Antes de Começar

Este tutorial de 10 minutos mostra como revisar os conjuntos de dados relacionados produzidos pelo modelo preditivo para determinar sua precisão e implementar alterações para melhorar os resultados.

Histórico

Quando você treina e cria um modelo preditivo, o Oracle Analytics gera os conjuntos de dados relacionados. Esses conjuntos de dados relacionados contêm detalhes sobre o modelo, como regras de previsão, métricas da precisão, matriz da confusão e principais fatores para previsão, dependendo do tipo de algoritmo. Você pode examinar as regras usadas pelo modelo preditivo para ajudar a ajustar o modelo para obter melhores resultados. Use estas informações para ajustar de forma iterativa as definições para melhorar a precisão e prever melhores resultados.

Este é o segundo tutorial em Treinar e Aplicar Modelos de Previsão no Oracle Analytics. Leia os tutoriais na ordem listada.

• Criar um Conjunto de Dados de Amostra Aleatória e Treinar um Modelo de Previsão
• Inspecionar e Modificar o Modelo de Previsão
• Aplicar um Modelo Preditivo

Do Que Você Precisa?

• Acesso ao Oracle Analytics Cloud
• Acesso ao fluxo de dados elastic_train_df
• Acesso ao conjunto de dados sample_donation_data

Editar o Fluxo de Dados do Modelo de Treinamento

1. Na sua home page, clique em Dados.
2. No fluxo de dados elástico_train_df, clique em Ações e selecione Abrir.
3. Clique em Adicionar uma etapa na linha antes da etapa Treinar Previsão Numérica e, em seguida, clique em Selecionar Colunas. Na lista Selecionado, clique no seguinte:
   • ID DO PROJETO
   • TEACHER_ACCTID
   • SCH_LATITUDE
   • SCH_LONGITUDE
   • STUDENTS_REACHED
   • NUM_DONORS
   • FUNDING_STATUS
   • DATE_COMPLETED
4. Clique em Remover Selecionado.
5. Clique no nó Salvar Modelo no fluxo de dados. Em Nome, digite elastic_model_2.

   
   

   

   Descrição da ilustração elastic_model_2_df.png

6. Clique em Salvar. Clique em Executar Fluxo de Dados .
7. Clique em Voltar .

Revisar o Modelo de Aprendizado de Máquina Revisado

1. Na sua página inicial, clique em Machine Learning. No elastic_model_2, clique em Ações e selecione Inspecionar.
2. No elastic_model_2, clique em Quality.

   
   

   A distribuição do valor residual em elastic_model_2 é ligeiramente diferente da distribuição em elastic_model_1.

   

   Descrição da ilustração elastic_model2_quality.png

   O valor do Coeficiente de Determinação é de 2% em elastic_model_2. Em elastic_model_1, o valor do Coeficiente de Determinação é 16%. Seus valores são diferentes devido à seleção aleatória de dados de doação ao executar o fluxo de dados.

   

   Descrição da ilustração elastic_model_1_residual.png

3. Clique em Fechar.

Comparar Cenários de Modelo Preditivo

1. Clique em Home, clique em Pastas de Trabalho e Relatórios, clique em donations_random_sample, clique em Ações e, em seguida, clique em Abrir.
2. Clique em Editar .
3. No painel Dados, clique em Criar Cenário. Em Criar Cenário - Selecionar Modelo, clique em elastic_model_2 e em OK.
4. No painel Dados, expanda elastic_model_2, selecione TOTAL_DONATIONS Prediction e arraste-o em Values (Y-Axis) no painel Grammar.

   Os dois modelos produzem resultados semelhantes, mesmo que usem variáveis de modelo diferentes.

   
   

   

   Descrição da ilustração total_donations_model2.png

5. Clique em Salvar.

Próximas Etapas

Aplicar um Modelo Preditivo

Saiba Mais

• O Que São os Conjuntos de Dados Relacionados a um Modelo Preditivo?
• Aplicar um Modelo Preditivo ou Registrado do Oracle Machine Learning a um Conjunto de Dados

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Título e Informações de Copyright

Inspecionar e Modificar o Modelo de Previsão no Oracle Analytics

27519-10

Julho de 2026

Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates. 

Saiba como revisar conjuntos de dados relacionados produzidos pelo modelo de previsão para determinar sua precisão e implementar alterações para melhorar os resultados no Oracle Analytics.

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