設定傾向分數

請依照下列步驟,使用「傾向分數」視覺效果。

  1. 開啟新工作區,然後按一下「Add > Visualization > Predictive Analytics > Scoring > Propensity Score」。

  2. 設定​Target(相依變數)。

    選取以下項目,以設定相依變數:

  • Dimension元素:在工作區中按一下滑鼠右鍵並選取「 Table」 。然後選取Dimension元素作為相依變數。

  • Filter Editor。按一下「Add > Visualization > Filter Editor」以開啟「篩選器編輯器」視覺效果。

    選取Dimension元素或篩選器作為相依變數後,按一下​Set Target,輸入描述相依變數的名稱。 然後按一下​OK(並確認篩選方塊已反白顯示)以設定Target。

    您為目標指定的名稱是將顯示在左窗格中的相依變數。

  1. 新增獨立變數。

    使用量度或Dimension元素新增獨立變數。

  • 量度. 從「傾向分數」工具列中,從​Metrics​功能表中選取量度。

  • Dimension元素:在工作區中按一下滑鼠右鍵並選取「 Table」 。選取一或多個Dimension元素,並使用<Ctrl> + <Alt>鍵拖曳至​Independent Variables​下的左欄或​Element​方塊。

  1. 設定 Training Filter. 您可以按一下「傾向分數」工具列中的「Options > Set Training Filter」,以定義要分數的訪客集。 這將提供僅使用您想要分數之訪客所建立之資料的子集。 例如,在上個月造訪的訪客、居住在澳洲的訪客,或檢視特定產品的訪客。

    預設篩選器為​Train on Everyone,但您可以在表格中啟動​Dimension Elements​或使用​Filter Editor​建立篩選器來變更它。

    選取Dimension元素或建立篩選器後,在啟動時,按一下「選項 > 設定訓練篩選器」,輸入要說明篩選器的名稱,然後按一下「OK」。

  2. 識別所有輸入後,按​Go​鍵。

    計分程式將從多次傳遞資料開始。 然後,它會將結果以橫條圖顯示在百分比線上。

  3. 儲存傾向分數。

    從6.1開始,您現在可以選擇使用「儲存傾向分數」:

  • 維度

  • Dimension和量度

    最後可能會有兩個儲存的檔案,分別是維度和定義的量度。

    注意

    如果您提交「傾向分數」以進行處理,則只會獲得維度。

    衍生量度是相關聯的平均分數量度。

  1. 檢查準確性。

    系統將顯示​Model Complete​並在過程完成時生成計分模型。

    按一下右鍵​Model Complete​將確定系統定義的評分模型的準確性。 範圍介於0%到100%的值會識別訪客符合​Target​變數的可能性。

    混淆矩陣通過實際正值(AP)、實際負值(AN)、預計正值(PP)和預計負值(PN)的組合給出四個計數。 這些資料是通過將最終的評分模型應用到20%的預扣測試資料而得到的,我們知道這些資料的真實答案。 如果分數大於50%,則會預測為正面大小寫(符合定義的事件)。

準確度 透過識別所有預測的正確預測來指出模型的準確程度。

(TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)

召回 識別重新識別計分模型的能力。

TP /(TP + FN)

精準度 識別不一致的程度。

TP /(TP + FP)

  1. 開啟提升度或增益圖表模型檢視器

    按一下右鍵​模型完成​視覺效果,然後選擇​Lift ChartGain Chart​或​Model Viewer.

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