azure - 使用 Azure 机器学习预测所选的抵押贷款类型

Question

我的目标是使用 Azure 机器学习根据人们的年龄来预测他们将采用哪种抵押贷款类型。

请注意，我有 220,000 行数据。有多种不同的抵押类型，但购买、再抵押和买房出租在数据中占主导地位。数据的典型横截面可能是:-

• 20 岁，购买
• 30 岁，购买
• 30 岁，转按揭
• 40 岁，转按揭
• 55 岁，买房出租
• 55 岁，股权释放

我的 Azure 机器学习实验如下所示。我的元数据编辑是将 MortgageType 列更改为标签，将 Age 更改为整数。我还尝试过将它们设为分类/非分类。

当我查看评估结果时，我得到以下结果。

这是否意味着我只能以 60% 的置信度真正预测“买出租”和“购买”？我这样做是否正确？还有其他方法可以实现我的目标吗？

Answer 1

AzureML 显示的图称为混淆矩阵。在你的情况下，它应该被解释为:

对于每笔实际上是过渡抵押贷款的抵押贷款，模型有 64.7% 的机会预测为买房出租抵押贷款，有 17.6% 的机会为购买抵押贷款，有 17.6% 的机会为再抵押贷款。

您的模型仅预测选定的抵押贷款为“买房出租”、“购买”或“转按揭”。这可能是因为您仅使用年龄作为特征，而没有为模型提供大量信息。考虑向您的模型添加其他功能，以提高其预测能力。