Nó Regressão

Regressão linear é uma técnica estatística comum para classificar registros com base nos valores de campos de entrada numéricos. A regressão linear se ajusta a uma linha reta ou superfície que minimiza as discrepâncias entre os valores de saída preditos e reais.

Requisitos. Apenas campos numéricos podem ser utilizados em um modelo de regressão. Você deve ter exatamente um campo de destino (com o papel configurado para Target) e um ou mais preditores (com a função configurada para Input). Campos com uma função de Both ou None são ignorados, como são campos não numéricos. (Se necessário, campos não numéricos podem ser recodificaos utilizando um nó Derivar).

Fortes. Os modelos de regressão são relativamente simples e fornecem uma fórmula matemática fácil de interpretar para gerar predições. Como a modelagem de regressão é um procedimento estatístico consagrado, as propriedades desses modelos são bem entendidas. Em geral, os modelos de regressão também são muito rápidos para treinar. O nó Regressão fornece métodos para seleção automática de campo para eliminar campos de entrada não significativos da equação.