데이터 준비 자동화

샘플 프로젝트에는 여러 데이터 세트와 샘플 모델러 흐름이 포함되어 있습니다. 샘플 프로젝트가 아직 없다면, 튜토리얼 항목을 참고하여 샘플 프로젝트를 만드십시오. 그런 다음 다음 단계에 따라 샘플 프로젝트를 엽니다:

1. watsonx 의 탐색 메뉴 ( )에서 프로젝트(Projects) > 모든 프로젝트 보기(View all Projects)를 선택합니다.
2. SPSS Modeler 프로젝트를 클릭합니다.
3. 자산 탭을 클릭하면 데이터 세트와 모델러 흐름을 볼 수 있습니다.

진행 상황 확인

다음 이미지는 프로젝트 자산 탭을 보여줍니다. 이제 이 튜토리얼과 관련된 샘플 모델러 플로우로 작업할 준비가 되었습니다.

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자동화된 데이터 준비에는 여러 노드가 포함되어 있습니다. 데이터 자산 및 유형 노드를 검토하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 자산 탭에서 자동화된 데이터 준비 모델러 흐름을 열고 캔버스가 로드될 때까지 기다립니다.
2. telco.csv 노드를 두 번 클릭합니다. 이 노드는 프로젝트의 telco.csv 파일을 가리키는 데이터 에셋 노드입니다.
3. 파일 형식 속성을 검토합니다.
4. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 전체 데이터 집합을 확인합니다.
5. 유형 노드를 두 번 클릭합니다. ' churn ' 필드의 측정값이 Flag로 설정되어 있고 역할이 Target으로 설정되어 있는 것을 확인합니다. 다른 모든 필드의 역할이 입력으로 설정되어 있는지 확인합니다.

   

6. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 유형 속성이 적용된 데이터 집합을 확인합니다.

진행 상황 확인

다음 이미지는 Type 노드를 보여줍니다. 이제 모델을 구축할 준비가 되었습니다.

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자동화된 데이터 준비가 없는 모델과 자동화된 데이터 준비가 있는 모델, 두 가지 모델을 구축하게 됩니다. 다음 단계에 따라 모델을 구축하세요:

1. 유형 노드에 연결된 ADP 없음 - 이탈 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다.
   1. 모델 설정 섹션을 펼칩니다
   2. ' 절차 '이 ' 이항'로 설정되어 있는지 확인합니다.
   3. 모델 이름이 사용자 지정으로 설정되어 있고 이름이 ' No ADP - churn'인지 확인합니다.

      

2. ADP 없음 - 이탈 노드 위에 마우스를 올려놓고 실행 아이콘을 클릭합니다. .
3. 출력 및 모델 창에서 ADP 없음 - 이탈이라는 이름의 모델을 클릭하여 결과를 확인합니다.
   1. 모델에서 사용하는 예측자 필드와 올바른 예측의 비율을 보여주는 ' 모델 요약 페이지를 확인합니다.
   2. 분석에 포함된 레코드의 수와 백분율을 보여주는 사례 처리 요약 보기를 확인합니다. 또한 하나 이상의 입력 필드가 사용 불가능하고 어떠한 케이스도 선택되지 않은 누락 케이스(있는 경우에 한함)의 수를 나열합니다.
   3. 모델 세부사항을 닫으십시오.
4. 유형 노드에 연결된 자동 데이터 준비 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다. 자동화된 데이터 준비는 데이터를 분석하고 수정 사항을 식별하며, 문제가 있거나 유용하지 않을 것 같은 필드를 선별하고, 적절한 경우 새로운 속성을 도출하고, 지능형 선별 기술을 통해 성능을 개선하는 등 데이터 준비 작업을 대신 처리합니다.
   1. 목표 섹션에서 기본 설정을 그대로 두어 속도와 정확성의 균형을 맞춰 데이터를 분석하고 준비합니다. 다른 자동 데이터 준비 노드 속성에서는 정확도에 더 집중하거나 처리 속도에 더 집중하거나 데이터 준비를 위한 여러 처리 단계를 미세 조정하도록 지정할 수 있는 옵션을 제공합니다.
      참고: 모델이 이미 존재하므로 노드 속성을 조정하고 나중에 흐름을 다시 실행하려면 먼저 목표 아래에서 이전 분석 지우기를 클릭한 다음 흐름을 다시 실행해야 합니다.
   2. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 자동 데이터 준비 속성이 적용된 데이터 집합을 확인합니다.
   3. 취소를 클릭합니다.
5. 자동 데이터 준비 노드에 연결된 ADP 이후 - 이탈 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다.
   1. 모델 설정 섹션을 펼칩니다
   2. ' 절차 '이 ' 이항'로 설정되어 있는지 확인합니다.
   3. 모델 이름이 사용자 지정으로 설정되어 있고 이름이 ' After ADP - churn'인지 확인합니다.
6. After ADP - churn 노드에 마우스를 갖다 대고 실행 아이콘 을 클릭합니다.
7. ' 출력 및 모델 창에서 ' ADP 이후 - 이탈 '라는 이름의 모델을 클릭하여 결과를 확인합니다.
   1. 모델에서 사용하는 예측자 필드와 올바른 예측의 비율을 보여주는 ' 모델 요약 페이지를 확인합니다.
   2. 분석에 포함된 레코드의 수와 백분율을 보여주는 사례 처리 요약 보기를 확인합니다. 또한 하나 이상의 입력 필드가 사용 불가능하고 어떠한 케이스도 선택되지 않은 누락 케이스(있는 경우에 한함)의 수를 나열합니다.
   3. 모델 세부사항을 닫으십시오.

진행 상황 확인

다음 이미지에는 모델 세부 정보가 나와 있습니다. 이제 모델을 비교할 준비가 되었습니다.

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이제 두 모델이 모두 구성되었으므로 다음 단계에 따라 모델을 생성하고 비교합니다:

1. No ADP - LogReg (분석) 노드에 마우스를 갖다 대고 실행 아이콘 을 클릭합니다.
2. After ADP - LogReg (분석) 노드에 마우스를 갖다 대고, 실행 아이콘 을 클릭합니다.
3. 출력 및 모델 창에서 No ADP - LogReg 이름의 출력 결과를 클릭하여 결과를 확인합니다.
4. 모델을 비교하세요:
   1. 비교를 클릭합니다.
   2. 출력 선택 필드에서 ADP 이후 - LogReg 선택합니다.
   파생되지 않은 자동 데이터 준비 모델을 분석한 결과, 기본 설정으로 로지스틱 회귀 노드를 통해 데이터를 실행하는 것만으로도 10.6 낮은 정확도의 모델을 얻을 수 있습니다.

   

   자동 데이터 준비 파생 모델을 분석한 결과, 기본 자동 데이터 준비 설정을 통해 데이터를 실행하면 78.3 정확도로 훨씬 더 정확한 모델을 구축한 것으로 나타났습니다.

   

진행 상황 확인

다음 이미지는 모델 비교를 보여줍니다.

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