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Opzioni albero decisionale

Il menu Albero decisionale include funzioni che consentono di impostare casi d’uso positivi, filtri, opzioni di distribuzione foglia, matrice di confusione e altre opzioni avanzate.
Pulsanti della barra degli strumenti Descrizione
Go Fai clic su per eseguire l'algoritmo della struttura decisionale e visualizzare la visualizzazione. Questa funzione è disattivata fino a quando non sono disponibili degli ingressi.
Reset Cancella gli input e il modello della struttura decisionale e ripristina il processo.
Salva Salvare la struttura decisionale. È possibile salvare la struttura decisionale in diversi formati:
  • Predictive Markup Language ( PMML ), un formato di file basato su XML utilizzato dalle applicazioni per descrivere e scambiare modelli di struttura decisionale.
  • Testo che visualizza colonne e righe semplici con valori vero o falso, percentuali, numero di membri e valori di input.
  • Una dimensione con rami corrispondenti agli elementi di risultato previsti.
Opzioni Vedere la tabella seguente per il menu Opzioni.
Menu Opzioni Descrizione
Imposta maiuscole/minuscole Definisce la selezione dell'area di lavoro corrente come caso positivo del modello. Cancella il caso se non esiste alcuna selezione.
Imposta filtro popolazione Definisce la selezione dell'area di lavoro corrente come filtro popolazione del modello e sarà disegnata dai visitatori che soddisfano questa condizione. Il valore predefinito è "Everyone".
Mostra descrizione filtro complessa Visualizza le descrizioni dei filtri definiti. Fare clic per visualizzare gli script di filtraggio per il filtro maiuscole/minuscole e la popolazione.
Nascondi nodi Nasconde i nodi con solo una piccola percentuale della popolazione. Questo comando di menu viene visualizzato solo quando viene visualizzata la struttura decisionale.
Matrice di fusione
Fate clic su Opzioni > Matrice di fusione per visualizzare i valori Precisione, Richiama, Precisione e Punteggio F. Più vicino al 100%, migliore sarà il punteggio.
La Matrice di Confusione fornisce quattro conteggi di precisione del modello utilizzando una combinazione di valori:
  • Positivo effettivo (AP)
  • Previsto positivo (PP)
  • Negativo effettivo (AN)
  • Predicted Negative (PN)
Suggerimento: Questi numeri si ottengono applicando il modello di punteggio ottenuto dei dati di test del 20% conservati e già noti come risposta vera. Se il punteggio è maggiore del 50%, viene previsto come caso positivo (che corrisponde al filtro definito). Precisione = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN), Recall = TP / (TP + FN) e Precision = TP / (TP + FP).
Visualizza legenda Consente di attivare e disattivare un tasto legenda nella struttura decisionale.
Questo comando di menu viene visualizzato solo quando viene visualizzata la struttura decisionale.
Advanced Fare clic per aprire il menu Avanzate per un utilizzo approfondito della struttura decisionale. Vedere la tabella seguente per le opzioni di menu.
Menu Avanzate Descrizione
Dimensioni set di formazione
Controlla la dimensione del set di formazione utilizzato per l'edificio modelli. I set più grandi richiedono più tempo per allenarsi, quelli più piccoli richiedono meno tempo.
Normalizzazione input
Consente all'utente di specificare se utilizzare la tecnica Min-Max o Z Score per normalizzare gli input nel modello.
Fattore di sovracampionamento SMOTE Se il caso positivo non si verifica molto spesso (meno del 10%) nel campione di formazione, SMOTE viene utilizzato per fornire ulteriori campioni. Questa opzione consente all'utente di indicare il numero di campioni da creare utilizzando SMOTE.
Soglia di distribuzione della classe foglia Consente di impostare la soglia prevista per una foglia durante il processo di creazione della struttura ad albero. Per impostazione predefinita, tutti i membri di un nodo devono essere identici affinché sia una foglia (prima del passaggio di potatura).