このグラフタイプには、現在、モデル一致ラインや上下境界線を識別するアルゴリズムは含まれて *おりません* 。 この要素は、グラフを起動するのに使っている DataSet で自分で指定する必要があります。 ただし、これらの要素を特定化するのに R や Python などのツールを使うことができます。
## 予測モデリンググラフを作成する
予測モデリンググラフでは、DataSet から 3 つのデータ列または行を必要とします。上限と下限を表示する場合は、5 つ必要になります。 まずグラフの X 座標値が入っている列が必要です。 残りの全ての列には、対応する X 座標値と対になる Y 座標の値が入っており、これによってグラフ内のさまざまな要素が形成されます。 この Y 座標の列は次のとおりです：
* グラフの点の Y 座標の値が入った列（必須）。
* モデル一致ラインの Y 座標の値が入った列（必須）。
* 上限の Y 座標の値が入った列（オプション）。
* 下限の Y 座標の値が入った列（オプション）。
データを設定する方法の例については、下の図を参照してください。
値、カテゴリー、系列データの詳細は、 [チャートデータについて](/s/article/360043428693 "チャートデータについて") を参照してください。
Analyzer で、予測モデリンググラフのデータが入っている列を選択します。 データ列を選択する方法に関しては、 [DataSet 列をチャートに適用する](/s/article/360043428713 "DataSet 列をチャートに適用する") を参照してください。
Analyzer でチャートをフォーマットする方法に関しては、 [KPI カード作成パート 2： Analyzer](/s/article/ "KPI カード作成パート 2：Analyzer") を参照してください。
次の図は、典型的な列ベースのスプレッドシートのデータがどのように予測モデリンググラフに変換されるかを示しています。 この例のスプレッドシートには、グラフを起動しているのに使用されているデータのほんの一部しか含んでいないことに注意してください。
## 予測モデリンググラフをカスタマイズする
外れ値グラフの外観は、 **チャートの設定** を編集することでカスタマイズできます。 チャートの設定の全オプションについては、 [チャートの設定リファレンスガイド](/s/article/ "チャートの設定") を参照してください。 予測グラフ固有のプロパティには、以下が含まれます。 サムネイル画像をクリックすると、拡大画像が表示されます。
プロパティ | 説明 | 例 |
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一般 > 境界領域の塗りつぶしの色 | 最初の予測ラインの上下境界線の間の領域の色を決定します。 この境界線のいずれが設定されていない場合は、塗りつぶしは適用されません。 |  |
一般 > 塗りつぶしの透明度の割合 | 最初の予測ラインの上下境界線の間の塗りつぶしの透明度の割合を決定します。 0 と 100 の間の任意の数字を選択することができます。0 は完全に不透明で、100 は完全に透明を意味します。 境界線域の塗りつぶしの色 で色が選択されていない場合は、この属性は利用できません。 例では、透明度は 75 に設定されています。 |  |