SPSS modeler如何看样本分布,如何看模型预测准确度-审核、分析

上一篇,是关于SPSS modeler中如何使用“平衡”节点来解决目标变量分布不均的问题。引来了好多读者的热闹围观和提问。

看来还是有很多人对SPSS modeler 抱有很大的兴趣~ 那么我今天就再给大家带来modeler的另外两个神奇节点:

数据审核和分析,在SPSS modeler的位置如下:

SPSS modeler如何看样本分布,如何看模型预测准确度-审核、分析

数据审核:

在模型建立前、后,都需要查看特征变量和目标变量的分布,看分布是否有奇异值,是否分布不均(这个在上文也提到过。如果发现目标变量分布严重不均的话,比如打开push的打开与否的分布就要提前看一下,否则很可能没有模型结果)。

模型建立前:

可以在数据清洗之后,插入“数据审核”节点。如下图,我在最一开始输入了流失数据,就使用了“数据审核”,它只是把24个指标都进行了直方图分布呈现。但是当我经过了类型输入、过滤输出、平衡样本之后,只剩下了22个字段(我过滤掉了2个),而且结果是每个输入变量与输出变量的交叉直方图。

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SPSS modeler 在流里插入“数据审核”

第二个“数据审核”的结果图如下所示,能清晰的看到,在验证集里,目标变量在各个输入变量上的分布状态:

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“数据审核”结果图

模型建立后也可以同样在模型节点后插入“数据审核”节点,作为对预测变量在各个输入变量上的分布展现。结果图和上图类似。

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模型建立后插入“数据审核”

分析

分析是在建立模型之后加入流中的,可以给出模型预测的准确度分析报告。准确度,是建立好了决策树、贝叶斯网络、神经网络等预测性的模型之后,判断模型预测是否合格的指标。也就是说,在预测模型使用之后,原本是“流失”的客户我给标记成了“流失”的准确率是多少。具体的“分析”流见下图中绿色流。

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模型中“分析”节点

在分析节点里点击“运行”之后,可以得出模型预测的准确度为72.67%:

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SPSS modeler还有很多其他的有用的小节点,比如“评估”等我以后再慢慢介绍~

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今晚,我要和几个合伙人一起讨论一件大事~ 希望能顺利开展。

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