Consultar un modelo Bayes naive (Analysis Services: minería de datos)

Al consultar el conjunto de filas de esquema de minería de datos, puede buscar los metadatos del modelo. Esto podría incluir cuándo se creó, cuándo se procesó en último lugar, el nombre de la estructura de minería de datos en la que se basa el modelo y el nombre de las columnas que se usan como atributos de predicción. También se pueden devolver los parámetros que se utilizaron cuando se creó el modelo.

SELECT MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, DATE_CREATED, LAST_PROCESSED,
SERVICE_NAME, PREDICTION_ENTITY, FILTER
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'TM_NaiveBayes_Filtered'

Resultados del ejemplo:

El modelo que se usa para este ejemplo está basado en el modelo Bayes naive que se crea en Tutorial básico de minería de datos, pero se modificó agregando un segundo atributo de predicción y aplicando un filtro a los datos de aprendizaje.

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En un modelo Bayes naive, el nodo de estadísticas marginal almacena información agregada sobre la distribución de los valores de los datos de aprendizaje. Este resumen es cómodo y le evita tener que crear consultas SQL con los datos de aprendizaje para encontrar la misma información.

En el ejemplo siguiente se usa una consulta de contenido DMX para recuperar los datos del nodo (NODE_TYPE = 24). Dado que las estadísticas están almacenadas en una tabla anidada, la palabra clave FLATTENED se usa para facilitar la visualización de los resultados.

SELECT FLATTENED MODEL_NAME,
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT], [PROBABILITY], VALUETYPE FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t
FROM TM_NaiveBayes.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 26

Resultados parciales:

Por ejemplo, estos resultados le indican el número de casos de entrenamiento para cada valor discreto (VALUETYPE = 4), junto con la probabilidad calculada, ajustados para los valores que faltan (VALUETYPE = 1).

Para obtener la definición de los valores que se proporcionan en la tabla NODE_DISTRIBUTION en un modelo Bayes naive, vea Contenido del modelo de minería de datos para los modelos Bayes naive (Analysis Services - Minería de datos). Para obtener más información sobre cómo afectan los valores que faltan a los cálculos de probabilidad y compatibilidad, vea Valores ausentes (Analysis Services - Minería de datos).

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Dado que un modelo Bayes naive a menudo contiene información compleja sobre las relaciones entre atributos diferentes, la manera más fácil de ver estas relaciones es usar el Visor Bayes naive de Microsoft. Sin embargo, puede crear consultas DMX para devolver los datos.

En el ejemplo siguiente se muestra cómo devolver información del modelo sobre un atributo determinado, Region.

SELECT NODE_TYPE, NODE_CAPTION, 
NODE_PROBABILITY, NODE_SUPPORT, MSOLAP_NODE_SCORE
FROM TM_NaiveBayes.CONTENT
WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'Region'

Esta consulta devuelve dos tipos de nodos: el nodo que representa el atributo de entrada (NODE_TYPE = 10) y nodos para cada valor del atributo (NODE_TYPE = 11). El título del nodo se usa para identificarlo, en lugar del nombre, porque el título muestra tanto el nombre como el valor del atributo.

Algunas de las columnas almacenadas en los nodos son las mismas que se pueden obtener de los nodos de estadísticas marginales, como los valores de compatibilidad de los nodos y de puntuación de la probabilidad de los nodos. Sin embargo, MSOLAP_NODE_SCORE es un valor especial que solo se proporciona para los nodos de atributos de entrada e indica la importancia relativa de este atributo en el modelo. Puede ver casi toda esa misma información en el panel Red de dependencia del visor; sin embargo, el visor no proporciona puntuaciones.

La consulta siguiente devuelve las puntuaciones de importancia de todos los atributos del modelo:

SELECT NODE_CAPTION, MSOLAP_NODE_SCORE
FROM TM_NaiveBayes.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 10
ORDER BY MSOLAP_NODE_SCORE DESC

Resultados del ejemplo:

Al examinar el contenido del modelo en el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft, se hará una mejor idea de qué estadísticas podrían ser interesantes. Aquí se mostraron algunos ejemplos sencillos; la mayoría de las veces puede que tenga que ejecutar varias consultas o almacenar los resultados y procesarlos en el cliente.

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Para explorar los resultados, puede usar algunos procedimientos almacenados del sistema de Analysis Services además de escribir sus propias consultas de contenido. Para usar un procedimiento almacenado de sistema, anteponga al nombre del procedimiento almacenado la palabra clave CALL:

CALL GetPredictableAttributes ('TM_NaiveBayes')

Resultados parciales:

Para obtener más información sobre los procedimientos almacenados del sistema de Analysis Services, vea Procedimientos almacenados de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).

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La consulta siguiente usa una consulta singleton para proporcionar un nuevo valor y predecir, según el modelo, si es probable que un cliente con estas características compre una bicicleta. La manera más fácil de crear una consulta singleton en un modelo de regresión es usar el cuadro de diálogo Entrada de consulta singleton. Por ejemplo, puede generar la consulta DMX siguiente seleccionando el modelo TM_NaiveBayes, eligiendo Consulta singleton y seleccionando los valores en las listas desplegables para [Commute Distance] y Gender.

SELECT
  Predict([TM_NaiveBayes].[Bike Buyer])
FROM
  [TM_NaiveBayes]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT '5-10 Miles' AS [Commute Distance],
  'F' AS [Gender]) AS t

Resultados del ejemplo:

La función de predicción devuelve el valor más probable, en este caso 0, que indica que es improbable que este tipo de cliente compre una bicicleta.

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Además de predecir un resultado, a menudo desea conocer la precisión de la predicción. La consulta siguiente usa la misma consulta singleton que el ejemplo anterior, pero agrega la función de predicción PredictHistogram (DMX) para devolver una tabla anidada que contiene las estadísticas de la compatibilidad de la predicción.

SELECT
  Predict([TM_NaiveBayes].[Bike Buyer]),
  PredictHistogram([TM_NaiveBayes].[Bike Buyer])
FROM
  [TM_NaiveBayes]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT '5-10 Miles' AS [Commute Distance],
  'F' AS [Gender]) AS t

Resultados del ejemplo:

La fila final en la tabla muestra los ajustes para la compatibilidad y la probabilidad del valor que falta. Los valores de la desviación estándar y la varianza siempre son 0 porque los modelos Bayes naive no pueden modelar los valores continuos.

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El algoritmo Bayes naive de Microsoft se puede usar para el análisis de la asociación, si la estructura de minería de datos contiene una tabla anidada con el atributo de predicción como clave. Por ejemplo, podría generar un modelo Bayes naive utilizando la estructura de minería de datos creada en Lección 3: Generar un escenario de cesta de la compra (Tutorial intermedio de minería de datos) del tutorial de minería de datos. El modelo utilizado en este ejemplo se modificó para agregar información sobre los ingresos y la región del cliente en la tabla de casos.

En el ejemplo de consulta siguiente se muestra una consulta singleton que predice los productos que están relacionados con las compras del producto, 'Road Tire Tube'. Podría usar esta información para recomendar productos a un tipo específico de cliente.

SELECT   PredictAssociation([Association].[v Assoc Seq Line Items])
FROM [Association_NB]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 'High' AS [Income Group],
  'Europe' AS [Region],
  (SELECT 'Road Tire Tube' AS [Model]) 
AS [v Assoc Seq Line Items]) 
AS t

Resultados parciales:

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