このノードは、ラベル付きサンプルセットを調べて、照会入力に最も近い入力を見つけます。 そして、その最も近い入力に呼応するターゲットを返します。 これは、トレーニング済みのニューラルネットワークを推論する代替手段になります。 ML Regression Proximity SOPは、入力の次元が低い時に効果的です。 ML Regression Proximity SOPは、トラブル対応やMLセットアップが正しいかどうかを確認するのに役立つツールです。

ML Regression Proximity SOPの1番目の入力には、ラベル付きサンプルを接続してください。 例えば、SOPのForループ内にML Example SOPを使用してラベル付きサンプルを作成するか、または、ML Example Import SOPを使用してファイルからラベル付きサンプルを読み込みます。 2番目の入力には、ラベル付きサンプルの各入力コンポーネントと同じ寄与で構成された入力コンポーネントを接続してください。 マルチパラメータで指定する入力/出力寄与は、元のラベル付きサンプルのMLノードで指定された入力/ターゲット寄与に合わせてください。

ML Regression Train TOPとML Regression Inference SOPが優先されている場合、ML Regression Proximity SOPは、データセットが正しく生成されたかどうかを確認するのに役立ちます。 データセットのラベル付きサンプルの入力コンポーネントを指定した場合、ML Regression Proximity SOPは、ターゲットに完全に一致したものを返します。 これは、データセット内の2つのラベル付きサンプルが同じ入力コンポーネントを持っていないことを前提としています。

一般的な情報は機械学習のドキュメントを参照してください。