Cette tâche modélise le bénéfice généré par l'utilisation des modèles sélectionnés afin d'identifier les cas où {0} = {1} ...

Cette tâche modélise le bénéfice généré par l'utilisation des modèles sélectionnés afin d'identifier les cas où « {0} »=« {1} », dans des données similaires aux données de test que vous choisirez dans la page suivante de l'Assistant.      La tâche se base sur l'hypothèse que l'application des prédictions de modèle aux données réelles entraîne un coût fixe ainsi qu'un coût individuel (par l'utilisation d'une recommandation).  La tâche génère un rapport qui représente sous forme graphique le bénéfice dans la mesure où il dépend du seuil de probabilité et de la population cible. Le rapport estime le point du bénéfice maximum et le seuil de probabilité de prédiction qui maximise le bénéfice.