Мастер скоринга

Мастер скоринга можно использовать, чтобы применить модель, созданную с помощью одного набора данных, к другому набору данных и сгенерировать значения скоринга, такие как предсказанные значения и/или предсказанные вероятности для целевой переменной.

Пример. Отдел прямого маркетинга компании использует результаты пробной рассылки, чтобы приписать значения склонности к совершению покупки субъектам остальной части контактной базы данных, используя при этом различные демографические характеристики, с тем чтобы выявить тех, кто с наибольшей вероятностью откликнется на предложение и совершит покупку.

Как выполнить скоринг набора данных с помощью прогнозной модели

  1. Откройте набор данных, для которого нужно выполнит скоринг.
  2. Откройте Мастер скоринга. Выберите в меню:

    Утилиты > Мастер скоринга.

  3. Выберите для модели файл XML или сжатый файловый архив (файл .zip). Используйте кнопку Обзор, чтобы перейти к другой папке для выбора файла модели.
  4. Сопоставьте поля в активном наборе данных с полями, использованными в модели. Дополнительную информацию смотрите в разделе Мастер скоринга: Сопоставление полей модели и полей набора данных.
  5. Выберите функции скоринга, которые нужно использовать. Дополнительную информацию смотрите в разделе Мастер скоринга: Выбор функций скоринга.

Выберите модель для скоринга. Файлом модели может быть файл XML или сжатый файловый архив (файл .zip), содержащий PMML для модели. В списке выводятся только файлы с расширением .zip или .xml; сами расширения файлов в списке не выводятся. Можно использовать любой файл, созданный IBM® SPSS Statistics. Можно также использовать некоторые файлы моделей, созданные другими приложениями, такими как IBM SPSS Modeler, однако некоторые файлы моделей не могут быть считаны IBM SPSS Statistics, включая любые модели, имеющие несколько целевых полей (переменных).

Подробности модели. Эта группа выводит основную информацию о выбранной модели, такую как тип модели, целевую переменную (если она есть), а также предикторы, использованные для построения модели. Поскольку, чтобы вывести эту информацию для выбранной модели, нужно считать файл, то возможно, что она будет выведена с некоторой задержкой. Если файл XML или .zip не распознается как модель, которую может прочитать IBM SPSS Statistics, выводится сообщение о том, что файл нельзя прочитать.