パフォーマンス統計の生成

モデル統計コンポーネントで、分類アルゴリズムおよび回帰アルゴリズムのパフォーマンス統計を生成します。モデル統計コンポーネントのチャートを使用して、学習用、検証用、およびテスト用のデータセットと選択した KPI のモデルパフォーマンス結果を視覚化します。

パフォーマンス統計を生成するようにモデル統計コンポーネントを設定し、モデル統計コンポーネントで結果を視覚化するには、次の手順を実行します。

  1. Expert Analytics を起動し、データセットに接続して、予測領域に移動します。
  2. コンポーネント一覧からパーティションコンポーネントを追加します。
    注記 パーティションコンポーネントは、モデル統計を使用しているときにチャートを表示する場合に、追加する必要があります。チャートの目的は、異なるパーティションデータセットの曲線を表示することです。
  3. パーティションコンポーネントをダブルクリックして、学習用、検証用、およびテスト用データセットの必要なデータフィールドを設定し、完了をクリックします。
  4. アルゴリズムセクションで、選択したアルゴリズムをドラッグし分析エディタにドロップして、設定します。たとえば、分類問題を解決する場合は、自動分類R-CNR Tree単純ベイズ の 3 つの分類アルゴリズムを選択します。
  5. コンポーネント一覧からモデル統計コンポーネントを適切なアルゴリズム (回帰または分類) の分析エディタに追加します。
  6. モデル統計コンポーネントをダブルクリックして設定オプションを開きます。
  7. プロパティタブをクリックして適切なアルゴリズムタイプを設定し、アルゴリズムを実行するターゲットの列を設定して、予測列を設定します。必要な場合は、全般タブをクリックして、コンポーネントのエイリアス説明を追加します。完了をクリックします。
  8. 分析の実行 アイコンをクリックします。
  9. モデル統計コンポーネントの結果タブを選択して、結果の概要を表示します。
  10. 必要な場合は、次のチャート形式でデータを表示します。
    1. ゲイン (利益):Y 軸はゲイン/利益、X 軸は割合を示します。
    2. 標準化 (KS):Y 軸は標準化されたゲイン、X 軸は割合を示します。
    3. リフト値:Y 軸はリフト利益、X 軸は割合を示します。
    4. ROC:Y 軸は感度、X 軸は特異度を示します。
    注記

    各チャートで、同じチャートにオーバーラップさせて、学習用、検証用、およびテスト用の曲線を表示できます。各チャートの各パーティション用に曲線が 1 つあります。

概要形式と、必要なアルゴリズムのチャート形式でパフォーマンス統計を生成しました。