「K近傍法」レポートにあるモデルのあてはめセクションの赤い三角ボタンのメニューには、以下のオプションがあります。
モザイク図
（応答変数が名義尺度または順序尺度の場合のみ。）モザイク図の表示／非表示を切り替えます。モザイク図を参照してください。
予測値と実測値のプロット
（連続尺度の応答にのみ使用可能。）RASE（平均平方誤差の平方根; Root Average Squared Erorr）が最小となっているモデルに関して、予測値に対して実測値をプロットしたグラフを表示します。RASEが同じで最小となっているモデルが複数ある場合は、Kの値が最小であるモデルのプロットが表示されます。
ヒント: 「モデル選択」グラフにおいてスライダの位置を変更すると、選択したKの値に対するモデルのプロットに更新されます。
予測値と残差のプロット
（連続尺度の応答にのみ使用可能。）RASE（平均平方誤差の平方根; Root Average Squared Erorr）が最小となっているモデルに関して、予測値に対して残差をプロットしたグラフを表示します。RASEが同じで最小となっているモデルが複数ある場合は、Kの値が最小であるモデルのプロットが表示されます。
ヒント: 「モデル選択」グラフにおいてスライダの位置を変更すると、選択したKの値に対するモデルのプロットに更新されます。
予測値の保存
予測値の列をK個、データテーブルに保存します。列の名前は「予測値 <応答変数> <k>」になります。k番目の列には、k個の近傍点から計算したモデルの予測値が保存されます。ここで「応答変数」は応答列の名前です。プラットフォームに表示されるレポート統計は、これらの生の予測を使用して生成されます。
予測式の保存
K近傍法モデルの予測式を含む列を保存します。Kの値を入力してください。予測式にはすべての学習データが含まれています。そのため、データテーブルが大規模になるとこのオプションは実用的ではありません。このオプションは、新しい観測に対するスコアを計算したり、応答の欠測値を予測したりするのに便利です。
注意: ［予測式の保存］と［予測値の保存］から得られた学習データ行の予測値は一致しません。［予測式の保存］オプションから得られた予測値は、予測値を求める行そのものも含んでいます。一方、［予測値の保存］オプションから得られた予測値は、予測値を求める行そのものは、その行の予測値を求めるのには使われず、他の行のみを使用しています。［予測式の保存］オプションはすべての学習データを使用するため、各学習データ行はそれぞれ最初の隣接行自体を使用し、k = 1の完全な予測を行います。これは、学習データの予測が正確すぎる可能性があることを意味し、モデル統計の計算に使用された場合、モデル精度の推定値が過大になってしまう可能性があります。そのため、プラットフォームに表示されるレポートの統計量は、予測式からの予測を使用して生成されません。
予測式を発行
指定されたKに対して、K近傍法モデルの予測式を作成し、それを「計算デポ」プラットフォームに計算式列のスクリプトとして保存します。「計算式デポ」レポートが開いていない場合は、このオプションによって「計算式デポ」レポートが作成されます。計算式デポを参照してください。