「説明変数のスクリーニング」は、多数の候補の中から有意な説明変数を探したいときに便利です。数百個の説明変数があり、そこから応答変数を予測するのに役立つという点で有意なものだけを選択したい場合に、「説明変数のスクリーニング」が役立ちます。
「説明変数のスクリーニング」プラットフォームは、ブートストラップ森を使い、応答変数に対する潜在的な説明変数を選択します。各応答変数ごとに、100のディシジョンツリー（決定木）から構成されるブートストラップ森モデルがあてはめられます。ブートストラップ森モデルから、各説明変数の寄与度が算出されます。なお、ブートストラップ森では乱数が利用されているため、分析を再実行すると、説明変数の寄与度が多少異なる値になります。ディシジョンツリーの詳細については、パーティションを参照してください。