Ce panneau vous permet de suivre le processus de test à l'aide d'une barre de progression. A la fin du processus, un panneau récapitulatif s'affiche.
Vous pouvez utiliser la barre d'outils située en haut du panneau pour :
| Jeu de données | Nom du jeu de données d'application |
| Source | Répertoire où se trouve ce jeu de données |
| Nombre d'enregistrements | Nombre d'enregistrements du jeu de données |
| Nombre de variables montrant des écarts | Nombre de variables pour lesquelles des écarts ont été trouvés par rapport au jeu de données utilisé pour créer le modèle |
| Variable | Nom de la variable pour laquelle un écart a été détecté par rapport au jeu de données utilisé pour créer le modèle |
| Probabilité d'écart | Valeur entre 0 et 1qui indique l'écart de la variable d'un jeu de données à l'autre. Une probabilité d'écart de 1 indique qu'aucune valeur correspondante de cette variable n'a été trouvée dans les deux jeux de données. |
Pour chaque cible
rr_<TargetName> kc_<TargetName> |
Nom de la cible Remarque
rr_ indique une régression robuste (K2R) et kc_ une mise en cluster (K2S). |
| KI | Capacité prédictive, indicateur de qualité qui correspond à la proportion d'information contenue dans la variable cible que les variables explicatives peuvent expliquer. |
| KR | Confiance prédictive, indicateur de robustesse qui précise la capacité du modèle à obtenir les mêmes performances lorsqu'il est appliqué à un nouveau jeu de données ayant les mêmes caractéristiques que le jeu de données d'entraînement. |
La section Performance sur le jeu de données de contrôle affiche pour chaque variable cible, les indicateurs KI et KR obtenus par le modèle sur le jeu de données de contrôle.
Si le KI et/ou le KR du modèle sur le jeu de données de contrôle sont significativement plus faibles, cela signifie que la relation entre les variables et la variable cible a changé, et en conséquence, que le modèle devrait être généré à nouveau sur les nouvelles données.
Si le KI et le KR n'ont pas ou peu changé, cela signifie que la relation entre les variables d'entrée et la variable cible est toujours la même, mais cela ne signifie pas qu'il n'y a aucune différence de distribution entre les jeux de données.