의사 결정 트리 만들기

중요

Data Workbench에 대해 자세히 보기 사용 종료 공지.

양수 사례를 식별하고 지표 및 차원 입력을 추가하여 데이터를 평가하고 의사 결정 트리를 탐색하여 의사 결정 트리를 설정합니다.

다음 단계에 따라 의사 결정 트리를 만듭니다.

  1. 새 작업 공간을 엽니다.

    새 작업 공간을 연 후 추가 > 일시적으로 잠금 해제.

  2. 의사 결정 트리 빌더를 열려면 마우스 오른쪽 버튼을 클릭합니다 Visualization > Predictive Analytics > 분류 > 의사 결정 트리 빌더.

  3. 설정 양수 사례.

    Finder에서 차원을 선택하거나 테이블의 차원 요소를 선택하거나 디자인 필터에서 필터를 설계하여 의사 결정 트리에 대한 양의 대소문자를 정의할 수 있습니다. 실제로 양수는 필터, 차원, 요소 및 모든 유형의 Data Workbench 시각화 값을 포함하여 작업 공간에서 여러 선택 사항의 조합일 수 있습니다.

    • 필터 디자인 및 적용 긍정적인 사례로서. 작업 공간에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다. Tools > Filter Editor 필터를 디자인하고 적용하려면

    • 추가 Dimension 긍정적인 사례로서. 작업 영역에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다 도구 > 파인더 또는 Add > Finders 왼쪽 창에서) 에 차원 이름을 입력합니다 검색 필드를 선택한 다음 차원을 선택합니다.

    • 추가 지표 긍정적인 사례로서. 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다 도구 > 파인더 또는 Add > Finders 왼쪽 창에서 지표 테이블을 엽니다. 지표를 긍정적인 사례로 선택합니다.

    • 추가 Dimension 요소 긍정적인 사례로서. 작업 공간에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다. Table 차원 요소를 열려면 차원 요소에서 를 선택하여 양수 사례를 설정합니다.

  4. 클릭 Options > Set Positive Case.

    이렇게 하면 대/소문자를 설정하고 이름을 지정할 수 있습니다. 이름이 Positive Case 제목 아래에 표시됩니다.

    노트

    긍정적인 대/소문자를 설정하면 의사 결정 트리는 현재 작업 공간 선택을 사용합니다. 이 선택 영역은 방문자 (또는 최상위 계산 가능한 항목)로 정의될 수 있지만, 대부분의 경우 방문자 수는 작업 공간 내의 현재 선택 항목과 일치하는 것입니다. 이 두 개의 필터는 단일 양수 사례(여러 개의 양수 사례가 아님)에 대한 단일 필터로 결합됩니다.

    클릭 Set Positive Case 선택 사항이 없으면 긍정적인 사례가 지워집니다.

  5. (선택 사항) Set Population Filters 분류할 방문자 모집단을 정의하려면

    모집단 필터가 적용되지 않으면 모든 방문자로부터 교육 세트가 그려집니다(기본값은 "모든 사람").

    노트

    을(를) 클릭합니다. Show Complex Filter Description 을 눌러 양수 사례 및 모집단 필터에 대한 필터링 스크립트를 봅니다.

  6. 추가 지표, Dimension, 및 Dimension 요소 입력으로 사용할 수 있습니다.

    파인더 패널이나 개별 차원 요소의 테이블에서 드래그하여 놓음으로써 입력을 선택할 수 있습니다. 다음 중에서 선택할 수도 있습니다. Metrics 메뉴 아래의 제품에서 사용할 수 있습니다.

    • 추가 지표 입력으로 사용할 수 있습니다.

      도구 모음에서 지표 를 선택합니다. 누르기 Ctrl + Alt 하나 이상의 지표를 의사 결정 트리 빌더로 드래그합니다.

      지표가 입력(지표) 목록 고유한 색상 코딩을 사용하는 입력으로 사용됩니다.

    • 추가 Dimension 입력으로 사용할 수 있습니다.

      작업 영역에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 을 선택합니다 도구 > 파인더 을 입력하고 검색 필드. 누르기 Ctrl + Alt​차원을 선택하고 차원을 결정 트리 빌더로 드래그합니다.

      차원은 입력(Dimension) 고유한 색상 코딩이 있는 목록.

    • 추가 Dimension 요소 입력으로 사용할 수 있습니다.

      작업 영역에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 Dimension 테이블을 선택합니다. Dimension 요소 을 선택하고 Ctrl + Alt​을 누르고 선택한 요소를 의사 결정 트리 빌더로 드래그합니다.

      차원 요소가 입력(요소) 고유한 색상 코딩이 있는 목록.

    중요

    평가할 최대 14개의 입력을 선택할 수 있습니다. 너무 많은 입력이 추가되면 오류 메시지가 표시됩니다.

  7. 선택 Go 를 클릭합니다.

    선택한 차원 및 지표를 기반으로 의사 결정 트리가 작성됩니다. 장바구니 추가 와 같은 간단한 지표는 빠르게 작성되지만, 데이터 포인트가 여러 개인 방문 지속 시간과 같은 복잡한 차원은 전환됨에 따라 표시되는 완료 비율로 더 느리게 작성됩니다. 그런 다음 트리 맵을 정리하여 사용자 상호 작용을 위해 엽니다. 차원 및 지표 입력은 노드 이름과 일관되게 색상으로 구분됩니다.

    트리가 정리되어 있고 다음에 대한 예측이 있는 경우 리프 노드는 녹색(true) 또는 빨간색(false)로 표시됩니다 True 또는 False 가지치기의 다음.

    노트

    교육 샘플은 트리 빌더에서 사용할 데이터 세트에서 가져옵니다. Data Workbench은 샘플의 80%를 사용하여 트리를 만들고 나머지 20%를 사용하여 트리 모델의 정확도를 평가합니다.

  8. 를 사용하여 정확도 확인 Confusion Matrix.

    클릭 Options > Confusion Matrix 정확도, 회수, 정밀도 및 F 스코어 값을 보려면 100%에 가까울수록 점수가 높아집니다.

    혼동 매트릭스는 값 조합을 사용하여 모델의 네 가지 정확도 카운트를 제공합니다.

    • 실제 양수(AP)
    • 예측된 양수(PP)
    • 실제 음수(AN)
    • 예상 음수(PN)
    팁

    이 숫자들은 보류된 20% 테스트 데이터의 결과 점수 모델을 적용하여 얻으며 이미 정답으로 알려져 있다. 점수가 50%를 초과하는 경우 정의된 필터와 일치하는 긍정적인 대/소문자로 예측됩니다. 그런 다음 정확도 = (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN), Recall = TP / (TP + FN) 및 Precision = TP / (TP + FP).

  9. 의사 결정 트리 탐색.

    의사 결정 트리를 생성한 후 예측의 경로를 보고 정의된 기준을 충족하는 모든 방문자를 식별할 수 있습니다. 트리는 위치와 색상 코딩에 따라 각 분기에 대한 입력 분할을 식별합니다. 예를 들어 참조 도메인 노드를 선택하면 해당 분할로 이어지는 노드가 트리 왼쪽에 색상 코드로 나열됩니다.

    리프 노드를 선택하여 결정 트리의 분기(규칙 세트)를 선택할 수 있습니다.

    이 예제는 방문 기간이 1보다 작은 경우, 캠페인이 존재하지 않으며, 하나 이상의 페이지 보기가 있고, 이메일 등록도 없으며, 방문이 한 개 이상 있었습니다. 이 회의 기준에 대한 예측 및 주문 변경은 다음과 같습니다 94.73 백분율.

    의사 결정 트리 상호 작용: 표준 Ctrl+클릭 를 추가하려면 또는 Shift 키를 누른 상태에서 클릭 삭제합니다.

    색상 코딩된 노드: 노드의 색상은 Data Workbench에서 지정한 입력 차원 및 지표의 색상에 일치합니다.

    정리된 분기의 리프 레벨에 있는 밝은 녹색 및 빨간색 노드는 True 또는 False로 노드를 예측합니다.

    밝은 녹색 노드가 true이고 모든 조건이 충족되는지 확인합니다.
    밝은 빨간색 노드가 false이고 일부 조건이 충족되지 않음을 나타냅니다.

  10. 의사 결정 트리 저장.

    의사 결정 트리를 다른 형식으로 저장할 수 있습니다.

    • Predictive Markup Language (PMML). 응용 프로그램에서 의사 결정 트리 모델을 설명하고 교환하기 위해 사용하는 XML 기반 파일 형식입니다.
    • 텍스트 true 또는 false의 단순 열 및 행, 백분율, 멤버 수 및 입력 값 표시
    • A Dimension 예측된 결과 요소에 해당하는 분기 포함.

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