5-17 ディシジョンリストノード[モデル作成タブ]
1.ノードの目的
カタログの送付先（リストセグメント）や不正検知のロジックなどで、優先させたいビジネスルールとアルゴリズムを組み合わせたモデルを作成します。
2.解説動画（60秒）
3.クイックスタート
ビジネスルールとアルゴリズムの組み合わせでローンの貸倒れを予測するモデルを作成します。
＊サンプルデータ（CSV）は[5.参考情報]からダウンロードできます。
[可変長ファイル]ノードから[データ区分][データ型]ノードに接続します。
[データ区分]ノードは初期設定のまま5割を学習、残る5割を検証用にします。
[データ型]ノードで[値の読み込み]ボタンを押してデータタイプを確定します。[ロール]では[貸倒フラグ]を[対象]にします、
[ディシジョンリスト]ノードを接続し編集します。
[インタラクティブセッションの起動]を選択し[実行]します。
解説動画の要領でビジネスルールで定めていたセグメントを定義します。
ひとつ目のセグメントを登録しました。
ゲインチャートでこの時点の判別効率をチェックします。
ふたつ目のセグメントを登録したら、[セグメントの検索]ボタンを押して残るレコードから自動的に高い確信度のセグメントを作ります。
ビジネスルールに加えアルゴリズムがセグメントを作成したら[生成]メニューからモデルを生成します。
モデルが出来上がりました。
4.Tips
貸倒の判定対象ではないレコードをゼロに置き換える
このモデルはリストセグメントを作るのが目的であるため、貸倒が想定されないレコード（今回だと470件）を対象外（＝NULL）にします。予測精度を検証するにはゼロに明示的に置換します。
Excel を使用したカスタム指標の計算
5.参考情報
Modeler同梱のサンプルストリーム（チュートリアル）
利用データ
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ノードのヘルプ
SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）
SPSS Modeler ノードリファレンス目次