Antes de empezar
En este tutorial de 10 minutos se muestra cómo revisar los conjuntos de datos relacionados producidos por el modelo predictivo para determinar su precisión e implementar cambios para mejorar los resultados.
Antecedentes
Al entrenar y crear un modelo predictivo, Oracle Analytics genera los juegos de datos relacionados. En función del modelo, los juegos de datos relacionados contienen detalles sobre el modelo como las reglas de predicción, la métrica de precisión, las matrices de confusión y los inductivos clave para la predicción según el tipo de algoritmo. Puede examinar las reglas que utiliza el modelo predictivo para ayudar a ajustar el modelo y obtener mejores resultados. Utilice esta información para ajustar los valores del modelo de forma iterativa para mejorar la precisión y predecir mejores resultados.
Este es el segundo tutorial de Entrenamiento y aplicación de modelos predictivos en Oracle Analytics. Lea los tutoriales en el orden indicado.
- Creación de un juego de datos de muestra aleatorio y entrenamiento de un modelo de predicción
- Inspección y modificación del modelo de predicción
- Aplicación de un modelo predictivo
¿Qué se necesita?
- Acceso a Oracle Analytics Cloud
- Acceso al flujo de datos
elastic_train_df - Acceso al juego de datos
sample_donation_data
Edición del flujo de datos del modelo de entrenamiento
- En la página de inicio, haga clic en Datos.
- En el flujo de datos elastic_train_df, haga clic en Acciones
y, a continuación, seleccione Abrir. - Haga clic en Agregar un paso
en la línea anterior al paso Entrenar predicción numérica y, a continuación, haga clic en Seleccionar columnas. En la lista Seleccionados, haga clic en lo siguiente:- ID DE OBJETIVO
- TEACHER_ACCTID
- SCH_LATITUDE
- SCH_LONGITUDE
- STUDENTS_REACHED
- NUM_DONORS
- FUNDING_STATUS
- DATE_COMPLETED
- Haga clic en Eliminar selección.
- Haga clic en el nodo Guardar modelo en el flujo de datos. En Nombre, introduzca
elastic_model_2.
Descripción de la ilustración elastic_model_2_df.png - Haga clic en Guardar. Haga clic en Ejecutar flujo de datos
. - Haga clic en Volver
.
Revisión del modelo de Machine Learning revisado
- En la página de inicio, haga clic en Machine Learning. En elastic_model_2, haga clic en Acciones y, a continuación, seleccione Inspeccionar.
- En elastic_model_2, haga clic en Calidad.
La distribución del valor residual en elastic_model_2 es ligeramente diferente de la de elastic_model_1.
Descripción de la ilustración elastic_model2_quality.png El valor del coeficiente de determinación es del 2% en elastic_model_2. En elastic_model_1, el valor del coeficiente de determinación es del 16%. Los valores son diferentes debido a la selección aleatoria de datos de donación al ejecutar el flujo de datos.
Descripción de la ilustración elastic_model_1_residual.png - Haga clic en Cerrar.
Comparar escenarios de modelo predictivo
- Haga clic en Inicio, en Libros de trabajo e informes, en donations_random_sample, en Acciones y, a continuación, en Abrir.
- Haga clic en Editar
. - En el panel Datos, haga clic en Crear escenario. En Crear escenario - Seleccionar modelo, haga clic en elastic_model_2 y, a continuación, haga clic en Aceptar.
- En el panel Datos, amplíe elastic_model_2, seleccione TOTAL_DONATIONS Predicción y arrástrelo en Valores (eje Y) en el panel Gramática.
Los dos modelos producen resultados similares a pesar de que utilizan diferentes variables de modelo.
Descripción de la ilustración total_donations_model2.png - Haga clic en Guardar.
Pasos Siguientes
Más información
Inspección y modificación del modelo de predicción en Oracle Analytics
G36234-03
Julio de 2026
Descubre cómo revisar los conjuntos de datos relacionados producidos por el modelo de predicción para determinar su precisión e implementar cambios para mejorar los resultados en Oracle Analytics.
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