Simulationsbewertung-Tool
Simulationsbewertung-Tool
Das Tool „Simulationsbewertung“ nimmt eine Stichprobe aus einer Annäherung einer Modellobjektfehlerverteilung. Während bei der Standardbewertung versucht wird, den mittleren Prognosewert vorauszusagen, berücksichtigt die Simulationsbewertung die Fehlerverteilung, um einen Bereich der möglichen Werte anzugeben.
Dieses Tool verwendet das R-Tool. Gehen Sie zu Optionen > Prognose-Tools herunterladen und melden Sie sich beim Alteryx Downloads and Licenses-Portal an, um R und die vom R-Tool verwendeten Pakete zu installieren. Weitere Informationen finden Sie unter Prognose-Tools herunterladen und verwenden.
Eingaben verbinden
M-Anker: Das durch eines der R-basierten Prognosemodellierungstools erstellte Modellobjekt.
V-Anker (Optional) Das zu verwendende Validierungs-Dataset beim Herstellen einer Verbindung mit einem nichtlinearen Modell (Nicht-LM) Alteryx-Tools, die Nicht-LM-Modelle erstellen, lauten wie folgt: Alteryx-Tools, die nicht-LM-Modelle erstellen, sind das Logistische-Regression-Tool, Zähldaten-Regression-Tool, Gamma-Regression-Tool, Boosting-Modell-Tool, Entscheidungsbaum-Modell-Tool, Forest-Modell-Tool, Naiver Bayes-Klassifikator-Tool, Neuronales-Netzwerk-Tool, Spline-Modell-Tool, Schrittweise-Tool und Support-Vector-Rechner-Tool.
Stichprobenmethodik für Fehlerverteilung
Wenn Sie ein LM-Modell bewerten, kann die Stichprobe für die Fehlerverteilung direkt über die LM-Eigenschaften entnommen werden.
Beim Bewerten anderer Modelle (Nicht-LM) wird von einer Varianzhomogenität der Fehlerverteilungen hinsichtlich der Prognosevariablen ausgegangen. Dies ermöglicht die Berechnung einer einzelnen Fehlerverteilung anhand der Bewertung des Modells an einem Validierungsset. Diese Fehlerverteilung wird anschließend einer Stichprobenentnahme unterzogen und den Bewertungsergebnissen für die eingehenden Daten hinzugefügt.
Warnung
Verbinden Sie diese Eingabe nicht, wenn das eingehende Modellobjekt ein Lineare-Regression-Tool verwendet.
S-Anker: Die zu bewertenden Simulationsdaten. Diese müssen alle Felder enthalten (mit identischen Typen und Namen), die zum Erstellen des zugehörigen Prognosemodells verwendet werden.
Tool-Konfiguration
Namensergebnisse der Bewertungssimulation: Der Feldname für die generierten Ergebnisse. Der Feldname muss mit einem Buchstaben beginnen und darf Buchstaben, Zahlen und die Sonderzeichen Punkt („.“) und Unterstrich („_“) enthalten. Beachten Sie, dass bei R zwischen Groß-/Kleinschreibung unterschieden wird.
Die Anzahl der gleichzeitig zu bewertenden Datensätze: Das Tool kann die Eingabedaten in Blöcke unterteilen und jeweils einen Block bewerten. Dadurch wird die in „R“ geltende Einschränkung für die Verarbeitung im Speicher umgangen. Mit dieser Option legen Sie die maximale Anzahl eingehender Datensätze fest, die jeder Block enthält.
Anzahl Stichproben aus der Fehlerverteilung pro Iteration: Die Anzahl der Entnahmen aus der Fehlerverteilung des Modells für jeden eingehenden Datensatz.
Zufälligen Startwert festlegen (Optional): Geben Sie einen zufälligen Startwert an. Diese Option ist ausgeblendet, wenn die zu bewertenden Daten ein Startwertfeld enthalten.
Ausgabe anzeigen
D-Anker: Die zu bewertenden Daten zusammen mit der simulierten Bewertung.