应用你的模型
新的数据集
当您创建模型时，您提前知道了答案。例如，当我们创建一个模型通过广告预测销售额我们知道电视、广播和报纸的广告预算，也知道由此产生的销售数字。如果没有这些信息，就没有明显的方法来构建模型。
Advertising.csv
| 电视 | 广播 | 报纸 | 销售 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 230.1 | 37.8 | 69.2 | 22．1 |
| 2 | 44.5 | 39.3 | 45.1 | 10.4 |
一旦有了模型，模型的工作就是提供答案。要做到这一点，它需要新数据作为输入，与用于构建模型的数据兼容。
在Advertising.csv，第一列是不需要的，因为它被标识为ID并被取消选中。目标栏是“销售额”;未来的价值未知。
假设我们正在计划下一次广告活动的预算，我们有三个不同的提案。通过将模型应用于下面的数据，我们可以预测每种产品的“销量”，并比较结果。
关于广告预算的三个提案
| 电视 | 广播 | 报纸 |
|---|---|---|
| 200 | 0 | One hundred. |
| 250 | 50 | 0 |
| 300 | 0 | 0 |
请注意，这些值是从训练集中的值范围内选择的:
- 电视:0 - 300
- 无线电:0 - 50
- 报纸:0 - 114
如果您希望基于此范围之外的值进行预测，则误差可能比测试集的误差更大。
将您的模型应用于新数据集
您可以将您的模型应用于新数据集:
在你完成建造之后，从内部开始检查结果,或
稍后，通过点击最近的分析，via首页>管理最近的分析
一旦你选择了一个分析:
选择一个模型(在本例中，决策树）
点击应用模型，并选择应用于新的数据集从下拉菜单中
点击添加数据，并上传新的数据集
当显示新的数据集时，单击计算预测
将显示新的数据集以及预测结果
关于我们的三个广告预算提案，有一个明显的赢家!预测模型表明，为了使预期销售额最大化，我们应该大力投资电台广告。电视和报纸广告的数量似乎不那么重要，至少在这些例子中是这样。
单击出口，如欲下载表格的Excel格式(prediction_result.xlsx）.
