傾向スコアリングの設定

傾向スコアリングビジュアライゼーションを使用するには、この手順に従います。

新しいワークスペースを開き、 Add > Visualization > Predictive Analytics > Scoring > Propensity Scoreをクリックします。
Target（従属変数）を設定します。

従属変数を設定するには、次を選択します。

Dimension要素:ワークスペース内で右クリックし、「」を選択しま Tableす。次に、従属変数としてディメンションエレメントを選択します。

OR
Filter Editorに移動します。Add / Visualization / Filter Editorをクリックして、フィルターエディターのビジュアライゼーションを開きます。

従属変数としてDimension要素またはフィルターを選択した後、Set Targetをクリックし、従属変数を表す名前を入力します。「OK」をクリックして（フィルターボックスが強調表示されていることを確認し）ターゲットを設定します。

ターゲットに付けた名前が左側のペインに表示される従属変数の名前になります。

指標. 傾向スコアリングツールバーのMetricsメニューから指標を選択します。
Dimension要素:ワークスペース内で右クリックし、「」を選択しま Tableす。1つまたは複数のDimension要素を選択し、 Independent Variablesの下の左の列、または<Ctrl> + <Alt>キーを使用してElementボックスにドラッグします。

設定 Training Filter. 傾向スコアリングツールバーのOptions / Set Training Filterをクリックして、スコア対象の訪問者のセットを定義できます。これにより、スコア対象の訪問者のみを使用してデータのサブセットが作成されます。例えば、先月訪問した訪問者、オーストラリア在住の訪問者または特定の製品を見た訪問者を使用できます。

デフォルトのフィルターはTrain on Everyoneですが、テーブル内のDimension Elementsをアクティブ化するか、Filter Editorを使用してフィルターを作成することで、フィルターを変更できます。

ディメンションエレメントを選択するか、フィルターを作成し、アクティブ化したら、オプション／トレーニングフィルターを設定をクリックし、フィルターを説明する名前を入力し、「OK」をクリックします。
すべての入力を特定したら、Goを押します。

スコアリング処理が開始され、データが複数回渡されます。その後、割合を示す線の上に結果が棒グラフとして表示されます。
傾向スコアを保存します。

6.1 以降では、傾向スコアの保存を使用する際にオプションが表示されるようになりました。

正解率	すべての予測から正しい予測を識別することで、モデルの正確さを示します。 (TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)
再現率	スコアリングモデルを再度特定する能力を示します。 TP / (TP + FN)
精度	矛盾のレベルを示します。 TP / (TP + FP)

リフトチャートまたはゲインチャート、またはモデルビューアを開きます。

モデル完了ビジュアライゼーションを右クリックし、Lift Chart、Gain ChartまたはModel Viewer.を選択します。

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