在模型中指定當做迴歸輸入變數使用的資料行

線性迴歸模型會把可預測屬性的值表示為公式的結果，此公式結合輸入的方式會使資料盡可能地貼近預估迴歸線。這種演算法只接受數值當做輸入，而且會自動偵測提供最佳解的輸入。

不過，您可以藉由將 FORCE_REGRESSOR 參數加入模型並且指定所使用的迴歸輸入變數，指定將資料行包含為迴歸輸入變數。當屬性具有某種意義 (即使其效果過小而無法由模型偵測出來)，或者您想要確保屬性包含在公式中時，就可以這麼做。

下列程序描述如何使用類神經網路教學課程所使用的相同範例資料來建立簡單的線性迴歸模型。此模型不一定很強固，但可以示範如何使用資料採礦設計師自訂線性迴歸模型。

在 SQL Server Data Tools (SSDT) 的 [方案總管] 中，展開 [採礦結構]。
在設計師中按兩下 Call Center.dmm 將其開啟。
從 [採礦模型] 功能表選取 [新增採礦模型]。
針對演算法選取 [Microsoft 線性迴歸]。輸入「撥接中心迴歸」當做名稱。
按照下列指示，在 [採礦模型] 索引標籤中變更資料行的使用方式。未列於下列清單的所有資料行都應該設定為 [忽略] (若尚未設定)。

FactCallCenterID Key

ServiceGrade PredictOnly

Total Operators 輸入

AverageTimePerIssue 輸入
從 [採礦模型] 功能表選取 [設定模型參數]。
針對 FORCE_REGRESSOR 參數，在 [值] 資料行中輸入資料行名稱 (將名稱放入方括號並以逗號分隔)，如下所示：
```
[Average Time Per Issue],[Total Operators]
```
[!附註]

演算法將會自動偵測可做為最佳迴歸輸入變數的資料行。當您想要確定最終公式中是否包含了某資料行時，只需強制使用迴歸輸入變數即可。
從 [採礦模型] 功能表選取 [處理模型]。

在檢視器中，模型會以包含迴歸公式的單一節點來表示。您可以在 [採礦圖例] 中檢視公式，或者也可以藉由使用查詢來擷取公式的係數。

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