モデルを使用して新しいデータテーブルをスコアリングするための以下の質問<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />これは、数週間前に寄せられた同様の質問に対するフォローアップの質問です。顧客の一連の履歴データを使用したとしましょう登録確認数（従属変数） 組織が提供する一連の製品へ。いくつかの入力変数（独立変数）を使用して開発されたモデル。たとえば、注文数、注文タイプ、注文された製品、カートに追加された製品、コールログの頻度、コールタイプ、コールの最新性、友達の紹介（RAF）、RAF最新、＃ページビュー数、ページ表示時間（秒）、ページビュー商品タイプ、＃クリック数、＃メールで促進された回数、ダイレクトメールで促進された回数 ＃寄付（寄付）、寄付の種類、寄付$、寄付の最近性など
したがって、＃確定登録数は関数{Var 1、Var 2、Var 3、Var 4、Var 5、Var 6、Var 7、Var 8、Var 8、Var 10など}です。
モデル開発プロセスの最後に、モデルの開発に使用したデータテーブルに予測式を保存しました。したがって、予測式は、上記のように＃確認された登録を予測している。
さて、私はこのモデルを使用して、同様の変数で新しいデータテーブルをスコアリングしたいと思います。私の質問は、新しいデータテーブルはテーブルに登録を確認しているべきか、それとも予測式にリストされている変数だけをテーブルに含めるべきかということです。私がしたことは、予測式は、確定された登録数を予測しているので、実際にはそれらの変数それぞれに対する係数推定値と予測式の応答を含みます。予測式は自己相関します。
私は正しいことをしていることを確認したいだけです。専門家のアドバイスがあれば幸いです。
ジェンキンス
再：モデルを使用して新しいデータテーブルを得点するための質問に従ってくださいこんにちはカレン、あなたは私が説明したように正しく概念を得た。新しいデータテーブルのすべての変数は、予測式に記載されているものです。したがって、実際の登録を含む別の列があります。つまり、得意先ごとの実際の登録数で、これはスコアの一部ではありません。予測式を持つ列では、これらの変数すべてにスコアを付け、結果をスコアの最大値から最小値にソートし、それらを10進数にランク付けすることによって比較します。このようにして、モデルを使用して採点された新しいデータテーブルに対してモデルのパフォーマンスを比較/検証できます。それは理にかなっていますか。
今回のケースでは、モデルの変数を使用してモデルを使用して120万人の顧客にスコアを付け、それらの120万人の実際の登録数を別の列として取得し、モデルスコアをソートします（確認済み登録数を含まない）。モデルは予測し、ソートされたスコアに基づいて10分位数を作成し、実際の登録数で決定をグラフ化し、実際の登録数に対して各10分位数がどのように実行されたかを確認します。
これが正しいのであれば、私は正しいことをしています。私は他の人がこのようにしているのを見ていて、あなたの専門知識から学ぶためにあなたや他の多くの人と洞察を共有したいと思っています。
再：モデルを使用して新しいデータテーブルを得点するための質問に従ってくださいジェンキンス、
私があなたの状況を正しく理解しているならば、あなたはVARS（いくつかの予測子）、PREDICTED ENROLLMENTS（これはVARSを使うあなたの式の列です）そしてそれからCONFIRMED ENROLLMENTS（本当の測定結果）を持つ新しいテーブルを持っています。 あなたのデータテーブルはあなたの予測式を使ってあなたのデータを採点するために確認された登録を必要としません（それは式の一部ではありません）。 ただし、テーブルから列を削除する必要はありません。あなたの目標があなたのモデルを "テスト"（検証、検証など）することであれば、あなたはあなたの実際の結果（確認済み）を予測と比較し、あなたのモデルがどれほど "良い"を実行したかを見たいでしょう。確認済みの列 ある設定では良いことが別の設定では悪いことがあるので、「良い」とは引用符で囲んでいることに注意してください（予測が正しいかどうかのリスク/利益）。
カレン
