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성향 점수 설정

성향 점수 시각화를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오.
  1. 새 작업 영역을 열고 > Add > Visualization > Predictive Analytics > Scoring > Propensity Score ​를 클릭합니다.
  2. (종속 변수) Target 를 설정합니다.
    다음을 선택하여 종속 변수를 설정합니다.
  • 차원 요소 :작업 영역을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Table ​선택합니다. 그런 다음 차원 요소를 종속 변수로 선택합니다.
    또는
  • Filter Editor 구문을 사용하는 키-값 쌍으로 전달됩니다. > Add Visualization > Filter Editor 을 클릭하여 필터 편집기 시각화를 엽니다.
    종속적 변수로 차원 요소 또는 필터를 선택한 후 을 Set Target ​클릭하고 종속 변수를 설명하는 이름을 입력합니다. 그런 다음 필터 상자가 강조 OK 표시되어 있는지 클릭하여 대상을 설정합니다.
    타겟에 지정하는 이름은 왼쪽 창에 표시되는 종속 변수입니다.
  1. 독립 변수를 추가합니다.
    지표 또는 차원 요소를 사용하여 독립 변수를 추가합니다.
  • 지표 . 성향 점수 도구 모음에서 Metrics 메뉴에서 지표를 선택합니다.
  • 차원 요소 :작업 영역을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Table ​선택합니다. 하나 이상의 차원 요소를 선택하고 Independent Variables + Element 키를 사용하여 왼쪽 열 또는 <Ctrl> 상자로 <Alt> 드래그합니다.
  1. 설정 Training Filter . 성향 점수 도구 모음에서 Options >를 클릭하여 점수를 매길 방문자 Set Training Filter 집합을 정의할 수 있습니다. 이렇게 하면 점수를 받으려는 방문자만 사용하여 빌드된 데이터의 하위 세트가 제공됩니다. 예를 들어 지난 달에 방문한 사람, 호주에 거주하는 방문자 또는 특정 제품을 본 방문자.
    기본 필터는 Train on Everyone ​로 설정되지만, 테이블에서 활성화하거나 Dimension Elements 필터를 사용하여 필터를 만들어 변경할 수 Filter Editor ​있습니다.
    차원 요소를 선택하거나 필터를 빌드한 후 활성화된 상태에서 ** # > # 을 클릭하고 OK ​필터를 설명하는 이름을 입력한 다음을 클릭합니다.
  2. 모든 입력을 확인했으면 를 누릅니다 Go .
    점수 지정 프로세스는 데이터를 여러 번 전달함으로써 시작됩니다. 그런 다음 결과가 백분율 라인 위에 막대 차트로 표시됩니다.
  3. 성향 점수 저장을 참조하십시오.
    이제 6.1부터 성향 점수 저장을 사용할 때 옵션이 제공됩니다.
  • 차원
  • 차원 및 지표
    두 개의 저장된 파일인 차원과 정의된 지표로 끝날 수 있습니다.
    처리를 위해 성향 점수를 제출하는 경우 차원만 받습니다.
    파생된 지표는 연관된 평균 점수 지표입니다.
  1. 정확성을 확인하십시오.
    프로세스가 완료되면 시스템은 점수 모델을 Model Complete 표시하고 생성합니다.
    마우스 오른쪽 버튼을 클릭하면 Model Complete 시스템에서 정의한 대로 채점 모델의 정확도가 확인됩니다. 0%에서 100% 사이의 값은 방문자가 Target 변수와 일치할 가능성을 식별합니다.
    혼동 매트릭스는 실제 긍정(AP), 실제 네거티브(AN), 예측된 긍정(PP) 및 예측된 네거티브(PN)를 조합하여 네 개의 카운트를 제공합니다. 이러한 수치는 우리가 정확한 답을 알고 있는 20% 보류된 테스트 데이터에 결과 점수 모델을 적용하여 얻습니다. 점수가 50%보다 큰 경우 긍정적인 대소문자(정의된 이벤트와 일치)로 예측됩니다.
정확도 모든 예측에서 올바른 예측을 식별하여 모델이 얼마나 정확한지 나타냅니다.
(TP + TN 파섹)/(TP + FP + TN + FN)
다시 호출 점수 모델 재식별 기능을 식별합니다.
TP / (TP + FN)
정밀도 불일치 수준을 식별합니다.
TP / (TP + FP)
  1. 모델 완료 시각화를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 Lift Chart , Gain Chart ​또는 Model Viewer.