SAS VDMML 시작하기 (3)템플릿을 사용한 머신러닝

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안녕하세요 MYSAS 시샵 입니다.​

오늘은 저번 시간에 이어서 VDMML의 visual pipeline을 이용해서 쉽게 머신러닝 방법들을 적용해보겠습니다.

HMEQ 데이터를 사용하겠습니다. 이 데이터는 대출 관련된 고객 정보입니다.  

대출금 상환 여부(1=미상환, 0=상환)를 나타내는 BAD 변수를 target으로 설정했습니다.

데이터에 대한 내용이 더 궁금하면 데이터 탐색을 통해서 더 살펴볼 수 있습니다.

파이프라인1 옆에 + 표시를 누르면 새로운 파이프라인을 위한 창을 추가할 수 있습니다.

오늘은 새로운 파이프라인을 추가해서 기본 제공되는 템플릿을 이용해보겠습니다.

새로운 파이프라인을 설정할 때, 맨 마지막 옵션을 보시면 기본값으로 '빈 템플릿'이 설정되어있습니다. HMEQ 데이터는 binary class 타겟을 가지고 있기 때문에 'Class 타겟용 고급 템플릿'을 이용하겠습니다.

데이터 분석을 위한 파이프라인이 자동으로 생성되었습니다.

어떤 머신러닝 기법을 써야하는지 모르겠다면, Target의 유형만 확인해서 템플릿을 이용하는 것도 좋은 방법입니다~ 

모델 비교 결과입니다. HMEQ데이터에서는 그래디언트 부스팅이 챔피언 모델로 설정되었습니다.

모델 비교 결과 > 평가

평가를 눌러보면 여러 그래프와 결과를 비교할 수 있는 수치를 볼 수 있습니다.

VDMML의 기본 템플릿을 이용해서 쉽게 머신러닝을 돌려볼 수 있는 방법에 대해 알아보았습니다.

많은 도움이 되었으면 좋겠습니다~