改進預測因子篩選以識別良好的預測因子是什麼激發了這個願望清單請求？
預測因子篩選中沒有視覺指示器來識別哪些列是良好的預測因子，或比隨機雜訊的預測效果更好。請求是在預測篩選報告中顯示閾值線，其中列比隨機雜訊具有更強的預測能力。目前，這需要透過產生隨機值列並在報告中使用它們來完成。對於預測變數篩選來說，自動執行此操作將非常有用，因為如果沒有它，就不可能知道在哪裡切斷良好預測變數的清單。
請描述您希望看到的新的或改進的功能或解決方案。
該功能看起來像這樣。報告中包含幾個隨機值列，以便使用者可以直觀地了解隨機雜訊預測等級在報告中的位置。報告中的滑桿可讓您設定 F 比（或等效）閾值，然後動態選擇報告和資料表中的頂級預測變量，這是這裡缺少的關鍵功能。
如果提供此新功能，對您和/或其他使用者有什麼價值？
幫助使用者確定在資料模型中使用哪些預測列，而不是僅使用一些任意標準（例如前 10 個）。
這是外部客戶的請求嗎？
不
是否有具有我們應該注意的此功能或解決方案的競爭軟體包？
不
這是否會影響客戶的續約、擴展或採用？
不
預測建模和機器學習回覆：改進預測因子篩選以識別良好的預測因子我昨天剛和一位客戶開會，就提到了這個問題。隨機變數是一個很棒的技巧（感謝@Peter_Polito向我展示了這一點），但如果在平台中嵌入某種視覺指示器，那就太好了。很好的建議， @mzwald ！
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進一步思考這一點，報告中的滑桿可讓您設定 F 比（或等效）閾值，然後動態選擇報告和資料表中的頂級預測變量，因為這裡缺少關鍵功能。
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