Le noeud Liste de décision identifie les sous-groupes, ou les segments, qui présentent une probabilité plus élevée ou plus faible d'un résultat binaire donné par rapport à la population globale. Vous pouvez, par exemple, rechercher les clients qui ont une faible probabilité d'attrition ou ceux qui ont une plus forte probabilité de répondre favorablement à une campagne. Vous pouvez incorporer vos connaissances métier dans le modèle en ajoutant vos propres segments personnalisés et en prévisualisant des modèles alternatifs côte à côte de façon à comparer les résultats. Les modèles Liste de décision se composent d'une liste de règles dans laquelle chaque règle présente une condition et un résultat. Les règles sont appliquées dans l'ordre et la première règle correspondante détermine le résultat.
Exemple
node = stream.create("decisionlist", "My node")
node.setPropertyValue("search_direction", "Down")
node.setPropertyValue("target_value", 1)
node.setPropertyValue("max_rules", 4)
node.setPropertyValue("min_group_size_pct", 15)Propriétés decisionlistnode |
Valeurs | Description de la propriété |
|---|---|---|
target |
Zone | Les modèles Liste de décision utilisent un seul champ cible et un ou plusieurs champs d'entrée. Un champ de fréquence peut aussi être spécifié. Pour plus d'informations, voir Propriétés communes des noeuds de modélisation . |
model_output_type |
Model InteractiveBuilder |
|
search_direction |
Up Down |
Se rapporte à la recherche de segments, où Haut (Up) est l'équivalent de Haute Probabilité, et Bas (Down) est l'équivalent de Faible Probabilité. |
target_value |
chaîne | Si cette propriété n'est pas définie, la valeur True (vrai) est sélectionnée pour les champs indicateurs. |
max_rules |
Integer | Nombre maximal de segments, sauf le reste. |
min_group_size |
Integer | Taille minimale de segment. |
min_group_size_pct |
number | Taille minimale de segment, en pourcentage. |
confidence_level |
number | Seuil minimal dont dispose un champ d'entrée pour améliorer (augmenter) la probabilité d'une réponse, pour que son ajout à une définition de segment soit utile. |
max_segments_per_rule |
Integer | |
mode |
Simple Expert |
|
bin_method |
EqualWidth EqualCount |
|
bin_count |
number | |
max_models_per_cycle |
Integer | Largeur de recherche des listes. |
max_rules_per_cycle |
Integer | Largeur de recherche des règles de segment. |
segment_growth |
number | |
include_missing |
option | |
final_results_only |
option | |
reuse_fields |
option | Permet aux attributs (champs d'entrée qui apparaissent dans les règles) d'être réutilisés. |
max_alternatives |
Integer | |
calculate_raw_propensities |
option | |
calculate_adjusted_propensities |
option | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |