Définition des propriétés du modèle

  1. Sous Stages primaires/Stages déployés/Advanced Analytics, cliquez sur le stage Java Model Scoring et faites-le glisser jusqu'au canevas, en le plaçant à l'endroit de votre choix dans le flux de données et en le reliant aux stages d'entrée et de sortie. Notez que le stage d'entrée doit être la source de données qui contient à la fois les champs d'objectif et de variables d'entrée de votre modèle. Si vous exécutez votre job en mode batch, vous devez également disposer d'un stage de sortie pour capturer les scores du modèle ; sinon, vous pouvez utiliser un service Web Spectrum™ Technology Platform pour évaluer les données en temps réel.
  2. Double-cliquez sur le stage Java Model Scoring pour afficher la boîte de dialogue Options de Model Scoring.
  3. Facultatif : sélectionnez le type d’un modèle que vous évaluez dans la liste déroulante Filtre de type.
  4. Sélectionnez le Filtre de type utilisé pour évaluer le modèle.
  5. Sélectionnez le Nom de modèle dans la liste déroulante.
  6. Sélectionnez le type de modèle que vous évaluez dans le champ Type de modèle.
  7. Facultatif : Saisissez une Description du modèle.
  8. Cochez la case Ignorer les niveaux catégoriques inconnus pour renvoyer des données dans la colonne Predicted_Value pour les lignes avec un niveau catégorique qui ne figurait pas dans les données utilisées pour ajuster le modèle. Si vous laissez cette case décochée, la colonne Predicted_Value renvoie « Null/NA » pour ces lignes.
  9. La table Entrées présente des informations sur les champs d'entrée du modèle. Ces champs et leurs types de données sont automatiquement mappés vers les champs et types de données Spectrum.
  10. Cliquez sur OK pour enregistrer ces options ou passer à l'onglet suivant.