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Ferramenta De Pontuação De Simulação

Versão:
2022.3
Last modified: November 04, 2021

A ferramenta de Pontuação de simulação leva uma amostra de uma aproximação de uma distribuição de erro de modelo de objeto. Considerando que a pontuação padrão tenta prever o valor médio previsto, a simulação de Pontuação também considera a distribuição de erros para fornecer uma gama de valores possíveis.

Esta ferramenta utiliza a ferramenta R. Vá para Opções > Baixar ferramentas preditivas e faça login no portal de Downloads e Licenças da Alteryx para instalar o R e os pacotes usados pela Ferramenta R. Consulte Baixar e utilizar ferramentas preditivas.

Conectar entradas

Metodologia de amostragem de distribuição de erros

  • Se você estiver marcando um modelo LM, a distribuição de erros pode ser diretamente amostrada devido às propriedades do LMS.
  • Se você está marcando outros modelos (não-LM), homoscedasticity das distribuições de erro em relação aos preditores é assumido. Isso permite que uma única distribuição de erro seja calculada marcando o modelo em relação a um conjunto de validação. Essa distribuição de erro é então amostrada e adicionada aos resultados da pontuação para os dados de entrada.

Aviso

Não conecte essa entrada quando o objeto de modelo de entrada usa uma ferramenta de regressão linear.

  • S âncora: os dados de simulação para marcar. Isso deve conter todos os campos (com tipos e nomes idênticos) usados para criar o modelo de previsão associado.

Configuração da ferramenta

  • Resultados do nome da simulação de Pontuação: O nome do campo para os resultados gerados. O nome do campo deve começar com uma letra e pode conter letras, números e o período de caracteres especiais (".") e sublinhado ("_"). Observe que R diferencia maiúsculas de minúsculas.
  • O número de registros para marcar por vez: A ferramenta pode quebrar os dados de entrada em blocos, marcar um bloco de cada vez e, assim, evitar a limitação de processamento na memória do R. Essa opção controla o número máximo de registros de entrada contidos em cada pedaço de dados.
  • Quantas amostras de distribuição de erros por iteração: O número de empates da distribuição de erro do modelo para cada registro de entrada.
  • Definir semente aleatória: Opcional Especifique uma semente aleatória. Esta opção é oculta se houver um campo de semente nos dados a serem marcados.

Visualizar a saída

  • D âncora: os dados a serem marcados, juntamente com a pontuação simulada.
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