Я сейчас пытаюсь построить прогнозную модель кредита.Модель оценки работает хорошо, но при оценке результатов точность / точность / отзыв;Кажется, это немного не так (оценка теста равна 1,00).
Я уверен, что я не могу настроить правильные манипуляции с «Редактировать метаданные».Имеется список функций: сумма кредита, остаток средств, рейтинг кредитоспособности, срок погашения (в неделях), просроченная категория, тип бизнеса, отделение банка, город и штат.
Моя цель - предсказать«подходящая» сумма кредита заемщикам для предотвращения просроченных платежей.
У меня есть пара вопросов, которые помогут мне правильно настроить параметр:
Я выбрал метку назначения в модели перекрестной проверки, нужно ли мнеустановить метку назначения на «Редактировать метаданные»?Допустим, если я не установил целевую метку на «Редактировать метаданные», это повлияет на результаты модели полностью?
Нужно ли мне настраивать «Поля» конкретно «Веса»«для прогнозируемой стоимости?Мышление, связанное с данной суммой кредита и остатком, который должен заемщик.
Несколько столбцов (т. Е. Рейтинг кредитоспособности, срок погашения, категория просроченной задолженности, тип бизнеса, отделение банка, город исостояние) были установлены как "Особенности" в категории "Поле";повлияет ли это на результаты, если я уберу эту манипуляцию?
В настоящее время я работаю в Azure Machine Learning.
Нет сообщения об ошибке, но результаты оценки казались нереальными, и я чувствую, что не правильно настроил параметр «Редактировать метаданные».
Модель оценкиSVM и Наивного Байеса
Моделирование данных Azure ML
Другие вопросы:
- Как читать набранныеметки и вероятности?
- Что означает набор данных и набор данных для сравнения?
СПАСИБО!