シミュレーション用に組み合わせデータを生成する（スコアリング）
1.想定される利用目的
・作成した予測モデルに組み合わせデータを適用し最適な入力を探索する
（馬力を最大化させる最も低コストのスペックパターンを求めるなど）
2.サンプルストリームのダウンロード
3.サンプルストリームの説明
予測モデルを作成する（逆引き9-16/17と共通）
a.モデル学習用データは以下の通りです。自動車のスペックデータです。
b.[データ型]ノードを編集します。馬力を[対象]にして予測します。
c.[ニューラルネット]ノードを実行します。
d.[ニューラルネット]モデルナゲットが作成されました。
e.[テーブル]ノードを表示します。学習データに馬力を予測するフィールドが追加されました。
予測モデルを新規データに適用する
f.[ユーザー入力]ノードを右クリックして次のように入力します。例えば[燃費]は最小値18.0、最大値19.0で0.1刻みの組み合わせを要求するために[18;19,0.1]と設定します。
[プレビュー]します。1980通りの組み合わせテーブルです。
[テーブル]を実行します。スコアリングされています。馬力をソートすれば馬力が最大または最小の組み合わせを知ることができます。
注意事項
範囲と単位を誤ると爆発的に大きなテーブルを生成してしまうので注意してください。
4.参考情報
CADSを用いたスコアリングについて説明する記事
SPSS Modeler ノードリファレンス目次
SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）