CRISP-DM/Evaluation

Материал из MachineLearning.

Версия от 14:28, 21 ноября 2012; E1ekt (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

На данном этапе проекта вы уже построили модель (или модели), которая имеет высокое качество с точки зрения анализа данных. Перед тем как приступить к окончательному внедрению модели, важно более тщательно оценить её и рассмотреть шаги, которые выполняются при построении, чтобы быть уверенным, что правильно достигнуты бизнес-цели. Ключевой задачей является определить, существуют ли какие-либо недостатки модели с точки зрения бизнеса, которые ранее не принимались во внимание. В конце данной фазы решение об использовании результатов анализа данных должно быть принято.

Содержание

Оценить результаты (Evaluate results)

На предыдущих шагах мы оценивали точность и обобщающую способность модели, на данном шаге необходимо оценить, насколько построенная модель достигает поставленные бизнесом цели, и есть ли бизнес-причины, по которым у модели появляются существенные недостатки. Альтернативой может послужить проверка модели в боевом режиме на реальных данных, если время и бюджет позволяют провести такое тестирование. Более того, необходимо также оценить результаты, не имеющие прямого отношения к исходным бизнес-целям. Эти результаты могут помочь в дальнейших исследованиях.

Оценка результатов анализа данных с точки зрения бизнес-успеха (Assessment of data mining results with respect to business success criteria)

Кратко пересказать все основные результаты в терминах бизнес-целей и бизнес-результатов. Подвести итог: достигнуты ли исходные бизнес-цели или нет.

Одобренные модели (Approved models)

Список моделей, которые с точки зрения достижения бизнес-целей являются успешными.

Процесс ревью (Review process)

К этому моменту выход модели оказывается удовлетворительным и удовлетворяет нужды бизнеса. Сейчас самое время произвести более глубокий обзор самого применения техник анализа данных для того чтобы определить, есть ли важные факторы или задачи, которые кто-то мог пропустить. На этой стадии анализа данных процесс обзора превращается уже в процесс обзора качества.

Ревью процесса (Review of process)

Собрав воедино процесс обзора, даем советы относительно действий, которые были пропущены или должны быть повторены.

Определить следующие шаги (Determine next steps)

В соответствии с оценкой результатов и обзором всего процесса, на этой стадии принимается решение о дальнейшей работе. Нужно принять решение, можно ли закончить проект и перевести его в стадию эксплуатации, или стоит провести дополнительные исследования, а может даже развернуть новый проект по анализу данных. Эта задача включает в себя анализ оставшихся ресурсов и бюджета, влияющего на принятие решения.

Список возможных действий (List of possible actions)

Составление списка возможных дальнейших действий вместе со всеми "за" и "против".

Принятие решения (Decision)

Описание логически обоснованного решения, что делать дальше.

Ссылки

Личные инструменты