SAS EM實戰演練-【系列3-2】輕鬆建好信用卡升等模型(實際建模資料準備)
延續上篇介紹,在現實中想要建構出必須經過抽樣、分割樣本、補遺失值...等資料準備的程序,才能建構出好的模型。
延續上篇介紹,在現實中想要建構出必須經過抽樣、分割樣本、補遺失值...等資料準備的程序,才能建構出好的模型。
接續上期抽樣方法介紹,本期Dr.SAS將將繼續介紹在EM Sample node裡如何進行分群抽樣、分層抽樣,以及運用Sample node進行過度抽樣的方法。
抽樣的適當與否對於模型的準確性與可解釋性有很大的影響,因此抽樣設計在模型建置程序裡是很重要的研究議題,也因此Dr.SAS特闢系列專欄來詳細介紹抽樣方法與SAS EM sample node的各種抽樣方法的參數設定使用,希望各位讀者在詳加了解各種抽樣方法後,能適當的運用並將模型調整的更精緻。