SPSS Modeler ノードリファレンス 5-17 ディシジョンリスト

# 5-17 ディシジョンリストノード[モデル作成タブ]
<img width="200" alt="194_161ディシジョンリスト" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/dd4e4d23-104e-5484-7553-041cb9a75bb1.png">


## 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）

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## 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。
![スクリーンショット 2022-09-26 13.29.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fedaaeaf-10c3-6b4d-35c7-6433389f640a.png)

[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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.14.01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8d0fffad-c3e0-4cf8-701f-32db729303f8.png)

[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、
![スクリーンショット 2022-09-25 16.14.38.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/72a3ce9a-2141-0bdc-e700-b700bbf7ca08.png)

[ディシジョンリスト]ノードを接続し編集します。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.15.14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8828b3fc-db27-4bfe-d479-acce6f9700e9.png)

[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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.16.09.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/354ad593-e673-eb07-b41c-ec92ceb24d4c.png)

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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.18.47.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/a0c6cf23-5d01-9000-9df9-4e184f0ed548.png)

ひとつ目のセグメントを登録しました。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.20.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/e9283733-1802-81b8-70a4-a7a211e73141.png)

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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.21.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/95f301d2-3dc0-b256-fa2b-b1897d865fed.png)

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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.22.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/53748408-f247-677e-7c07-f719bef3dd62.png)

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。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.24.15.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/f359abac-5a94-fe55-e781-790ab813dfeb.png)

モデルが出来上がりました。
![スクリーンショット 2022-09-25 16.25.13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/843f0bbc-60e4-b76f-011c-3c1acba12193.png)

## 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。

![スクリーンショット 2022-09-25 16.25.49.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8453ad45-453f-41c5-a3fd-d9e581cad49b.png)

![スクリーンショット 2022-09-25 16.26.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/1052bc03-3499-f592-2a04-cf989d24aa31.png)

#### Excel を使用したカスタム指標の計算

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.4.0?topic=list-calculating-custom-measures-using-excel

## 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）

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.4.0?topic=tutorial-modeling-customer-response-decision-list

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/risk.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.4.0?topic=nodes-decision-list

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee