Before You Begin - 開始之前

此 10 分鐘教學課程示範如何複查預測模型所產生的相關資料集，以判斷其準確性並導入變更以改善結果。

背景

當您訓練並建立預測模型時，Oracle Analytics 會產生相關資料集。這些相關資料集包含模型的相關明細，例如預測規則、準確性評量標準、混淆矩陣，以及預測 (視演算法類型而定) 的主要動因。您可以檢查預測模型所使用的規則，以協助調整模型以取得更好的結果。您可以利用這項資訊來反覆調整模型設定值，以改善準確性並預測更好的結果。

這是 Oracle Analytics 中訓練與套用預測模型的第二個教學課程。依照列出的順序閱讀教學。

• 建立隨機樣本資料集並訓練預測模型
• 檢查並修改預測模型
• 套用預測模型

軟硬體需求

• 存取 Oracle Analytics Cloud
• 存取 elastic_train_df 資料流程
• 存取 sample_donation_data 資料集

編輯訓練模型資料流程

1. 在您的首頁上，按一下資料。
2. 在 elastic_train_df 資料流程中，按一下動作 ，然後選取開啟。
3. 在「訓練數值預測」步驟之前，按一下行上的新增步驟 ，然後按一下選取資料欄。在「已選取」清單中，按一下下列項目：
   • 專案 ID
   • TEACHER_ACCTID
   • SCH_LATITUDE
   • SCH_LONGITUDE
   • STUDENTS_REACHED
   • NUM_DONORS
   • FUNDING_STATUS
   • DATE_COMPLETED
4. 按一下移除選取的項目。
5. 按一下資料流程中的儲存模型節點。在名稱中輸入 elastic_model_2。

   
   

   

   elastic_model_2_df.png 圖解描述

6. 按一下儲存。按一下執行資料流程 。
7. 按一下返回 。

檢閱修訂後的機器學習模型

1. 在您的首頁上，按一下機器學習。在 elastic_model_2 中，按一下動作，然後選取檢查。
2. 在 elastic_model_2 中，按一下品質。

   
   

   elastic_model_2 中的剩餘值分佈稍有不同於 elastic_model_1 中的剩餘值分佈。

   

   elastic_model2_quality.png 圖解描述

   elastic_model_2 中的「決定係數」值為 2%。在 elastic_model_1 中，「判定係數」值為 16%。您的值會因執行資料流程時隨機選取的捐款資料而有所不同。

   

   elastic_model_1_residual.png 圖解描述

3. 按一下關閉。

比較預測模型案例

1. 按一下首頁，按一下工作簿和報表，接著按一下 donations_random_sample ，按一下動作 ，然後按一下開啟。
2. 按一下編輯。
3. 在「資料」面板中，按一下建立案例。在「建立案例 - 選取模型」中，按一下 elastic_model_2 ，然後按一下確定。
4. 在「資料」面板中，展開 elastic_model_2 ，選取 TOTAL_DONATIONS 預測，然後將它拖曳至「語法」面板中的值 (Y 軸) 。

   即使兩個模型使用不同的模型變數，也會產生類似的結果。

   
   

   

   total_donations_model2.png 圖解描述

5. 按一下儲存。

接下來的步驟

套用預測模型

深入瞭解

• 何謂預測模型的相關資料集？
• 在資料集套用預測或註冊的 Oracle 機器學習模型

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標題與著作權資訊

檢查並修改 Oracle Analytics 中的預測模型

G36242-03

2026 年 7 月

Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates. 

瞭解如何複查預測模型產生的相關資料集，以判斷其準確性並導入變更，以改善 Oracle Analytics 的結果。

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