분류 모델링 이 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다. 주: 설치된 클라이언트에서 분류 모델링을 작성해야 합니다. 메뉴 표시줄에서 도구 > 분류 모델링을 선택하여 도구를 사용합니다. 자세한 내용은 다양한 섹션을 참조하십시오. 다룬 주제:분류 모델 만들기분류 모델링 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다.로지스틱 회귀 방법로지스틱 회귀는 응답 컬럼의 범주가 단 두 개의 가능한 값으로 분류되는 경우에 사용되는 분류 방법입니다. 로지스틱 변환을 예측 컬럼의 가중합으로 사용하여 가능한 결과의 확률을 모델링합니다. 관찰된 데이터의 가능성을 최대화하도록 가중치 또는 회귀 계수를 선택합니다.분류 트리 방법분류 트리는 예측 값에 대한 데이터를 회귀적으로 분할하여 2진 트리를 만드는 비매개변수적 분류 방법입니다. 두 자식 노드가 응답 컬럼 수준의 측면에서 부모 노드보다 더 순수하도록 분할을 선택합니다. 다양한 옵션을 사용하여 트리 확장 깊이를 제어합니다. 관찰에 대한 클래스 예측은 관찰에 대한 터미널 노드의 과반수 클래스를 기반으로 합니다.분류 모델 만들기분류 모델링 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다.로지스틱 회귀 방법로지스틱 회귀는 응답 컬럼의 범주가 단 두 개의 가능한 값으로 분류되는 경우에 사용되는 분류 방법입니다. 로지스틱 변환을 예측 컬럼의 가중합으로 사용하여 가능한 결과의 확률을 모델링합니다. 관찰된 데이터의 가능성을 최대화하도록 가중치 또는 회귀 계수를 선택합니다.분류 트리 방법분류 트리는 예측 값에 대한 데이터를 회귀적으로 분할하여 2진 트리를 만드는 비매개변수적 분류 방법입니다. 두 자식 노드가 응답 컬럼 수준의 측면에서 부모 노드보다 더 순수하도록 분할을 선택합니다. 다양한 옵션을 사용하여 트리 확장 깊이를 제어합니다. 관찰에 대한 클래스 예측은 관찰에 대한 터미널 노드의 과반수 클래스를 기반으로 합니다.상위 주제: 예측 모델링홈데이터 분석통계 도구예측 모델링분류 모델링
분류 모델링 이 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다. 주: 설치된 클라이언트에서 분류 모델링을 작성해야 합니다. 메뉴 표시줄에서 도구 > 분류 모델링을 선택하여 도구를 사용합니다. 자세한 내용은 다양한 섹션을 참조하십시오. 다룬 주제:분류 모델 만들기분류 모델링 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다.로지스틱 회귀 방법로지스틱 회귀는 응답 컬럼의 범주가 단 두 개의 가능한 값으로 분류되는 경우에 사용되는 분류 방법입니다. 로지스틱 변환을 예측 컬럼의 가중합으로 사용하여 가능한 결과의 확률을 모델링합니다. 관찰된 데이터의 가능성을 최대화하도록 가중치 또는 회귀 계수를 선택합니다.분류 트리 방법분류 트리는 예측 값에 대한 데이터를 회귀적으로 분할하여 2진 트리를 만드는 비매개변수적 분류 방법입니다. 두 자식 노드가 응답 컬럼 수준의 측면에서 부모 노드보다 더 순수하도록 분할을 선택합니다. 다양한 옵션을 사용하여 트리 확장 깊이를 제어합니다. 관찰에 대한 클래스 예측은 관찰에 대한 터미널 노드의 과반수 클래스를 기반으로 합니다.분류 모델 만들기분류 모델링 도구를 사용하면 스크립트를 직접 작성할 필요 없이 Spotfire Enterprise Runtime for R 엔진을 사용하여 분류 모델을 만들 수 있습니다.로지스틱 회귀 방법로지스틱 회귀는 응답 컬럼의 범주가 단 두 개의 가능한 값으로 분류되는 경우에 사용되는 분류 방법입니다. 로지스틱 변환을 예측 컬럼의 가중합으로 사용하여 가능한 결과의 확률을 모델링합니다. 관찰된 데이터의 가능성을 최대화하도록 가중치 또는 회귀 계수를 선택합니다.분류 트리 방법분류 트리는 예측 값에 대한 데이터를 회귀적으로 분할하여 2진 트리를 만드는 비매개변수적 분류 방법입니다. 두 자식 노드가 응답 컬럼 수준의 측면에서 부모 노드보다 더 순수하도록 분할을 선택합니다. 다양한 옵션을 사용하여 트리 확장 깊이를 제어합니다. 관찰에 대한 클래스 예측은 관찰에 대한 터미널 노드의 과반수 클래스를 기반으로 합니다.상위 주제: 예측 모델링홈데이터 분석통계 도구예측 모델링분류 모델링