ソリューションに関連する既存のワードコーパスを選択します。たとえば、このユースケースでは、「ワードコーパス回帰」などのタイトルを持つワードコーパスを選択します。

関連するワードコーパスがない場合には、「ワードコーパスの作成」の手順に従います。ワードコーパスが完成したら、[回帰定義] フォームの [ワードコーパス] フィールドでそれを選択できます。

ただし、ワードコーパスの選択はオプションです。入力データにテキスト列があり、ワードコーパスを選択しない場合、回帰ソリューションでは、入力データのテキスト列を使用して新しいワードコーパスモデルのトレーニングが行われます。結果のワードコーパスは、他の回帰ソリューションや他の ML ソリューションタイプで再利用できます。

予測モデルで値を設定するフィールドを選択します。一般に、適切な出力フィールドは、数値、整数、または浮動小数点フィールドです。

この例のシナリオでは、 [actual_resolution_time] フィールドを使用して所要時間を測定します。出力フィールドでは数値を生成する必要があります。

回帰トレーニングの最小レコード数は 10,000 レコードです。

回帰トレーニングの最大レコード数は 30 万レコードです。