Operazioni preliminari

Questa esercitazione di 10 minuti mostra come rivedere i set di dati correlati prodotti dal modello predittivo per determinarne l'accuratezza e implementare le modifiche per migliorare i risultati.

Presupposto

Quando si addestra e si crea un modello predittivo, Oracle Analytics genera i set di dati correlati. Questi set di dati correlati contengono dettagli del modello quali le regole di previsione, le metriche d'accuratezza, la matrice della confusione e i driver chiave per la previsione a seconda del tipo di algoritmo. È possibile esaminare le regole utilizzate dal modello predittivo per ottimizzare il modello e ottenere risultati migliori. Utilizzare queste informazioni per regolare in modo iterativo le impostazioni del modello al fine di migliorare l'accuratezza e prevedere risultati migliori.

Questa è la seconda esercitazione in Formazione e applicazione di modelli predittivi in Oracle Analytics. Leggere le esercitazioni nell'ordine indicato.

• Creare un data set di esempio casuale e addestrare un modello di previsione
• Ispeziona e modifica modello di previsione
• Applica un modello predittivo

Di cosa hai bisogno?

• Accesso a Oracle Analytics Cloud
• Accesso al flusso di dati elastic_train_df
• Accesso al set di dati sample_donation_data

Modifica flusso dati modello di formazione

1. Nella home page fare clic su Dati.
2. Nel flusso di dati elastico_train_df fare clic su Azioni , quindi selezionare Apri.
3. Fare clic su Aggiungi passo sulla linea prima del passo Addestra previsione numerica, quindi fare clic su Seleziona colonne. Nell'elenco Selezionati fare clic su:
   • PROIETTATO
   • TEACHER_ACCTID
   • SCH_LATITUDE
   • SCH_LONGITUDE
   • STUDENTS_REACHED
   • NUM_DONORS
   • FUNDING_STATUS
   • DATE_COMPLETED
4. Fare clic su Rimuovi selezione.
5. Fare clic sul nodo Salva modello nel flusso di dati. In Nome immettere elastic_model_2.

   
   

   

   Descrizione dell'immagine elastic_model_2_df.png

6. Fare clic su Salva. Fare clic su Esegui flusso dati .
7. Fare clic su Torna indietro .

Rivedere il modello di apprendimento automatico rivisto

1. Nella home page fare clic su Machine Learning. In elastic_model_2, fare clic su Azioni, quindi selezionare Ispeziona.
2. In elastic_model_2, fare clic su Qualità.

   
   

   La distribuzione del valore residuo in elastic_model_2 è leggermente diversa da quella in elastic_model_1.

   

   Descrizione dell'immagine elastic_model2_quality.png

   Il coefficiente di determinazione è del 2% in elastic_model_2. In elastic_model_1, il coefficiente di determinazione è 16%. I valori sono diversi a causa della selezione casuale dei dati di donazione durante l'esecuzione del flusso di dati.

   

   Descrizione dell'immagine elastic_model_1_residual.png

3. Fare clic su Chiudi.

Confronta scenari modello predittivo

1. Fare clic su Home, fare clic su Cartelle di lavoro e report, fare clic su donations_random_sample, fare clic su Azioni , quindi su Apri.
2. Fare clic su Modifica.
3. Nel pannello Dati fare clic su Crea scenario. In Crea scenario - Seleziona modello, fare clic su elastic_model_2, quindi su OK.
4. Nel pannello Dati, espandere elastic_model_2, selezionare TOTAL_DONATIONS Prediction e trascinarla in Valori (asse Y) nel pannello Grammatica.

   I due modelli producono risultati simili anche se utilizzano variabili di modello diverse.

   
   

   

   Descrizione dell'illustrazione total_donations_model2.png

5. Fare clic su Salva.

Passi successivi

Applica un modello predittivo

Per saperne di più

• Descrizione dei data set correlati di un modello predittivo
• Applicare un modello predittivo o registrato di Oracle Machine Learning a un data set

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Titolo e informazioni sul copyright

Ispezionare e modificare il modello di previsione in Oracle Analytics

G36237-03

Luglio 2026

Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates. 

Scopri come esaminare i set di dati correlati prodotti dal modello di previsione per determinarne l'accuratezza e implementare le modifiche per migliorare i risultati in Oracle Analytics.

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