In our churn example, consider the

In our churn example, consider the deployment scenario in which the results will be used. We want to use the model to predict which of our customers will leave. Specifically, assume that data mining has created a class probability estimation model M. Given each existing customer, described using a set of characteristics, M takes these characteristics as input and produces a score or probability estimate of attrition. This is the use of the results of data mining. The data mining produces the model M from some other, often historical, data.
Figure 2-1 illustrates these two phases. Data mining produces the probability estimation model, as shown in the top half of the figure. In the use phase (bottom half), the model is applied to a new, unseen case and it generates a probability estimate for it.

Kết quả (Việt) 1:

Trong ví dụ khuấy chúng tôi, hãy xem xét tình huống triển khai trong đó kết quả sẽ được sử dụng. Chúng tôi muốn sử dụng các mô hình để dự đoán mà khách hàng của chúng tôi sẽ để lại. Cụ thể, giả định rằng khai thác dữ liệu đã tạo ra một lớp xác suất ước lượng mô hình M. Cho mỗi khách hàng hiện có, được mô tả bằng cách sử dụng một tập hợp các đặc điểm, M có các đặc điểm như là đầu vào và sản xuất một số điểm hay xác suất ước lượng tiêu hao. Điều này là sử dụng kết quả khai thác dữ liệu. Khai thác dữ liệu tạo ra các mô hình M từ một số dữ liệu khác, thường xuyên lịch sử.Hình 2-1 minh họa những giai đoạn hai. Khai thác dữ liệu tạo ra các mô hình tính toán xác suất, như được hiển thị ở nửa trên của các con số. Trong giai đoạn sử dụng (dưới một nửa), mô hình được áp dụng cho một trường hợp mới, không nhìn thấy và nó tạo ra một ước tính xác suất cho nó.

Kết quả (Việt) 2:

Trong ví dụ nổi sóng của chúng tôi, hãy xem xét các kịch bản triển khai, trong đó kết quả sẽ được sử dụng. Chúng tôi muốn sử dụng các mô hình để dự đoán mà các khách hàng của chúng tôi sẽ ra đi. Cụ thể, giả định rằng việc khai thác dữ liệu đã tạo ra một mô hình toán học xác suất M. Với mỗi khách hàng hiện có, mô tả cách sử dụng một tập hợp các đặc điểm, M có những đặc điểm như đầu vào và tạo ra một số điểm hoặc xác suất ước lượng tiêu hao. Đây là việc sử dụng các kết quả của khai thác dữ liệu. Việc khai thác dữ liệu sản xuất mô hình M từ một số khác, thường lịch sử, dữ liệu.
Hình 2-1 minh họa hai giai đoạn này. Khai thác dữ liệu sản xuất các mô hình dự toán xác suất, như thể hiện trong nửa đầu của hình. Trong giai đoạn sử dụng (nửa dưới), mô hình được áp dụng cho một trường hợp vô hình mới và nó tạo ra một ước tính xác suất cho nó.