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設置字段角色
字段的角色用于指定其在模型構建過程中的用法 - 例如，字段是輸入還是目標（預測的對象）。
注意：“分區”、“頻率”和“記錄標識”角色只能分別應用到單個字段。
可用的角色如下：
輸入。字段將用作機器學習的輸入（預測變量字段）。
目標。字段將用作機器學習的輸出或目標（模型將嘗試預測的字段之一）。
兩者。字段將被 Apriori 節點同時用作輸入和輸出。所有其他建模節點都將忽略該字段。
無。機器學習將忽略該字段。測量級別已設置為無類型的字段將在角色列中自動設置為無。
分區。指明字段用于將數據分區為單獨的樣本（用于訓練、測試，也可用于驗證）。該字段必須屬于實例化集合類型，具有兩個或三個可能值（在“字段值”對話框中定義）。第一個值表示訓練樣本，第二個值表示測試樣本，第三個值（如果存在）表示驗證樣本。所有其他值都將被忽略，且不能使用標志字段。請注意，要在分析中使用分區，必須在相應的模型構建或分析節點的“模型選項”選項卡中啟用分區。啟用分區時，會將對于分區字段具有空值的記錄從分析中排除。如果已在流中定義多個分區字段，那么必須在每個相應建模節點的“字段”選項卡中指定單一分區字段。如果數據中不存在適合的字段，您可以使用“分區”節點或“派生”節點進行創建。請參閱主題分區節點，了解更多信息。
分割。（僅名義、有序和標志字段）指定為字段的每個可能值構建一個模型。
頻率。 （僅數字字段）設置此角色允許將字段值用作記錄的頻率加權因子。僅 C&R 樹、CHAID、QUEST 和線性模型支持此功能；所有其他節點將忽略此角色。在支持此功能的建模節點的“字段”選項卡上，選擇使用頻率權重以啟用頻率加權。
記錄標識。此字段將用作唯一記錄標識。大多數節點都會忽略此特征；但它受線性模型支持，并且是 IBM Netezza 數據庫內挖掘節點所必需的。

離散變量

連續變量

 離散型隨機變量只可能出現可數型的實現值，比如自然數集，{0,1}等等，常見的有二項隨機變量，泊松隨機變量等。
連續型隨機變量的實現值是屬于不可數集合的，比如(0,1]，實數集，常見的有正態分布，指數分布，均勻分布等。
這里涉及集合論里可數和不可數的概念，如果你沒學過，講簡單點，前者可能出現的數值你是可以掰著手指頭一個一個數的，但是后者卻是不可能的。

SPSS Modeler 18 如果已經過期，破解就沒法用了。破解程序只能在IBM SPSS Modeler 沒有結束試用其實才可以起作用。
附上，試用過期后，重新試用的方法：
在臨時許可過期之后，
1. 刪除C:\Users\All Users\SafeNet Sentinel\Sentinel RMS Development Kit\System下的所有文件；
若是win7，此目錄變更為：C:\ProgramData\SafeNet Sentinel\Sentinel RMS Development Kit\System

2. 用管理員身份運行C:\Program Files\IBM\SPSS\Modeler\18\bin\licenseinit.exe，提示輸入Base product feature code:和Version (with a decimal point):時可以直接回車。

3、重新啟動IBM SPSS Modeler 就可以重新試用了