Вибір функцій скорингу

Функції скорингу являють собою типи значень скорингу, доступні для обраної моделі Наприклад, передбачене значення цільової змінної, ймовірність передвіщеного значення або ймовірність обраного значення цільової змінної

Скоринг даних з використанням прогнозних моделей

Малюнок 15-3

Конструктор скорингу: вибір функцій скорингу

Функція скорингу Доступні функції скорингу залежать від моделі Одна або декілька з перерахованих нижче будуть присутні в списку:

n Передвіщене значення Передбачене значення цільової змінної Воно доступне для всіх моделей, виключаючи ті, які не містять цільової змінної

n Ймовірність передвіщеного значення Імовірність для передвіщеного значення

виявитися правильним значенням, виражена у вигляді частки Вона доступна для

більшості моделей з категоріальної цільової змінної

n Ймовірність обраного значення Імовірність для вибраного значення виявитися

правильним значенням, виражена у вигляді частки Виберіть значення в стовпі Значення

списку, що розкривається Доступні значення визначаються моделлю Вона доступна для більшості моделей з категоріальної цільової змінної

n Показник довіри Імовірність, повязана з передбаченим значенням

категоріальної цільової змінної Для моделей бінарної логістичної регресії,

поліноміальний логістичної регресії і наївною байесовской моделі вона збігається з ймовірністю передвіщеного значення Для моделей дерев і Ruleset показник довіри можна інтерпретувати як скориговану ймовірність передвіщеної категорії, і вона завжди менше вірогідності передвіщеного значення Для цих моделей значення показника довіри є більш надійним показником, ніж вірогідність передвіщеного значення

n Номер вузла Номер передвіщеного термінального вузла для моделей дерев

n Стандартна помилка Стандартна помилка передвіщеного значення Доступна для

моделей лінійної регресії, загальних лінійних моделей і узагальнених лінійних моделей з кількісної цільової змінної Вона доступна, тільки якщо у файлі моделей збережена коваріаційна матриця

n Накопичений ризик Оцінена функція накопиченого ризику Значення вказує

ймовірність спостереження події в заданий момент або раніше при заданих значеннях предикторів

n Найближчий сусід Ідентифікатор (ID) найближчого сусіда ID являє собою

значення змінної міток спостережень, якщо вона є Якщо ні, то це номер спостереження Застосовується тільки до моделей найближчих сусідів

n K-тий найближчий сусід IDk-того найближчого сусіда Введіть ціле число в

Як значення k в стовпці Значення ID являє собою значення змінної міток спостережень, якщо вона є Якщо ні, то це номер спостереження Застосовується тільки до моделей найближчих сусідів

n Відстань до найближчого сусіда Відстань до найближчого сусіда Залежно

від моделі буде використано або відстань Евкліда, або відстань «міського

кварталу » Застосовується тільки до моделей найближчих сусідів

n Відстань до k-того найближчого сусіда Відстань до k-того найближчого сусіда

Введіть ціле число як значення k в стовпці Значення Залежно від моделі буде використано або відстань Евкліда, або відстань «міського кварталу» Застосовується тільки до моделей найближчих сусідів

Імя поля Для кожної обраної функції скорингу в активному наборі даних зберігається нове поле (змінна) Можна використовувати імена, задані за замовчуванням, або ввести нові імена Якщо поля з такими іменами вже існують в активному наборі даних, то вони будуть замінені Правила іменування полів дивіться в розділі Імена змінних

Значення Зверніться до описів функцій скорингу за описами функцій, які використовують параметр Значення

Скоринг активного набору даних

На останньому кроці роботи з Конструктором можна запустити скоринг активного набору даних або вставити у вікно синтаксису згенерований командний синтаксис Згенерований командний синтаксис можна потім змінити і / або зберегти

Скоринг даних з використанням прогнозних моделей

Малюнок 15-4

Конструктор скорингу: Готово

Джерело: Керівництво користувача за базовою системою Statistics 20

Схожі статті:


Сподобалася стаття? Ви можете залишити відгук або підписатися на RSS , щоб автоматично отримувати інформацію про нові статтях.

Коментарів поки що немає.

Ваш отзыв

Поділ на параграфи відбувається автоматично, адреса електронної пошти ніколи не буде опублікований, допустимий HTML: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

*

*