Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Kümülatif Kazançlar ve Artış Grafikleri

Kümülatif kazanç tablosu, toplam vaka sayısının bir yüzdesini hedefleyerek belirli bir kategorideki “kazanılan” toplam vaka sayısının yüzdesini gösterir.

Örneğin, Evet kategorisi için eğri üzerindeki ilk nokta (%10, %30) konumundadır, yani ağ ile bir veri kümesini puanlarsanız ve tüm vakaları tahmin edilen Evet olasılığına göre sıralarsanız, ilk %10, aslında Evet (varsayılanlar) kategorisini alan tüm servis taleplerinin yaklaşık %30’unu içerir.

Aynı şekilde, ilk %20 temerrüde düşenlerin yaklaşık %50’sini, vakaların ilk %30’u temerrüde düşenlerin %70’ini vb. içerecektir. Puanlanan veri kümesinin %100’ünü seçerseniz, veri kümesindeki tüm varsayılanları elde edersiniz.

Çapraz çizgi, “temel” eğridir; puanlanan veri kümesinden vakaların %10’unu rastgele seçerseniz, evet kategorisini fiilen alan tüm vakaların yaklaşık %10’unu “kazanmayı” beklersiniz.

Eğri taban çizgisinin ne kadar üzerindeyse, kazanç o kadar büyük olur. Arzu edilen bir kazanca karşılık gelen bir yüzde seçerek ve ardından bu yüzdeyi uygun eşik değerine eşleyerek bir sınıflandırma sınırı seçmenize yardımcı olması için kümülatif kazanç tablosunu kullanabilirsiniz.
“Arzu edilen” bir kazancın ne olduğu Tip I ve Tip II hataların maliyetine bağlıdır.

Yani, bir temerrüde düşeni temerrüde düşmeyen (Tip I) olarak sınıflandırmanın maliyeti nedir? Temerrüde düşmeyen birini temerrüde düşen (Tip II) olarak sınıflandırmanın maliyeti nedir? Kötü borç birincil endişe ise, o zaman Tip I hatanızı azaltmak istersiniz; kümülatif kazançlar tablosunda, bu, olası temerrüde düşenlerin yaklaşık %90’ını yakalayan, ancak başvuran havuzunuzun neredeyse yarısını ortadan kaldıran, sözde tahmin edilen Evet olasılığının ilk %40’ındaki başvuranlara verilen kredileri reddetmeye karşılık gelebilir.

Önceliğiniz müşteri tabanınızı büyütmekse, Tip II hatanızı azaltmak istersiniz. Grafikte bu, temerrüde düşenlerin %30’unu oluşturan ve başvuran havuzunuzun çoğunu olduğu gibi bırakan ilk %10’u reddetmeye karşılık gelebilir. Genellikle her ikisi de önemli kaygılardır, bu nedenle müşterileri sınıflandırmak için en iyi duyarlılık ve özgüllük karışımını veren bir karar kuralı seçmelisiniz.

Kaldırma tablosu, kümülatif kazanç tablosundan türetilmiştir; y eksenindeki değerler, her eğri için kümülatif kazancın taban çizgisine oranına karşılık gelir. Böylece, Evet kategorisi için %10’daki artış %30/%10 = 3,0’dır. Kümülatif kazanç tablosundaki bilgilere bakmanın başka bir yolunu sağlar.

Bağımsız Değişken Önemi

Bağımsız bir değişkenin önemi, bağımsız değişkenin farklı değerleri için ağın model tarafından tahmin edilen değerinin ne kadar değiştiğinin bir ölçüsüdür. Normalleştirilmiş önem, önem değerlerinin en büyük önem değerlerine bölümüdür ve yüzde olarak ifade edilir.

Önem tablosu, önem tablosundaki değerlerin azalan önem değerine göre sıralanmış basit bir çubuk grafiğidir. Bir müşterinin istikrarı (çalışma, adres) ve borcu (kredi borcu, borç) ile ilgili değişkenlerin, ağın müşterileri nasıl sınıflandırdığı üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu görülmektedir; söyleyemeyeceğiniz şey, bu değişkenler ile tahmin edilen temerrüt olasılığı arasındaki ilişkinin “yönü”dür.

Daha büyük miktarda borcun şunu gösterdiğini tahmin edersiniz, daha büyük bir temerrüt olasılığı, ancak emin olmak için daha kolay yorumlanabilir parametrelere sahip bir model kullanmanız gerekir.

Çok Katmanlı Perceptron prosedürünü kullanarak, belirli bir müşterinin bir krediyi temerrüde düşürme olasılığını tahmin etmek için bir ağ oluşturdunuz.

Model sonuçları, Lojistik Regresyon veya Diskriminant Analizi kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılabilir olduğundan, verilerin bu modeller tarafından yakalanamayan ilişkiler içermediğinden makul ölçüde emin olabilirsiniz; bu nedenle, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğasını daha fazla keşfetmek için bunları kullanabilirsiniz.

Kümeleme Analizi; SPSS
SPSS mod medyan yorumlama
Spss df nedir
SPSS Aritmetik ortalama ve standart sapma hesaplama
Kümeleme Analizi veri seti
SPSS sembolleri ve anlamları
Spss de SS ne demek
SPSS Aritmetik ortalama hesaplama

Maliyet ve Kalış Sürelerini Tahmin Etmek İçin Çok Katmanlı Bir Perceptron Kullanma

Bir hastane sistemi, miyokard enfarktüsü (MI veya “kalp krizi”) tedavisi için başvuran hastaların maliyetlerini ve kalış sürelerini izlemekle ilgilenmektedir. Bu önlemlere ilişkin doğru tahminlerin elde edilmesi, yönetimin hastalar tedavi edilirken mevcut yatak alanını uygun şekilde yönetmesine olanak tanır.

Patient_los.sav veri dosyası, MI tedavisi görmüş bir hasta örneğinin tedavi kayıtlarını içerir. Daha fazla bilgi için. Maliyetleri ve kalış süresini tahmin etmek için bir ağ oluşturmak üzere Çok Katmanlı Perceptron prosedürünü kullanın.

• Bağımlı değişkenler olarak kalış süresi [los] ve Tedavi maliyetleri [maliyet]’i seçin.
• Faktörler olarak Pıhtılaşma önleyici ilaçlar [anticlot] alarak Yaş kategorisini [agecat] ve Cerrahi komplikasyonlar [comp] yoluyla
• Hastaneye kalış süresini [time] seçin. Aşağıdaki model sonuçlarının tam olarak tekrarlanmasını sağlamak için, değişkenlerin faktör listesindeki sırasını koruduğunuzdan emin olun. Bu amaçla, sürükle ve bırak yöntemini kullanmak yerine, her bir yordayıcı kümesini seçip bunları faktör listesine taşımak için düğmeyi kullanmayı yararlı bulabilirsiniz.
• Alternatif olarak, değişkenlerin sırasını değiştirmek, çözümün kararlılığını değerlendirmenize yardımcı olur.
• Bölümler sekmesini tıklayın.

Test örneğine atanacak göreli vaka sayısı olarak 2 yazın. Uzatma örneğine atanacak vakaların göreli sayısı olarak 1 yazın.

• Mimari sekmesini tıklayın.
• Özel mimari’yi seçin.
• Gizli katman sayısı olarak İki’yi seçin.
• Çıkış katmanı etkinleştirme işlevi olarak Hiperbolik tanjantı seçin. Bunun, bağımlı değişkenler için yeniden ölçeklendirme yöntemini otomatik olarak Ayarlanmış Normalleştirilmiş olarak ayarladığını unutmayın.
• Eğitim sekmesine tıklayın.
• Eğitim türü olarak Çevrimiçi’yi seçin. Çevrimiçi eğitimin, ilişkili tahmin edicilere sahip “daha büyük” veri kümelerinde iyi performans göstermesi beklenir. Bunun, karşılık gelen varsayılan seçeneklerle optimizasyon algoritması olarak Gradyan inişini otomatik olarak ayarladığını unutmayın.
• Çıktı sekmesini tıklayın.

Diyagram Seçimini Kaldır; çok sayıda girdi vardır ve ortaya çıkan diyagram hantal olacaktır.

• Ağ Performansı grubunda Gözlemlenen çizelgeye göre tahmin ve Tahmin edilen çizelgeye göre Kalan’ı seçin. Sınıflandırma sonuçları,
• ROC eğrisi, kümülatif kazanç tablosu ve kaldırma tablosu kullanılamaz çünkü bağımlı değişkenlerin hiçbiri kategorik (nominal veya sıralı) olarak ele alınmaz.
• Bağımsız değişken önem analizini seçin.
• Seçenekler sekmesini tıklayın.
• Eksik kullanıcı değişkenlerini dahil etmeyi seçin. Cerrahi bir prosedür geçirmemiş hastalarda, Cerrahi komplikasyonlar değişkeninde kullanıcı eksik değerleri vardır. Bu, bu hastaların analize dahil edilmesini sağlar.
• Tamam’ı tıklayın.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Kümülatif Kazançlar first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.