이 태스크는 선택한 모델을 사용하여 생성된 수익을 모델링하여 마법사의 다음 페이지에서 선택할 테스트 데이터와 유사한 데이터에서 '{0}'='{1}'인 사례를 식별합니다.
이 태스크에서는 실제 데이터에 모델 예측을 적용하면 고정 비용과 개별 비용이 발생한다고 가정합니다.
태스크를 수행하면 확률 임계값 및 대상 모집단에 따라 달라지는 수익을 차트로 보여 주는 보고서가 생성됩니다. 이 보고서는 최대 수익점 및 수익을 극대화하는 예측 확률 임계값을 추정합니다.
이 클라이언트의 채널 바인딩이 없거나 설정된 TLS(전송 계층 보안) 채널과 일치하지 않습니다. 서비스가 공격을 받거나 확장된 보호 기능을 지원하도록 데이터 공급자를 업데이트해야 할 수 있습니다. 연결을 닫습니다.
이 태스크 또는 컨테이너가 실패했지만 FailPackageOnFailure 속성이 FALSE이므로 패키지가 계속됩니다. 이 경고는 패키지의 SaveCheckpoints 속성이 TRUE로 설정되고 태스크나 컨테이너가 실패할 ...
이 태스크는 마법사의 다음 페이지에서 선택할 테스트 데이터에 대해 '{0}' 열을 예측할 때 선택한 모델의 성능을 분석합니다. 태스크를 수행하면 '{0}'에 대해 각 모델이 수행한 정분류와 오분류를 비교하여 보여 주는 ...
이 태스크는 마이닝 구조 '{0}'에서 선택한 모델에 대해 교차 유효성 검사를 수행합니다. 태스크는 해당 모델이 특성 {1}을(를) 얼마나 잘 예측하는지 설명하는 보고서를 생성합니다. 특정 모델과 특성의 경우 이 특성에 ...
이 태스크는 선택한 모델을 사용하여 생성된 수익을 모델링하여 마법사의 다음 페이지에서 선택할 테스트 데이터와 유사한 데이터에서 '{0}'='{1}'인 사례를 식별합니다. 이 태스크에서는 실제 데이터에 모델 예측을 적용하면 ...
이 태스크는 이 마법사의 다음 페이지에서 선택할 테스트 데이터에 대해 '{0}' 열을 예측할 때 선택한 모델의 성능을 분석합니다. 태스크를 수행하면 '{0}'에 대해 '선택한 모델의 예측 정확도를 보여 주는 산점도가 ...
이 태스크는 이 마법사의 다음 페이지에서 선택할 테스트 데이터에 대해 '{0}' 열을 예측할 때 선택한 모델의 성능을 분석합니다. 태스크를 수행하면 '{0}'에 대해 선택한 모델의 예측 정확도를 나타내는 차트 보고서가 ...
이 태스크는 테이블 열의 데이터를 분석하여 분석에 사용할 열을 권장합니다. 아래에서 직접 열을 선택하여 권장 사항을 무시할 수도 있습니다.
이 태스크로 '{0}' 열에 대한 주요 영향 요인을 검색할 수 없습니다. '{0}'의 값은 다른 열의 값과 무관합니다.