Propiedades que se pueden configurar para el algoritmo Regresión exponencial de HANA.
Sintaxis Use este algoritmo para detectar tendencias en los datos. Este algoritmo realiza un análisis de regresión de una sola variable. Determina la forma en la que una variable concreta influye en otra variable mediante una función exponencial.
Propiedades de la regresión exponencial de HANA
Nota El tipo de datos de las columnas que se usan durante el puntaje de modelo debería ser el mismo que el tipo de datos de las columnas que se usan al elaborar el modelo.
Tabla 1: Propiedades del algoritmo
| Propiedad |
Descripción |
| Modo de salida |
Seleccione el modo en el que desea usar la salida de este algoritmo. Valores posibles: - Relleno: rellena los valores faltantes en la columna de destino.
- Tendencia: predice los valores para la columna dependiente y agrega una columna adicional en la salida que contiene los valores previstos.
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| Columnas independientes |
Seleccione las columnas de entrada con las que desea realizar la regresión. |
| Columna dependiente |
Seleccione la columna de destino para la que desea realizar la regresión. |
| Valores faltantes |
Seleccione el método para manejar los valores perdidos. Métodos posibles: - Ignorar: el algoritmo omite los registros que contienen valores faltantes en las columnas independientes o dependientes.
- Mantener el algoritmo conserva los registros que contiene los valores faltantes durante el cálculo.
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| Nombre de columna prevista |
Introduzca un nombre para la columna recién añadida que contiene los valores previstos. |
| Número de subprocesos |
Escriba el número de subprocesos que debe usar el algoritmo durante la ejecución. El valor predeterminado es 1. |