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Erkunden von Prognosen für Ergebnisse mit mehreren Klassen

Erkunden von Prognosen für Ergebnisse mit mehreren Klassen

Erkunden Sie prognostizierte Ergebnisse für Mehrklassen-Modelle. Führen Sie interaktive Was-wäre-wenn-Analysen aus und ändern Sie Funktionsauswahlen, um die siegreiche Prognose, eine geordnete Liste der Ergebnisse nach Wahrscheinlichkeit, die Modellgenauigkeit und den besten Prognosefaktoren anzuzeigen.

Modelle für die Mehrklassen-Klassifizierung prognostizieren wahrscheinliche Ergebnisse für drei bis zehn Kategorien. Zum Beispiel kann ein Hersteller auf der Grundlage von Kundenattributen vorhersagen, welchen von drei Serviceverträgen ein Kunde am wahrscheinlichsten wählt. In einem Mehrklassen-Modell wählt eine Prognose die Klasse mit der höchsten Wahrscheinlichkeit eines Gewinns basierend auf den Werten von Prädiktorvariablen aus. Die Kenntnis der einflussreichsten Prognosevariablen kann einem Vertriebsmitarbeiter beispielsweise helfen, das wahrscheinlichste Ergebnis in einer bestimmten Situation zu prognostizieren.

Simulieren und Erkunden zukünftiger Ergebnisse:

  1. Öffnen Sie ein Modell, das mit einem Anwendungsfall der Mehrklassen-Klassifizierung verknüpft ist.
  2. Klicken Sie auf der Modellsymbolleiste auf Prognosen. Auf dem Bildschirm werden Auswahlen im linken Bereich angezeigt.
    Ansicht 'Prognosen' nach dem Klicken auf 'Prognosen' auf der Modellsymbolleiste
  3. Wählen Sie unter Gruppe für die Prognose auswählen eine Option aus einer oder mehreren Funktionen aus. Im rechten Bereich werden die prognostizierten Ergebnisse angezeigt.
    Eine für die Prognose ausgewählte Gruppe und die resultierenden Prognoseergebnisse
    # Feld Beschreibung
    1 Einstein-Prognose Prognosebewertung für Ihre Auswahlen. Die probabilistische Berechnung des Ergebnisses anhand des Mehrklassen-Klassifizierungsmodells.
    2 Rangliste Diagramm, in dem die prognostizierten Wahrscheinlichkeiten der einzelnen Klassen angezeigt werden, wobei mit der siegreichen Klasse (blauer Balken) begonnen wird.
    3 Modellgenauigkeit Diagramm, das die Genauigkeit des Modells bei Anwendung auf das Trainings-Datenset zeigt.
    4 Beste Prognosefaktoren Erklärende Variablen (vorteilhaft und ungünstig), die am stärksten mit dem prognostizierten Ergebnis verknüpft sind.
    5 Prognostiziertes Ergebnis Diagramm, das zeigt, wie die wichtigsten Prädiktoren das prognostizierte Ergebnis beeinflusst haben.
 
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