回帰メソッドの一般的なワークフローには訓練と予測が含まれます。
アルゴリズム固有のパラメーター
各段階で回帰アルゴリズムにより使用されるパラメーターはアルゴリズムに依存します。パラメーターのリストは、各回帰アルゴリズムの説明を参照してください。
訓練段階
訓練段階での回帰アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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|---|---|---|
data |
訓練データセットを含む n x p 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
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dependentVariables |
応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
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訓練段階で、回帰アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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|---|---|---|
model |
訓練されている回帰モデルのポインター。結果は Model クラスのオブジェクトです。 |
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予測段階
予測6階での回帰アルゴリズムの入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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|---|---|---|
data |
作業データセットを含む n x p 数値テーブルのポインター。このテーブルは、NumericTable の派生クラスのオブジェクトです。 |
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model |
訓練された回帰モデルのポインター。入力は Model クラスのオブジェクトです。 |
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予測段階で、回帰アルゴリズムは次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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|---|---|---|
prediction |
応答 (k 従属変数) を含む n x k 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、このテーブルは HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
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