솔루션과 관련된 기존 단어 뭉치를 선택합니다. 예를 들어 이 사용 사례에서는 단어 뭉치 회귀와 같은 제목이 있는 단어 뭉치를 선택합니다.

관련 단어 말뭉치가 없는 경우 단어 말뭉치 만들기의 단계를 따릅니다. 단어 말뭉치가 완료되면 회귀 정의 양식의 단어 말뭉치 필드에서 선택할 수 있습니다.

그러나 말뭉치 선택이라는 단어는 선택 사항입니다. 입력 데이터에 텍스트 열이 있고 단어 말뭉치를 선택하지 않는 경우 회귀 솔루션은 입력 데이터의 텍스트 열을 사용하여 새 단어 말뭉치 모델을 학습시킵니다. 결과 단어 말뭉치는 다른 회귀 솔루션이나 다른 ML 솔루션 유형에서 재사용할 수 있습니다.

예측 모델이 설정하려는 값의 필드를 선택합니다. 일반적으로 좋은 출력 필드는 숫자, 정수 또는 부동 소수점 필드입니다.

이 예제 시나리오에서는 actual_resolution_time 필드를 사용하여 시간을 측정합니다. 출력 필드는 숫자 값을 생성해야 합니다.

회귀 교육의 최소 기록 수는 10,000개입니다.

회귀 교육의 최대 기록 수는 300,000개로 제한됩니다.