Генерация статистики производительности

В компоненте статистики моделей можно сгенерировать статистику производительности для алгоритмов классификации и регрессии. Диаграммы в компоненте статистики моделей используются в целях визуализации результатов производительности моделей для наборов данных обучения, проверки и тестирования, а также для выбранных KPI.

Чтобы настроить компонент статистики моделей для генерации статистики производительности и визуализации результатов в компоненте статистики моделей, выполните следующие шаги.

  1. Запустите Expert Analytics, установите соединение с набором данных и перейдите к вкладке Прогноз.
  2. Из списка компонентов добавьте компонент Разделение.
    Примечание Компонент разделения необходимо добавить для отображения диаграмм при просмотре статистики моделей. Диаграммы используются в целях отображения кривых для наборов данных в разных разделах.
  3. Дважды щелкните компонент Разделение, настройте нужные поля данных для наборов данных обучения, проверки и тестирования и нажмите Готово.
  4. В области алгоритмов перетащите выбранные алгоритмы в редактор анализа и настройте их. Например, для решения задачи классификации можно выбрать три алгоритма классификации: Автоматическая классификация, Дерево CNR (R) и Наивный байесовский.
  5. Из списка компонентов добавьте компонент Статистика моделей в редактор анализа для соответствующего алгоритма (регрессии или классификации).
  6. Дважды щелкните компонент Статистика моделей, чтобы открыть опции конфигурации.
  7. Щелкните вкладку Свойства для настройки соответствующего вида алгоритма, укажите Целевой столбец, для которого требуется выполнить алгоритм, и Столбец прогноза. Опционально откройте вкладку Общее и добавьте компоненты Псевдоним и Описание. Нажмите Готово.
  8. Щелкните значок Выполнить анализ.
  9. Откройте вкладку Результаты в компоненте статистики моделей, чтобы просмотреть резюме результатов.
  10. Опционально можно просмотреть данные в формате следующих диаграмм:
    1. Прирост/прибыль: На оси Y отображается прирост/прибыль, а на оси X — процент.
    2. Стандартная (KS): На оси Y отображается стандартная прибыль, а на оси X — процент.
    3. Подъем: На оси Y отображается подъем, а на оси X — процент.
    4. ROC: На оси Y отображается чувствительность, а на оси X — специфичность.
    Примечание

    Для каждой диаграммы можно просмотреть наложенные на нее кривые обучения, проверки и тестирования. Для каждого раздела в каждой диаграмме существует своя кривая.

Вы сгенерировали статистику производительности в формате резюме и диаграммы для указанного алгоритма.