예측변수 선별

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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스크리닝 예측자에는 여러 노드가 포함되어 있습니다. 데이터 자산 및 유형 노드를 검토하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 자산 탭에서 심사 예측자 모델러 흐름을 열고 캔버스가 로드될 때까지 기다립니다.
2. customer_dbase.csv 노드를 더블클릭합니다. 이 노드는 프로젝트의 customer_dbase.csv 파일을 가리키는 데이터 자산 노드입니다.
3. 파일 형식 속성을 검토합니다.
4. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 전체 데이터 집합을 확인합니다.
5. 유형 노드를 두 번 클릭합니다. 이러한 각 필드에 대한 역할 값을 확인하세요:
   • response_01 Target으로 설정됨
   • response_02, response_03 및 custid는 없음으로 설정됩니다
   • 다른 모든 필드는 입력으로 설정됩니다

   

6. 값 읽기를 클릭합니다.
7. 선택 사항입니다: 데이터 미리 보기를 클릭하여 유형 속성이 적용된 데이터 집합을 확인합니다.
8. 저장 을 클릭하십시오.

진행 상황 확인

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

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다음 단계에 따라 모델을 구축합니다:

1. response_01 (기능 선택) 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다.
2. 작성 옵션 섹션을 확장하여 필드를 선별하거나 실격 처리하는 데 사용되는 정의된 규칙 및 기준을 확인합니다.

   

3. response_01 (기능 선택) 노드 위에 마우스를 올려놓고 실행 아이콘을 클릭하세요. .
4. 출력 및 모델 창에서 response_01 이름의 모델을 클릭하여 모델을 확인합니다. 결과는 예측에 유용한 것으로 밝혀진 필드를 중요도에 따라 순위별로 표시합니다. 이러한 필드를 조사하여 후속 모델링 세션에서 사용할 필드를 결정할 수 있습니다.

   기능 선택 없이 결과를 비교하려면 흐름에서 기능 선택을 사용하는 노드와 그렇지 않은 노드, 두 개의 CHAID 모델링 노드를 사용해야 합니다.

5. 모든 필드 포함(CHAID) 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다.
   1. 목표에서 새 모델 만들기 및 표준 모델 만들기가 선택되어 있는지 확인합니다.
   2. 기본 섹션을 확장하고 최대 트리 깊이가 커스텀으로 설정되어 있고 레벨 수가 ' 5'로 설정되어 있는지 확인합니다.
6. 저장 을 클릭하십시오.
7. 상위 10개 필드 사용(CHAID) 노드를 두 번 클릭하여 해당 속성을 확인합니다
   1. 모든 필드 포함(CHAID) 노드와 동일한 속성을 확인합니다.
   2. 저장 을 클릭하십시오.

진행 상황 확인

다음 이미지는 모델링 노드를 보여줍니다. 이제 플로우를 실행하고 결과를 볼 준비가 되었습니다.

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다음 단계에 따라 흐름을 실행하고 기능 선택이 있는 경우와 없는 경우의 두 모델의 결과를 확인합니다:

1. 모두 실행( )을 클릭하십시오. 실행하면서 각 모델이 빌드를 완료하는 데 걸리는 시간을 확인합니다.
2. 출력 및 모델 창에서 이름이 모두 필드와 함께인 모델을 클릭하여 결과를 확인합니다.
   1. 트리 다이어그램 페이지를 클릭합니다.
   2. 축소하면 트리 다이어그램의 범위를 볼 수 있습니다.
   3. 모델 세부 정보 창을 닫습니다.
3. 출력 및 모델 창에서 상위 10개 필드 사용이라는 이름의 모델 실행을 클릭하여 결과를 확인합니다.
   1. 트리 다이어그램 페이지를 클릭합니다.
   2. 축소하면 트리 다이어그램의 범위를 볼 수 있습니다.

   두 번째 모델은 첫 번째 모델보다 빠르게 실행되었습니다. 이 데이터 세트는 상대적으로 작기 때문에 실행 시간의 차이는 몇 초에 불과하지만, 실제 데이터 세트가 더 큰 경우에는 그 차이가 몇 분 또는 몇 시간으로 눈에 띄게 커질 수 있습니다. 기능 선택을 사용하면 처리 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

   대신 트리 구축 알고리즘을 사용하여 기능 선택 작업을 수행하여 트리가 가장 중요한 예측 변수를 식별할 수 있도록 할 수 있습니다. 실제로, CHAID 알고리즘은 이러한 목적을 위해 종종 사용되며, 그 깊이와 복잡도를 제어하기 위해 트리 레벨 단위로 성장하는 것도 가능합니다. 그러나 기능 선택 노드는 더 빠르고 사용하기 쉽습니다. 한 번의 빠른 단계로 모든 예측 변수의 순위를 매겨 가장 중요한 분야를 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다.

진행 상황 확인

다음 이미지는 모델의 트리 다이어그램을 보여줍니다.

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