clementine 回归分析Regression_association
C&R tree的案例应用——Clementine应用
C&R tree的案例应用——Clementine应用C&R tree全程为the classification and regression tree，分类回归树是是一种基于树的分类和预测方法，模型使用简单，易于理解（规则解释起来更简明易），该方法通过在每个步骤最大限度降低不纯洁度，使用递归分区来将训练记录分割为组。
本文使用clementine自带数据名为newschancart.sav.1 读入数据。
从source栏中选择SPSS FILE节点来读入数据newschancart.sav。
2将Type节点加入到数据流中，并进行属性设置。
将newschan的类型改为“标志”，方向改为“输出”。
3 加入C-R tree 节点，在模型设置中选择“启动交互会话”，此功能是在节点被执行之后，在树生成模型前可以对树进行编辑。
在“专家”栏中，选择专家模式，使用标准误差规则，将最小杂质改变值设为0.003，这个设置可以形成一个比较简单的树模型。
在停止标准中使用绝对值，父分支中和子分支中的最小记录分别为25，10。
4 运行此模型。
从图中结果可以发现训练数据一共有442个记录，其中215个数据回应为yes，占有约49%。
5下面让我们利用树模型看看能否改善这种积极的回应。
选择“生长树并修建”选项，结果如下：在图中我们发现，在关于年龄的第二个节点中，yes的积极回应率增加到68%左右，此时年龄大于40.5。
而年龄在小于或等于40.5的节点1具有较低的回应率仅为34.5%，继续向下面的节点看，即使在节点1之后的分类中，也有偏高的回应率如节点13的回应率为60.4%。
6 检查树的收益表。
收益指数能够有助于划分每一个节点的目标类别的比例。
选择目标类别为1。
如下图：图中所示，节点2和节点13具有最高指数，节点2的指数高达140%，这说明这类群体积极接受的机会是1.4倍。
7 在分位数中选择十分位数，以图表展示提升，目标类别依旧为1。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
各种线性回归模型原理
各种线性回归模型原理线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的方法，用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型。
在这里，我将介绍一些常见的线性回归模型及其原理。
1. 简单线性回归模型（Simple Linear Regression）简单线性回归模型是最简单的线性回归模型，用来描述一个自变量和一个因变量之间的线性关系。
模型方程为：Y=α+βX+ε其中，Y是因变量，X是自变量，α是截距，β是斜率，ε是误差。
模型的目标是找到最优的α和β，使得模型的残差平方和最小。
这可以通过最小二乘法来实现，即求解最小化残差平方和的估计值。
2. 多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）多元线性回归模型是简单线性回归模型的扩展，用来描述多个自变量和一个因变量之间的线性关系。
模型方程为：Y=α+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε其中，Y是因变量，X1,X2,...,Xn是自变量，α是截距，β1,β2,...,βn是自变量的系数，ε是误差。
多元线性回归模型的参数估计同样可以通过最小二乘法来实现，找到使残差平方和最小的系数估计值。
3. 岭回归（Ridge Regression）岭回归是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。
在多元线性回归中，如果自变量之间存在高度相关性，会导致参数估计不稳定性。
岭回归加入一个正则化项，通过调节正则化参数λ来调整模型的复杂度，从而降低模型的过拟合风险。
模型方程为：Y=α+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε+λ∑βi^2其中，λ是正则化参数，∑βi^2是所有参数的平方和。
岭回归通过最小化残差平方和和正则化项之和来估计参数。
当λ=0时，岭回归变为多元线性回归，当λ→∞时，参数估计值将趋近于0。
4. Lasso回归（Lasso Regression）Lasso回归是另一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法，与岭回归不同的是，Lasso回归使用L1正则化，可以使得一些参数估计为0，从而实现特征选择。
回归分析的分类
目录
因子分析（Factor analysis）
因子分析的关键点 因子分析应用的领域和解决的典型问题 问卷设计形式 案例演示
聚类分析（Cluster analysis） 对应分析（Correspondence analysis） 联合分析（Conjoint analysis） 多元回归分析（ Multiple Linear regressions
因子分析＋知觉图 研究
品牌
因子分析可以从研究品牌形象的诸多软性和硬性的特性中浓缩和 提炼的出少数几个综合因素，使得品牌形象更加鲜明、独树一帜
因子分析的结果可以用定位图的方式呈现
在品牌形象研究方面，定性研究的方法应用的比较早也相对成熟， 但是随着统计学的发展同时也为了适应市场研究领域不断提出的 更新要求，定量研究的方法越来越多的应用在了品牌研究方面
因子4 14%
因子5 14%
因子1 33%
因子2 18%
因子3 21%
案例演示
主要的影响因子
通过因子分析还可以进行地区 间的比较，如左图
F(1) 0.4
0.2
从图中可以看出，广告和促销、 医生及报销手段对上海人的影 响明显高于对北京人的影响
0
F(5)
-0.2
-0.4
相应的，周围人和朋友及疾病
应用领域和解决的典型问题
因子分析在市场研究领域应用的越来越广泛。作 为一种比较高级的统计分析技术，因子分析的结果不但可 以直接揭示某些隐含的信息，还可以为其他很多分析提供 支持
因子分析＋聚类分析
市场细分
通过对提取的因子做聚类分析将受访者分成不同的人群
使用Clementine多项式Logistic回归判定电信客户类别
ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ， ｗｅ ｃ ａ ｎ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｉ ｔ ｇ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｏ ｉ ｒ ｅ ｓ ｏ ｆ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｃ ｕ ｓ ｔ ｏ ｍｅ ｓ ｒ ． Ｔ ｈ ｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｕ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｒ ’ Ｓ ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ， ｊ ｏ ｂ ｔ ｅ ｎ ｕ ｒ ｅ ，
ｓ ｅ ｔ ｔ ｌ ｅ ｄ ｌ ｉ ｖ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｆ ａ ｍｉ ｌ ｙ ｍｅ ｍｂ ｅ ｒ ｓ ｌ ｅ ａ ｄ ｓ ｈ ｉ ｄ ｉ ｓ ｃ ｉｍｉ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｆ ｏ ｒ ａ ｄ ｉｔ ｄ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ —ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｃ ｌ ａ Ｓ Ｓ ． Ｔｈ ｅ ｓ ｅ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｓ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｉ ｔ ｇ ａ ｔ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｌ ａ ｕ ｓ ｅ ｓ’ ｒ ｄ ｅ ｍｏ ｒａ ｇ ｐ ｈ ｉ ｃ ｓ ．
【 中图分类号 】Ｔ Ｎ９ １ ４
基于clementine的数据挖掘指导
基于clementine的数据挖掘实验指导目录clementine决策树分类模型 (2)一．基于决策树模型进行分类的基本原理概念 (2)二. 范例说明 (2)三. 数据集说明 (3)四. 训练模型 (3)五. 测试模型 (7)clementine线性回归模型 (10)一. 回归分析的基本原理 (10)二. 范例说明 (10)三. 数据集说明 (10)四. 训练模型 (10)五. 测试模型 (15)Clementine聚类分析模型 (18)一. 聚类分析的基本原理 (18)二. 范例说明 (18)三. 数据集说明 (18)四. 建立聚类模型 (19)Clementine关联规则模型 (24)一. 关联规则的基本原理 (24)二. 范例说明 (24)三. 数据集说明 (25)四. 关联规则模型 (25)clementine决策树分类模型一．基于决策树模型进行分类的基本原理概念分类就是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。
由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。
数据分类是一个两步过程:第一步，建立一个模型,描述预定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。
clementine 8.1中提供的回归方法有两种：C5.0（C5.0决策树）和Neural Net（神经网络）。
下面的例子主要基于C5.0决策树生成算法进行分类。
C5.0算法最早(20世纪50年代)的算法是亨特CLS(Concept Learning System)提出，后经发展由J R Quinlan在1979年提出了著名的ID3算法，主要针对离散型属性数据；C4.5是ID3后来的改进算法，它在ID3基础上增加了：对连续属性的离散化；C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法，主要在执行效率和内存使用方面进行了改进。
优点：在面对数据遗漏和输入字段很多的问题时非常稳健；通常不需要很长的训练次数进行估计；比一些其他类型的模型易于理解，模型推出的规则有非常直观的解释；也提供强大的增强技术以提高分类的精度。
35种原点回归模式
35种原点回归模式详解在数据分析与机器学习的领域中，回归分析是一种重要的统计方法，用于研究因变量与自变量之间的关系。
以下是35种常见的回归分析方法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
1.线性回归（Linear Regression）：最简单且最常用的回归分析方法，适用于因变量与自变量之间存在线性关系的情况。
2.多项式回归（Polynomial Regression）：通过引入多项式函数来扩展线性回归模型，以适应非线性关系。
3.逻辑回归（Logistic Regression）：用于二元分类问题的回归分析方法，其因变量是二元的逻辑函数。
4.岭回归（Ridge Regression）：通过增加一个正则化项来防止过拟合，有助于提高模型的泛化能力。
5.主成分回归（Principal Component Regression）：利用主成分分析降维后进行线性回归，减少数据的复杂性。
6.套索回归（Lasso Regression）：通过引入L1正则化，强制某些系数为零，从而实现特征选择。
7.弹性网回归（ElasticNet Regression）：结合了L1和L2正则化，以同时实现特征选择和防止过拟合。
8.多任务学习回归（Multi-task Learning Regression）：将多个任务共享部分特征，以提高预测性能和泛化能力。
9.时间序列回归（Time Series Regression）：专门针对时间序列数据设计的回归模型，考虑了时间依赖性和滞后效应。
10.支持向量回归（Support Vector Regression）：利用支持向量机技术构建的回归模型，适用于小样本数据集。
11.K均值聚类回归（K-means Clustering Regression）：将聚类算法与回归分析相结合，通过对数据进行聚类后再进行回归预测。
12.高斯过程回归（Gaussian Process Regression）：基于高斯过程的非参数贝叶斯方法，适用于解决非线性回归问题。
回归分析——精选推荐
回归分析回归分析（Regression Analysis ）是研究因变量y 和自变量x 之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度。
简约地讲，可以理解为用一种确定的函数关系去近似代替比较复杂的相关关系，这个函数称为回归函数，在实际问题中称为经验公式。
回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X ，Y 的观察值（样本），对回归函数进行统计推断，包括对它进行估计及检验与它有关的假设等。
在SPSS 中的“Analyze ”菜单下的“Regression ”项是专门用于回归分析的过程组。
单击该项，将打开“Regression ”的右拉式菜单，菜单包含如下几项：1.Linear 线性回归。
2.Curve Estimation 曲线估计。
3.Binary Logistic 二元逻辑分析。
4.Multinomial Logistic 多元逻辑分析。
5.Ordinal 序数分析。
6.Probit 概率分析。
7.Nonlinear 非线性估计。
8.Weight Estimation 加权估计。
9.2-Stage Least Squares 两段最小二乘法。
本课程将介绍其中的“Linear ”、“Curve Estimation ”和“Nonlinear ”项过程的应用。
一元回归分析在数学关系式中只描述了一个变量与另一个变量之间的数量变化关系，则称其为一元回归分析。
其回归模型为i i i bx a y ε++=，y 称为因变量，x 称为自变量，ε称为随机误差，a ,b 称为待估计的回归参数，下标i 表示第i 个观测值。
若给出a 和b 的估计量分别为b aˆ,ˆ则经验回归方程：ii x b a y ˆˆˆ+=，一般把i i i y y e ˆ-=称为残差， 残差i e 可视为扰动ε的“估计量”。
例：湖北省汉阳县历年越冬代二化螟发蛾盛期与当年三月上旬平均气温的数据如表1-1，分析三月上旬平均温度与越冬代二化螟发蛾盛期的关系。
Clementine自带实例_多项式Logistic回归
» logistic回归是一种基于输入值的记彔分类统计 技术。它跟线性回归相似但用分类目标字段替换 数字字段。 » 比如，考虑电信服务提供商基于服务使用模式将 他们的客户分群成4类。如果人口统计数据能够 用来预测组成员，那么您可以为潜在客户定制特 定的产品。 » 使用的流文件 %clementine%\demo\Classification_Module \telco_custcat.str » 使用的数据文件 %clementine%\demo\telco.sav
» 在与家标签中，选择与家 模式，选择输出，在高级 输出对话框，选择分类表 » 执行节点产生模型（在右 上角的模型面板），右击 选择浏览
» 模型标签展示了用 于将记彔分类的等 式。有四种分类， 其中一种为基准类 别，因此丌会展示 等式绅节，而只会 展示其他三种
» 汇总标签展示了模型使用的 目标字段和输入字段（预测 字段/协变量）。我们看到这 些都是被逐步法选入的字段， 而丌是所有的被提交的字段。
译者注：Logistic regression应该翻译成Logistic回归，而非逻辑回归，因为本身跟逻辑没有什么关系
说明
» 本文档翻译自Clementine的自带应用程序实例， 错漏在所难免，有问题请e-mail，欢迎粉我微博 » e-mail：973599102@ » 微博：/datafish
» 实例关注使用人口数据预测使用模式。目标字段 custcat有四种可能的值，相当于四种客户群， 如下：
因为目标有多种分类，所以我们采用多项式模型。 而在有两个丌同目标的案例中，例如是 /否，真/假， 流失/丌流失，则可以使用二项式模型代替。参见 本系列文档中的电信流失（二项式回归）
» 添加一个指向telco.sav 的SPSS源文件节点 » 添加一个类型节点以定 义字段，确保它们的类 型都设置正确。例如， 对于大多数只有0值和1 值的字段来说应该被设 为标志，但某些特定的 字段，如性别，应该被 更精确的视为双值集合。 小技巧：要改变多个字段的类型，点击“值”字段 排序，按下shift键对您要改变的字段进行多选。可 右击选择的字段改变选择字段的类型戒者属性。
你应该要掌握的7种回归分析方法
你应该要掌握的7种回归分析方法回归分析是一种常用的数据分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在实际应用中，有许多不同的回归分析方法可供选择。
以下是应该掌握的7种回归分析方法：1. 简单线性回归分析(Simple Linear Regression)：简单线性回归是回归分析中最简单的方法之一、它是一种用于研究两个变量之间关系的方法，其中一个变量是自变量，另一个变量是因变量。
简单线性回归可以用来预测因变量的值，基于自变量的值。
2. 多元线性回归分析(Multiple Linear Regression)：多元线性回归是在简单线性回归的基础上发展起来的一种方法。
它可以用来研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
多元线性回归分析可以帮助我们确定哪些自变量对于因变量的解释最为重要。
3. 逻辑回归(Logistic Regression)：逻辑回归是一种用于预测二分类变量的回归分析方法。
逻辑回归可以用来预测一个事件发生的概率。
它的输出是一个介于0和1之间的概率值，可以使用阈值来进行分类。
4. 多项式回归(Polynomial Regression)：多项式回归是回归分析的一种扩展方法。
它可以用来研究变量之间的非线性关系。
多项式回归可以将自变量的幂次作为额外的变量添加到回归模型中。
5. 岭回归(Ridge Regression)：岭回归是一种用于处理多重共线性问题的回归分析方法。
多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的情况。
岭回归通过对回归系数进行惩罚来减少共线性的影响。
6. Lasso回归(Lasso Regression)：Lasso回归是另一种可以处理多重共线性问题的回归分析方法。
与岭回归不同的是，Lasso回归通过对回归系数进行惩罚，并使用L1正则化来选择最重要的自变量。
7. Elastic Net回归(Elastic Net Regression)：Elastic Net回归是岭回归和Lasso回归的结合方法。
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Only use complete records： 在預設設置下，線性迴歸節點只 使用模型中所有欄位均有有效值 的記錄。如果有大量遺漏值，使 用者可能會發現這種方法剔除了 太多的記錄，使使用者沒有足夠 的資料生成一個好的模型。在這 種 情 況 下 ， 可 以 取 消 選 擇 Only use complete records 選項。
模型的基本假設：
i N (0, 2 )
迴歸模型之兩母數 0 , 1 常為未知，可由樣本迴歸方程式中的樣 本統計量分別來估計，而樣本統計量通常是由最小平方法求得:
NID
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2
線性迴歸節點
該模型根據輸入欄位估計預測輸出欄位的最佳線性方程。迴 歸方程代表一條直線或者平面，其預測值與真實輸出值的離 差最小。這是一種非常常用的用於綜括資料並作出預測的統 計方法。 要求：(1)只有數值型欄位可用於迴歸模型。 (2)必頇只有一個“Out”欄位和一個以上的“In”欄位 (3)欄位方向爲“Both”或者“None”的欄位將被忽略， 同樣被忽略的還有非數值型欄位。 優點：迴歸模型相對簡單，並爲生成的預測給出易於解釋的 數學方程。由於迴歸建模是一個比較成熟的統計方法，迴歸 模型的特性容易理解。而且，迴歸模型訓練起來也非常快。 線性迴歸節點提供自動選擇欄位的方法以刪除方程中的不顯 著的輸入欄位。
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生成線性迴歸模型Browser
在Browser視窗中，會顯示出迴歸方程式(Equation for y)： y 0 1x1 k xk Expert Output…：進一步顯示各項統計量、殘差、 共線性診斷…等等的資訊。
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殘差統計表（Residuals statistics (optional)）： 展示用於描述預測誤差分別的總結統計量。
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關聯規則分析
關聯規則是發現交易資料庫中不同商品（項）之間的聯繫， 這些規則找出顧客購買行爲模式，如購買了某一商品對購買 其他商品的影響。發現這樣的規則可以應用於商品貨架設計、 貨存安排以及根據購買模式對用戶進行分類。 購物籃分析主要的分析對象是發生在同一時間的事件。 關聯規則的基本概念： 支援度(Support)： 指在訓練集中滿足前提條件記錄占全部記錄的百分比。 可信度(Confidence)： 前提條件爲真的記錄中結論也爲真的記錄所占的百分比。 Ex.有如下規則：If B and C then A。則它的可信度是： p（B and C and A）/p（B and C）=5%/15%=0.33。
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後退法（Backwards）： 後退法欄位選擇與逐步迴歸欄位選擇的相似之處在於 都是逐步建立模型。但是，這種方法下最初的模型包括 所有的輸入欄位作爲預測欄位，欄位只能被剔除出模型 而不能被添加到模型。對模型幾乎沒有貢獻的輸入欄位 被一個一個的剔除出模型，直至剩下的每一個欄位都顯 著影響模型預測效果，此時生成最終的模型。 前進法（Forwards）： 前進法本質上與後退法相反。這種方法下最初的模型 是沒有任何輸入欄位的最簡化模型，欄位只能被添加到 模型中而不能被剔除。在每一步，檢驗尚未進入模型的 輸入欄位對模型的改進程度，對模型改進最大的欄位進 入模型。在沒有欄位可添加到模型或者最好的備選欄位 對模型沒有多大改進時，生成最終模型。
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Durbin－Watson（DW統計量）：對自相關的DW檢驗。該檢驗檢測 記錄順序對迴歸模型的影響，記錄順序可能使迴歸模型無效。 模型擬合優度（Model fit）：模型擬和概要，包括擬合優度（R2） 它表示輸出欄位方差中能夠被輸入欄位解釋的比例。 R2 改變量（R squared change）：逐步迴歸、前進法、後退法等估計 方法中每一步的R2改變量。 部分相關係數和偏相關係數(Part and Partial correlations）： 輔助決定每個輸入欄位對模型重要性及對模型的獨特貢獻的統計量。 敘述統計量（Descriptives）：輸入和輸出欄位的基本敘述統計量。
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模型總結（Model summary）。顯示了模型適合度 的各種總結。如果R-Squared Change選擇在線性回歸 節點中被選中，則在逐步回歸，前進法或後退法的 模型調整中的每步的每個改變都會被顯示。
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變異數分析（ANOVA）。顯示模型的變異數分析表 (ANOVA)。
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係數（Coefficients）：顯示模型的係數和這些係數的檢定統計 量。如果在線性回歸節點中的Confidence interval選項被選擇， 95% 信賴區間也會在表中顯示出來。如果Part and partial correlations 選項被選中，偏相關係數和部分相關係數也會顯示出 來。最終如果Collinearity Diagnostics選項被選擇，關於輸入欄位 的共線性統計量也會在表中顯示。
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線性迴歸節點輸出選項(Expert Output)
Confidence interval（信賴區間）： 方程中每個迴歸係數的95％信賴區間。 Covariance matrix（共變數矩陣）：輸入欄位的共變數矩陣。 多重共線性診斷（Collinearity diagnostics）： 輔助判別多餘輸入欄位問題的統計量。
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方程中包括常數(Include constant in equation）： 該選項決定是否在最終方程中包含常數項。在大多數情況下， 應該選擇該選項。如果使用者有先驗知識，只要預測欄位爲零 時輸出欄位總是爲零，則該選項很有用。
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線性迴歸節點高級選項(Expert)
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關聯規則的優缺點： 優點： (1)它可以産生清晰有用的結果。 (2)它支援間接資料挖掘。 (3)可以處理變長的資料。 (4)它的計算的消耗量是可以預見的。 缺點： (1)當問題變大時，計算量增長得厲害。 (2)難以決定正確的資料。 (3)容易忽略稀有的資料。
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相關性係數（Coefficient correlations (optional)）： 展示估計的係數間的相關 性。
共線性診斷（Collinearity diagnostics (optional)）： 展示用於分辨輸入欄位是 否是從一個線性相關的集 中而來的。
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加權最小平方(Weighted Least Square)： 選擇以某個欄位來做加權，注意此欄位必頇是數值型的欄位。 Stepping Criteria and Tolerance： 這些選項允許控制逐步篩選法、前進法、後退法中欄位進入和剔除的準 則。 Expert Output： 這些選項允許要求在該節點生成 的模型的高級輸出中所出現的附
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廣義歸納節點
Generalized Rule Induction
目的：發現資料間的關聯規則。 關聯規則語句形式爲：(如果 前提 則 結果） if antecedent(s) then consequent(s) GRI從資料中提取一組規則，找出資訊容量最高的規則。 資訊容量的度量採用指數衡量，該指數把規則的普適 性（Support）和精確性（confidence）都考慮在內。
迴歸分析
迴歸分析可用來找出兩個或兩個以上計量變數間的關係，並進而 從一群變數中可以預測資料趨勢 Ex：若某人知道廣告費用和銷售之關係，則他可以藉迴歸分析從 廣告費用中預測銷售。 在迴歸分析中最簡單的模型是二變數的直線迴歸關係式，即所謂 的簡單線性迴歸模型 Simple Linear Regression Model。 設Ｘ為自變數（獨立變數或解釋變數），Ｙ為因變數（相關變數 或被解釋變數），在一特定Ｘ值下重複實驗或觀察，則Ｙ觀測值 可構成一條件機率分配這兩變數的函數關係可以數學公式表示。 若x是自變數，y是因變數，則函數關係可表示為： y = f（x） 因此若巳知x之值，可由函數關係中計算出y之預測值。 Ex：若產品銷售額 y 與銷售單位 x 之關係為：一單位產品可銷 售20元，則其相互關係得：y = 20x 函數
線性迴歸方程的高級輸出
警告（Warning）。輸 出有關結果的警告資訊 和存在潛在性問題的資 訊。 描述型統計量 (Descriptive statistics (optional))。顯示有效 記錄（案例）的數目， 平均數以及每個用於分 析的欄位的標準差。
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相關係數（Correlations (optional)）。顯示輸入和輸 出欄位的相關係數矩陣。單 尾的顯著係數和每個相關記 錄數均將顯示。 輸入/刪除的變數 （Variables entered/removed）。顯示 在逐步(stepwise?)回歸，前 進法回歸或後退法回歸時模 型中加入或刪除的變數。對 於前進法，只有一行顯示了 加入的所有欄位。
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生成線性迴歸模型
當使用者執行一個包含線性回歸等式等式節點的流時， 該節點將加入一個包括爲輸出欄位元進行模型預測的新 欄位。這些新欄位名稱將從被預測的輸出欄位中衍生， 添加$E-爲字首。
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添加一個Analysis節點 來給出預測值和真實 值的匹配程度如何的 資訊。 使用者也可以使用一 個Plot節點來展示預測 值與真實值的比較， 這可以幫助使用者來 分辨模型最難以準確 分類的記錄和分辯模 型中的系統錯誤。