<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />이것은 몇 주 전에 제기 된 비슷한 질문에 대한 후속 질문입니다. 고객의 과거 데이터 집합을 사용했다고 가정 해 보겠습니다. 확인 된 등록 (종속 변수) 조직에서 제공하는 일련의 제품 예를 들어 주문 수, 주문 유형, 주문한 제품, 장바구니에 추가 된 제품, 통화 기록 빈도, 통화 유형, 전화 최근 성, 친구 추천 (RAF), RAF 최근 방문일 (RAF) 등의 여러 입력 변수를 사용하여 개발 된 모델 , # 페이지 뷰, 페이지에 머문 시간 (초), 페이지 뷰 제품 유형, 클릭 수, 이메일로 홍보 한 시간, # 다이렉트 메일로 홍보 한 시간, # 기부 (기부), 기부 유형, 기부금 $, 기부 날짜순
따라서 확인 된 등록 번호는 함수 {Var 1, Var 2, Var 3, Var 4, Var 5, Var 6, Var 7, Var 8, Var 8, Var 10 등}입니다.
모델 개발 프로세스가 끝나면 모델을 개발할 때 사용한 데이터 테이블에 예측 수식을 저장했습니다. 따라서 예측 공식은 위에서 설명한대로 확인 된 등록을 예측합니다.
이제이 모델을 사용하여 비슷한 변수를 가진 새 데이터 표를 채점하고 싶습니다. 내 질문은, 새 데이터 테이블에 테이블에 확인 된 등록 번호가 있거나 테이블에 예측 수식에 나열된 변수 만 포함되어야하는지 여부입니다. 내가 한 것은 예측 공식이 실제로 각 변수에 대한 계수 추정치와 예측 공식에서의 응답을 포함하는 확인 된 등록을 예측하기 때문에 새로운 데이터 테이블에 # 확인 된 등록 정보가 있습니다. 예측 공식은 자동 상관됩니다.
나는 단지 내가 옳은 일을하고 있는지 확인하고 싶다. 모든 전문가의 조언을 부탁드립니다.
젠킨스
카렌, 안녕하세요, 제가 설명했던 것처럼 당신은 개념을 올바르게 가졌습니다. 새 데이터 표의 모든 변수는 예측 수식에 나열된 변수입니다. 따라서 실제 등록이 들어있는 별도의 열이 있습니다. 의미, 각 고객 당 실제 등록은 점수의 일부가 아닙니다. 모든 변수를 점수로 계산하는 것보다 예측식이있는 열과 결과는 가장 큰 값에서 가장 작은 값으로 정렬하고 십진수로 정렬하여 비교합니다. 그렇게하면 모델 성능을 모델을 사용하여 채점 한 새 데이터 테이블과 비교 / 검증 할 수 있습니다. 그것은 의미가 있습니다.
우리는 모델을 사용하여 모델의 변수를 사용하여 120 만 명의 고객을 얻었고 120 만 명의 실제 등록을 다른 열로 가져 왔으며 모델 점수 (확인 된 등록을 포함하지 않음)를 정렬합니다. 모델은 예측하고, 정렬 된 점수를 기반으로 십분 위를 만들고 실제 등록으로 결정을 그래프로 표시하고 각 십 분위수가 실제 등록에 대해 수행 된 (예 : 예상 등록) 방법을 확인합니다.
이것이 옳다면 나는 옳은 일을하고 있습니다. 나는 다른 사람들이 이런 방식으로하는 것을보고 단지 당신과 다른 많은 사람들과 당신의 전문 지식을 배우기 위해 많은 사람들과 통찰력을 나누고 싶습니다.
젠킨스,
귀하의 상황을 정확하게 이해하는 경우 VARS (일부 예측 자), PREDICTED ENROLLMENTS (VARS를 사용하는 수식 열) 및 확인 된 등록 (실제 측정 결과)으로 구성된 새 테이블이 있습니다. 데이터 테이블에는 예상 공식을 사용하여 데이터를 채점하기 위해 확인 된 등록이 필요하지 않습니다 (수식의 일부가 아닙니다). 그러나 테이블에서 열을 제거 할 필요는 없습니다. 목표가 모델을 "테스트"(검증, 확인 등)하는 것이라면 실제 (CONFIRMED)와 예측 된 모델을 비교하고 모델이 수행 한 "좋은"모델을보고 싶을 것입니다. 확인 된 열. 하나의 설정에서 양호한 것이 다른 설정에서 좋지 않을 수 있으므로 "양호"는 따옴표로 묶여 있음에 유의하십시오 (위험 예측 / 예측의 정확성 여부).
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