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ツールを使用します。[オプション] > [予測ツールのダウンロード]に移動し、[Alteryxダウンロードとライセンス]ポータルにサインインして、Rツールで使用するパッケージとRツールをインストールします。詳細については、予測ツールのダウンロードと使用を参照してください。
Mアンカー: 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アンカー(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: ロジスティック回帰ツール、ポアソン回帰ツール、ガンマ回帰ツール、勾配ブースティングツール、決定木ツール、ランダムフォレストツール、単純ベイズ分類器ツール、ニューラルネットワークツール、スプラインモデルツール、ステップワイズツール、SVM(サポートベクターマシン)ツール
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。
警告
入力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アンカー: 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。
スコア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、および特殊文字のピリオド( )とアンダースコア(_)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: このツールは入力データをチャンクに分割し、チャンクを一度にスコアリングし、それによってRのメモリ内処理の制限を回避します。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: 各入力レコードに対するモデルのエラー分布からの描画数。
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。
Dアンカー: 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。