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决策列表节点
Last updated: 2024年11月22日
"决策列表" 节点 (SPSS Modeler)

“决策列表”模型标识子组或,即,显示与整体样本相关的二值(yes 或 no)结果的似然度的高低。

例如,您或许在寻找那些最不可能流失的客户或最有可能对某个报价或竞销活动作出积极响应的客户。 通过决策列表查看器,可以实现对模型的完全控制,它允许您编辑段、添加自己的业务规则、指定每个段的评分方式,以及采用其他多种方式定制模型从而对所有段的匹配比例进行优化。 因此,它尤其适用于生成邮件列表,或确定作为特定竞销活动目标的记录。 此外,还可以使用多个挖掘任务对不同建模方法进行组合,例如,确定同一模型中性能较高和较低的段,并根据需要在评分阶段包括或排除每个段。

段、规则和条件

模型由一系列段组成,每个段由选择匹配记录的规则进行定义。 给定的规则可以有多个条件,例如:
RFM_SCORE > 10 and
MONTHS_CURRENT <= 9

规则的列表顺序即为应用顺序,第一个匹配规则将决定给定记录的输出结果。 如果单独采用,那么规则或条件可能会发生重叠,但规则的顺序排除了二义性。 如果规则不匹配,那么记录将会分配给其余规则。

对评分进行完全控制

通过决策列表查看器,您可以查看、修改和重组段,并且可以出于评分目的来选择包括或排除哪些段。 例如,您可以选择在未来报价中排除某组客户和包含其他客户,并且可以立即查看这对于整体匹配率的影响。 对于包括的段和所有其他段(包括剩余段),决策列表模型分别返回评分 Yes$null$。 对评分的这种直接控制使得决策列表模型成为生成邮件发送清单的理想工具,而这些模型被广泛应用于客户关系管理中,包括呼叫中心或市场应用方面。

挖掘任务、度量和选择

建模过程由挖掘任务实现。 每项挖掘任务可以有效地启动一次新的建模,并且会返回一组新的备选模型。 缺省任务基于“决策列表”节点的初始规范,但您可以定义任意数量的定制任务。 您还可以重复应用任务,例如您可以在整个训练集合中运行高概率搜索,然后在剩余集合中运行低概率搜索以移除性能较低的段。

数据选择

可以定义数据选择和定制模型测量以进行模型构建和评估。 例如,可以在挖掘任务中指定数据选择以裁剪模型,使之符合具体区域的要求,并且可以创建定制测量以评估其就整个国家/地区范围而言的性能优劣。 不同于挖掘任务的是,测量并不改变底层模型而是以其他视角对其性能进行评估。

添加业务知识

通过对算法所标识的分段进行微调或扩展, "决策列表查看器" 使您能够将业务知识整合到模型中。 您可以编辑模型所生成的段或基于指定规则添加其他段。 然后可以应用更改并预览结果。

为了进行深入了解,Excel 动态链接使您可以将数据导出到 Excel,这些数据可用于在 Excel 中创建演示图表和计算定制测量(例如综合利润和 ROI),您可在构建模型的同时在决策列表查看器中查看这些定制测量。

示例。 金融机构的市场营销部门希望通过将相应的报价与每个客户进行匹配,在未来的营销活动中实现更有利可图的结果。 使用决策列表模型,可以根据以前的销售活动,识别会对当前活动积极响应的客户应具备哪些特征,并根据识别的结果生成邮件发送清单。

需求。 单个分类目标字段,其测量级别为 FlagNominal ,用于指示要预测的二进制结果 (是/否) 以及至少一个输入字段。 当目标字段类型为 Nominal时,您必须手动选择要视为 命中响应的单个值; 所有其他值都集中为 未命中。 还可以指定一个可选的频率字段。 连续日期/时间字段将被忽略。 使用在建模节点的“专家”选项卡上指定的算法对连续数字范围的输入自动分级。 要对分箱进行更精细的控制,请添加上游分箱节点,并使用分箱字段作为测量级别为 Ordinal的输入。

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