予測モデリングでは、入力が与えられた場合に結果を予測するためにモデルが使用されます。この機能は、その手順を逆にして、モデルと望ましい出力を出発点とし、望ましい結果を達成するための最適化された入力を処方します。
このプロセスは処方的分析とも呼ばれます。なぜなら、作成されたモデルは将来を予測するためだけでなく、最善の行動方針が何であるかを解明するためにも使用されるからです。この意味で、このプロセスの結果は、現在の状況に対する処方箋となります。
最初のステップで、以下のいずれかのターゲットを定義できます。
例えば、2つの可能な結果を持つ分類モデルがあり、現在の状況で2つの結果のうちの1つを本当に達成したいとしましょう。この場合、達成したいクラスの確信度を最大化しようとします。
望ましい結果を指定した後、AI Studioはバックグラウンドで最適化アルゴリズムを実行し、望ましい結果が達成されるように、モデルの入力（シミュレーター画面の左側の設定）の最適な組み合わせを見つけようとします。
多くの場合、入力に対して特定の値を許可したくないことがあります。例えば、それらの値が現実には達成できないことがすでにわかっている場合です。AI Studioは、最適な入力の検索を制約するためのオプションのセットを提供します。
さらに、ユーザーは任意の属性に定数値を割り当てて、上記の条件を上書きすることができます。