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シミュレーションスコアリングツール

バージョン:
2022.1
Last modified: November 04, 2021

[[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 のダウンロードとライセンスのポータルにサインインして、R とR ツールで使用されるパッケージをインストールします。 参照: 予測ツールのダウンロードとご利用

入力を接続する

エラー分布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。

警告

入力モデル オブジェクトで 線形回帰ツールを使用している場合は、この入力を接続しないでください。

  • S アンカー: スコアを付け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。

ツール設定

  • スコアシミュレーションの名前の結果: 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。
  • 一度にスコアを付けるレコードの数: 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付けし、それによってRのメモリ内処理の制限を回避できます。 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。
  • 繰り返しあたりのエラー分布のサンプル数: 各受信レコードのモデルのエラー分布からの描画の数。
  • ランダムシードの設定: (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。

出力を表示

  • D アンカー: スコアリングされるデータと、シミュレートされたスコア。
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