Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

299 В качестве примера рассмотрим зависимость между веро- ятностью возврата кредита и характеристиками кредитора. Эту зависимость можно представить в виде «черного ящика» (рис. 4.31). Рис. 4.31. Зависимость вероятности возврата кредита от характеристик кредитора Прежде чем приступать к анализу, нужно построить мо- дель этой зависимости. Для этого можно использовать такие инструментальные средства, как нейронные сети, деревья реше- ний и пр. Для анализа совершенно безразлично, каким методом была построена модель. Главное, что она имитирует работу «черного ящика», т.е. может по входным параметрам вычислить значение выходного. Сделать это можно с помощью таблицы «что-если». Таблица «что-если». В этой таблице перечислены все вход- ные и выходные поля, указан диапазон значений для числовых по- лей и количество значений для строковых. В колонке «Значение» для каждого входного поля указаны значения, по которым вычис- ляется значение выходного поля (рис. 4.32). Сумма кредита Возраст Образование Площадь квартиры Автомобиль Срок проживания Черный ящик Вероятность возврата Срок задержки возврата