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SAP Predictive Analytics

回归模型中的预测置信度和预测能力

2020-09-04 17:01发布

站内问答 / Others
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你好

我对预测的预测置信度和预测能力以及在具有连续变量的回归模型中如何计算它有疑问。

如"自动分析用户指南和场景"文档中所展示的，通过使用向导，估计和验证曲线下方的区域来计算预测置信度和预测能力。 但是在本文档中（以及其他任何地方）。 我找不到有关估算曲线如何计算的解释。

此外，我想询问有关计算中使用的变量的更多信息，因为我无法真正找到材料中的明确定义。

什么是目标类别（Tj）？ 它们是数据集的实际值吗？

什么是分数类别/细分（Sj）？

连续回归的频率是多少？

此外，我想阐明"预测信心"和"预测能力"的含义，因为它们似乎等同于重要性和R2。

我添加了我在这个问题中讨论过的"自动化Analytics用户指南和方案"部分。

谢谢

Rene

（91.3 kB）

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此外，我想询问有关计算中使用的变量的更多信息，因为我无法真正找到材料中的明确定义。

什么是目标类别（Tj）？ 它们是数据集的实际值吗？

什么是分数类别/细分（Sj）？

连续回归的频率是多少？

此外，我想阐明"预测信心"和"预测能力"的含义，因为它们似乎等同于重要性和R2。

我添加了我在这个问题中讨论过的"自动化Analytics用户指南和方案"部分。

谢谢

Rene

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2条回答
hengyuye
1楼-- · 2020-09-04 17:49

在训练回归模型时，掩盖下构建了约20个预测值片段。 这些细分市场（又称垃圾箱）中的每一个约占总人口的5％。 为每个分段计算一些统计信息：总体频率，目标均值，目标标准差。 在该工具的"显示"菜单中，"估计"和"验证"分区都可以看到这些统计信息。 去： 统计报告>模型性能>得分详细统计信息>连续目标的得分交叉统计信息

使用分类模型，我们可以使用AUC指标来表示预测能力：预测能力= 2 AUC -1。 在回归模型的情况下，我不知道使用R2指标表示预测能力的公式。

大简至美
2楼-- · 2020-09-04 17:41

不幸的是，我对许多变量的真实含义仍然感到困惑 提到，我找不到任何结论性信息。 因为这是我的学士论文中非常重要的部分，所以我真的很想正确！

频率是多少？ "在处理名义目标时，"训练数据集中所有目标值的百分比"。因此，将目标变量（销售额，…）的值相加，并在该细分中计算相对于总数的百分比。

什么是分数？ 是可变贡献吗？

什么是uj？ 它是细分中的值（销售额）的平均值吗？

什么是mj？ 这是段内疮的平均值吗？

你是什么？

B是段数吗？

提前谢谢

最诚挚的问候Rene

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