開始する前に

この10分間のチュートリアルでは、予測モデルによって生成された関連データセットをレビューして、その正確性を判断し、結果を改善するための変更を実装する方法を示します。

バックグラウンド

予測モデルをトレーニングして作成すると、Oracle Analyticsによって関連するデータセットが生成されます。これらの関連データセットには、アルゴリズム・タイプに応じて、予測ルール、正確性メトリック、混同行列、予測用のキー・ドライバなどのモデルに関する詳細が含まれます。予測モデルで使用されるルールを調べて、より優れた結果を得るためにモデルのチューニングに役立てることができます。この情報を使用して、モデルの設定を繰り返し調整することで、正確性を向上させ、より質の高い結果を予測します。

これは、Oracle Analyticsの予測モデルのトレーニングおよび適用の2番目のチュートリアルです。リストされている順序でチュートリアルをお読みください。

必要事項

  • Oracle Analytics Cloudへのアクセス
  • elastic_train_dfデータ・フローへのアクセス
  • sample_donation_dataデータセットへのアクセス

トレーニング・モデル・データ・フローの編集

  1. ホーム・ページで「データ」をクリックします。
  2. elastic_train_dfデータ・フローで、「アクション」 「アクション」メニュー・アイコンをクリックし、「開く」を選択します。
  3. 数値予測のトレイン・ステップの前に行で「ステップの追加」ステップの追加アイコンをクリックし、「列の選択」をクリックします。「選択済」リストで、次をクリックします。
    • プロジェクトID
    • TEACHER_ACCTID
    • SCH_LATITUDE
    • SCH_LONGITUDE
    • STUDENTS_REACHED
    • NUM_DONORS
    • FUNDING_STATUS
    • DATE_COMPLETED
  4. 「選択されたCookieを削除」をクリックします。
  5. データ・フローの「モデルの保存」ノードをクリックします。「名前」に、elastic_model_2と入力します。


    elastic_model_2_df.pngの説明が続きます
    図elastic_model_2_df.pngの説明
  6. 「保存」をクリックします。「データ・フローの実行」をクリックします 「データ・フローの実行」アイコン
  7. 「戻る」 「戻る」アイコンをクリックします。

改訂された機械学習モデルのレビュー

  1. ホームページで、「機械学習」をクリックします。elastic_model_2で、「アクション」をクリックし、「検査」を選択します。
  2. elastic_model_2で、「品質」をクリックします。


    elastic_model_2の残存価額分布は、elastic_model_1の残存価額分布とは若干異なります。

    elastic_model2_quality.pngの説明が続きます
    図elastic_model2_quality.pngの説明

    決定係数の値は、elastic_model_2の2%です。elastic_model_1では、決定係数の値は16%です。データ・フローの実行時の寄付データのランダム選択により、値は異なります。

    elastic_model_1_residual.pngの説明が続きます
    図elastic_model_1_residual.pngの説明
  3. 「閉じる」をクリックします。

予測モデルのシナリオの比較

  1. 「ホーム」「ワークブックとレポート」「donations_random_sample」「アクション」 「アクション」メニュー・アイコン「開く」の順にクリックします。
  2. 「編集」をクリックします 「編集」アイコン
  3. 「データ」パネルで「シナリオの作成」をクリックします。「シナリオの作成- モデルの選択」で、elastic_model_2をクリックし、「OK」をクリックします。
  4. 「データ」パネルで、elastic_model_2を展開し、TOTAL_DONATIONS Predictionを選択して、「文法」パネルの「値(Y軸)」にドラッグします。

    2つのモデルでは、モデル変数が異なる場合でも同様の結果が生成されます。


    total_donations_model2.pngの説明が続きます
    図total_donations_model2.pngの説明
  5. 「保存」をクリックします。

次のステップ

予測モデルの適用

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