Opzioni albero decisionale

• Predictive Markup Language (PMML), un formato di file basato su XML utilizzato dalle applicazioni per descrivere e scambiare modelli di struttura decisionale.
• Testo che visualizza colonne e righe semplici con valori vero o falso, percentuali, numero di membri e valori di input.
• Una dimensione con rami corrispondenti agli elementi di risultato previsti.

Fate clic su Opzioni > Matrice di fusione per visualizzare i valori Precisione, Richiama, Precisione e Punteggio F. Più vicino al 100%, migliore sarà il punteggio.

La Matrice di Confusione fornisce quattro conteggi di precisione del modello utilizzando una combinazione di valori:

• Positivo effettivo (AP)
• Previsto positivo (PP)
• Negativo effettivo (AN)
• Predicted Negative (PN)

Suggerimento: Questi numeri si ottengono applicando il modello di punteggio ottenuto dei dati di test del 20% conservati e già noti come risposta vera. Se il punteggio è maggiore del 50%, viene previsto come caso positivo (che corrisponde al filtro definito). Precisione = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN), Recall = TP / (TP + FN) e Precision = TP / (TP + FP).

Controlla la dimensione del set di formazione utilizzato per l'edificio modelli. I set più grandi richiedono più tempo per allenarsi, quelli più piccoli richiedono meno tempo.

Consente all'utente di specificare se utilizzare la tecnica Min-Max o Z Score per normalizzare gli input nel modello.