。これらの列は予測値がなく、実行時の例外処理を引き起こす可能性があります。

モデル定数を省略する: モデルから定数を省略したい場合は、この項目にチェックマークを入れてください。これはそのようにする明示的な理由がある場合に行います。

Oracle固有のオプション: このオプションを使用すると、Oracleプラットフォームにのみ関連する追加オプションを設定できます。

モデル推定にサンプリング重み付けを使用: チェックボックスをオンにしてデータストリームから重み付けフィールドを選択し、サンプリング重み付けを使用するモデルを推定します。フィールドは予測と重み変数の両方として使用され、重み変数はモデルコールの出力に「Right_」という文字列が付加された形で表示されます。

Teradata固有の設定: Microsoft R Serverは、使用する特定のTeradataプラットフォーム、特にRのバイナリ実行可能ファイルに対するTeradataサーバー上のパス、およびMicrosoft R Serverで使用される一時ファイルが書き込まれる場所に関する追加の設定情報を必要とします。この情報は、Teradataのローカル管理者が提供する必要があります。

Oアンカー: 出力。「結果」ウィンドウにオブジェクトのモデル名とサイズを表示します。

R アンカー: レポート。要約とプロットを含むモデルの要約レポートを表示します。