接續上期專欄Dr.SAS將要介紹如何運用SAS EM來強化類神經網路的實用性： EM類神經網路主要參數功能以及如何透過決策樹分析解決類神經網路模型解釋性。

迴歸模型 (Linear Regression Model) 是非常流行的統計模式，分析的結果也被大量地應用在各個產業上，然而，迴歸分析雖也屬於資料探勘裡常用的演算方法，但它主要的演算方法卻是來自於統計分析的推估，因此須在正式進入迴歸分析之前，必須先確認各項資料條件滿足迴歸模型的基本假設，才適宜選用迴歸模式進行分析。否則，會造成資料本身不配適迴歸，但卻強迫進行迴歸模型建置，最終結果會造成模型解釋力始終無法被提升。

 接續上期專欄Dr.SAS介紹的迴歸模式最佳實務分析流程，Dr.SAS建議讀者在進行迴歸分析之前，先透過SAS EM的Graph Explore節點做資料散布圖形看資料分布的趨勢，或者最佳建議則是整合SAS EG下工作程序下Describe>> Distribution Analysis，選擇Normal Distribution來進行迴歸假設的檢驗程序。確認觀察資料滿足迴歸模型假設後，才能進行接續的迴歸分析程序。若資料不滿足迴歸模型假設時，則需進行適當的資料轉換工作。