Vorhersagemodell erstellen

Bevor Sie ein Vorhersagemodell erstellen, müssen Sie Kenntnisse über das Machine Learning-Modell besitzen:

• Listen Sie die Daten auf, die das Modell benötigt, um eine Vorhersage zu machen. Die Vorhersage könnte zum Beispiel auf dem Alter und dem monatlichen Gehalt des Kunden sowie auf dem Betrag und der Laufzeit des Darlehens beruhen.
• Ermitteln Sie die erwartete Form der Vorhersage. Es könnte sich um eine Zahl im Bereich von 1 - 100 handeln, wobei 100 bedeutet, dass es sicher ist, dass der Kunde das Darlehen zurückerstattet, und 1 bedeutet, dass er dies nicht tut.
• Überprüfen Sie den Bereich der Werte, mit denen das Modell trainiert wurde. Beispiel: Wenn das Alter des Kunden für die Vorhersage verwendet wird, überprüfen Sie den Altersbereich, mit dem das Modell trainiert wurde. Indem Sie sicherstellen, dass die Eingabedaten, die Sie für Ihr Vorhersagemodell angeben, in diesem Bereich liegen, erhöhen Sie die Zuverlässigkeit der Vorhersagen des Modells.

Zum Erstellen eines Vorhersagemodells generieren Sie eine Vorlage auf der Basis eines Machine Learning-Modells. Dieses Modell enthält verschiedene Knoten, die automatisch für Sie generiert werden:

• Einen Eingabedatenknoten, der einen oder mehrere Eingabedatentypen darstellt, die das Machine Learning-Modell für eine Vorhersage benötigt.
• Einen Entscheidungsknoten für die Zuordnung der Eingabedaten. Dieser Knoten enthält Regeln, die Sie schreiben, um die Eingabedatentypen des Machine Learning-Modells den Datentypen Ihres Datenmodells zuzuordnen.
• Einen Entscheidungsknoten, der die Regel zum Aufrufen des Machine Learning-Modells enthält.
• Einen Entscheidungsknoten für die Zuordnung der Ausgabedaten. Dieser Knoten enthält Regeln, die Sie schreiben, um den Ausgabedatentyp des Machine Learning-Modells einem Datentyp Ihres Datenmodells zuordnen.