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.
- Запустите Expert Analytics, установите соединение с набором данных и перейдите к вкладке Прогноз.
- 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.
- Дважды щелкните компонент Разделение, настройте нужные поля данных для наборов данных обучения, проверки и тестирования и нажмите Готово.
- 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.
- Из списка компонентов добавьте компонент Статистика моделей в редактор анализа для соответствующего алгоритма (регрессии или классификации).
- Дважды щелкните компонент Статистика моделей, чтобы открыть опции конфигурации.
- 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.
- Щелкните значок Выполнить анализ
.
- Откройте вкладку Результаты в компоненте статистики моделей, чтобы просмотреть резюме результатов.
- Опционально можно просмотреть данные в формате следующих диаграмм:
- Прирост/прибыль: На оси Y отображается прирост/прибыль, а на оси X — процент.
- Стандартная (KS): На оси Y отображается стандартная прибыль, а на оси X — процент.
- Подъем: На оси Y отображается подъем, а на оси X — процент.
- 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.