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シミュレーションスコアリングツール

[[シミュレーションスコアリング]ツールは、モデルオブジェクトの誤差分散の近似からサンプルを取り込みます。標準スコアリングは平均予測値を予測しようとしますが、シミュレーションスコアリングは誤差分布が考えられる値の範囲を提供することも考慮しています。

このツールはRプログラミング言語を使用します。オプション > 予測ツールをダウンロードの順にポイントして、RとRツールが使用するパッケージをインストールします。

入力

M： Rベースの予測モデリングツールの1つによって生成されたモデルオブジェクト。
V： (オプション)非線形モデル(非LM)を接続するときに使用する検証データセット。非LMモデルを作成するAlteryxツールは、ロジスティック回帰、ポアソン回帰、ガンマ回帰、ブーストモデル、決定木、フォレストモデル、ナイーブベイズ分類器、ニューラルネットワーク、スプラインモデル、ステップワイズ、およびベクトルマシンサポートです。詳細は、誤差分散のサンプリング方法を参照してください。

着信モデルオブジェクトが線形回帰ツールを使用するときは、この入力を接続しないでください。

S：スコアリングするシミュレーションデータ。これには、関連する予測モデルの作成に使用されるすべてのフィールド(同じタイプと名前を持つ)が含まれている必要があります。

構成プロパティ

スコアリングシミュレーションの結果の名前を付ける：生成された結果のフィールド名。フィールド名は文字で始まり、文字、数字、および特殊文字ピリオド( ".")と下線( "_")を含める必要があります。 Rは大文字と小文字を区別します。
一度にスコアリングするレコード数：ツールは入力データをチャンクに分割し、一度にチャンクをスコアリングし、それによってRのインメモリ処理の制限を回避することができます。このオプションは、各データチャンクに含まれる着信レコードの最大数を制御します。
反復あたりの誤差分散からのサンプル数：着信レコードごとのモデルの誤差分散からの描画数。
ランダムシードを設定： (オプション)ランダムシードを指定します。スコアリングするデータにシードフィールドがある場合、このオプションは表示されません。

出力

D：シミュレーションしたスコアとともに、スコアリングされるデータ。

誤差分散のサンプリング方法

LMモデルのスコアリングを行っている場合は、LMの特性のために誤差分散を直接サンプリングすることができます。
他のモデル(非LM)をスコアリングしている場合、予測に関する誤差分散の均質性が想定されます。これにより、モデルを検証セットに対してスコアリングすることで、単一の誤差分散を計算することができます。その誤差分散はサンプリングされ、着信データのスコアリング結果に追加されます。

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