Slovník pojmů

Skórování a nasazení modelu (scoring)

Definice

Skórování je použití natrénovaného modelu na nová data — každému zákazníkovi, vzorku nebo výrobku přiřadí předpověď nebo pravděpodobnost. Nasazení (deployment) znamená zapojit model do běžného provozu: pravidelně skórovat data z databáze, hlídat jeho přesnost v čase a přetrénovat ho, když se realita změní. Teprve nasazený model přináší hodnotu.

Data mining a strojové učení

Model se exportuje ve standardním formátu (PMML) nebo jako kód (C, C++, SQL, Python), případně běží přímo na serveru, kde skóruje dávkově nebo v reálném čase. Součástí nasazení je monitoring: posun rozdělení vstupů (drift) a pokles přesnosti signalizují potřebu přetrénování.

Praktická pravidla: verzujte modely i data, dokumentujte prediktory a jejich přípravu a zapojte odborníky z provozu — model, kterému nikdo nerozumí, se nepoužívá. Skórování v databázi šetří přenos dat u milionů záznamů.

V Statistice

V nabídce Data Mining slouží uzel Rychlé nasazení prediktivních modelů (Rapid Deployment) ke skórování nových dat modely uloženými v PMML, včetně porovnání více modelů; Statistica umí exportovat modely jako PMML, C/C++ nebo SQL a v edicích se serverovým nasazením (Statistica Enterprise) plánovat automatické skórování dat z databází s monitoringem.

Související pojmy

Návody v knowledgebase

Časté otázky

Co je PMML?
Predictive Model Markup Language — otevřený XML formát pro přenos prediktivních modelů mezi nástroji, který Statistica čte i zapisuje.
Jak často model přetrénovat?
Když monitoring ukáže posun vstupních dat nebo pokles přesnosti; u dynamických oblastí (marketing, riziko) typicky čtvrtletně, u stabilních procesů ročně.

Vyzkoušejte to na vlastních datech

Statistica na 30 dní zdarma

Plná verze bez platební karty, kompletně v češtině. Nebo si nechte poslat orientační cenu za minutu.