DATA - Internet ogledalo specijalno izdanje IO 191 DATA SPECIJAL

Kreiranje modela je jednako lako - u flow se dodaju ili Auto Classifier (za probleme u kojima se kao od- govor očekuje diskretna vrednost, npr. naše pitanje da li će kredit biti vraćen ili ne, tj. za target kolonu loan_status), ili Auto Numeric node, za probleme u kojima se kao odgo- vor modela očekuje konkretan broj iz nekog opsega (u našem slučaju odgovor na pitanje koliko ćemo zaraditi od ovog konkretnog kredi- ta, target kolona je profit_margin). Nakon dodavanja jednog od ova dva noda, pazeći da se u njima pravilno definišu target veličine (navedene iznad) i input veličine (podskup ili čitav skup podataka koji ćemo ima- ti na raspolaganju u online formula- ru za kredit i u korisničkom profilu), Watson Studio će automatski kreirati nekoliko instanci modela (obeležene novonastalim narandžastim nodom u flowu) i dati vam opciju da ih ana- lizirate i uporedite. Studio će vam predstaviti sve mo- dele koje je uspeo da kreira (nisu svi algoritmi primenljivi na sve pro- bleme i setove ulaznih podataka), uz osnovne informacije o njihovom kvalitetu (npr. Classification Accuracy, odnosno Model Accuracy), kao i de- taljne prikaze tačnosti samih mode- la i rezultata testiranja. U modelima (zavisno od tipa) ćete tipično naći i informacije o težinskoj vrednosti (važnosti) određenih parametara u modelu, kao i statističke opise mode- la (npr. grafove raspodela oko krive, ili tabelarni prikaz kvadratne devija- cije i sl). I konačno - blago! Kada smo došli do ove tačke, red je da pogledamo i ono što smo sve vreme očekivali - na koji je to način online loan provider zaključivao da li nekome da odobri zahtev za kredit, i koji su to parametri koji na to najviše Slika 5 Kvalitet modela Klikom na View Model opciju, Watson utiču, a koji parametri utiču na pro- fitabilnost kredita za banku. Korišćenjem opcije View Model i klikom na izabrani tip modela/al- goritma dobijamo pristup ka još ne- koliko veoma važnih opcija: ● Top Decision Rules, u ko- joj nam Watson Studio, na ekspli- citan, algoritamski način prikazu- je pojedinačna pravila odlučivanja o odobravanju kredita, sa procen- tom pouzdanosti. Na primer, ana- lizom podataka utvrđeno je da po- stoji pravilo: total_acc > 2.0 and int_rate <= 0.1115 daje rezultat “Fully Paid” u 89.5% slučajeva Dakle, aplikanti koji imaju dva i više bankovnih računa će sa verovatnoćom 89,5% uspešno otplatiti kredit sa ka- matnom stopom manjom od 11,5%. ● Tree Diagram, koji predstavlja grafičko stablo odlučivanja, sa težin- skim faktorom predstavljenim deblji- nom grane. Praćenjem debljih gra- na od „korena” ka „listovima” stabla moguće je kompletno rekonstruisati set ulaznih parametara i njihovih opti- malnih vrednosti da bi se stiglo do željenog rezultata (u našem slučaju, na primer, najveći profit po kredi- tu se dobija za slučajeve kredita od 36 meseci sa kamatnom stopom između 10 i 11.5%… ). (Slika 5) Upravo ovde dolazimo do „tajnog koda” sakrivenog u ovim podacima: gledajući ove dve opcije, mogli biste lako sesti i u bilo kom program- skom jeziku implementirati kom- pletno znanje/algoritam koji naš online loan provider koristi prilikom odlučivanja o kreditu. Zamislite sada da ne govorimo o našem online loan provajderu, već da ste recimo po- datke sakupili u sopstvenoj firmi - na ovaj način iz podataka možete da „is- cedite” kompletnu ekspertizu koju su Internet ogledalo - specijalno izdanje - DATA

DATA - Internet ogledalo specijalno izdanje IO 191 DATA SPECIJAL | Page 49