Lección 4: Explorar los modelos de correo directo (tutorial básico de minería de datos)

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Se aplica a: SQL Server 2016 Preview

Una vez procesados los modelos del proyecto, puede explorarlos para buscar tendencias interesantes. Puesto que los patrones pueden ser complejos y difíciles simplemente examinando números, Minería de datos de SQL Server proporciona algunas herramientas visuales que le ayudan a investigar los datos y entender las reglas y relaciones que los algoritmos han detectado en los datos. También puede utilizar diversas pruebas de precisión para validar el conjunto de datos o detectar qué modelo funciona mejor antes de implementarlo.

Cuando se usa SQL Server Data Tools (SSDT) para explorar los modelos, cada modelo creado aparece en el Visor de modelo de minería de datos ficha en el Diseñador de minería de datos. Puede usar los visores para explorar los modelos. Estos visores también están disponibles en SQL Server Management Studio.

Cada algoritmo usado para crear un modelo en Analysis Services devuelve un tipo de resultado diferente. Por tanto, Analysis Services proporciona visores personalizados para cada tipo de modelo de aprendizaje automático.

Si desea obtener detalles, Analysis Services también proporciona un visor HTML, denominado el Visor de árbol de contenido genérico, que muestra información detallada sobre los datos del modelo y los patrones que se encontraron en formato tabular parcial. Para obtener más información, vea Examinar un modelo usando el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft.

En esta lección examinará los resultados de los tres modelos. Cada tipo de modelo se basa en un algoritmo diferente y proporciona visiones diferentes de los datos.

  • El modelo Árbol de decisión le indica los factores que influyen en la compra de bicicletas.

  • El modelo Agrupación en clústeres agrupa los clientes por atributos, como el comportamiento de compra de bicicletas y otros atributos seleccionados.

  • El modelo Bayes naive le permite examinar las relaciones entre los diferentes atributos.

Vea los temas siguientes para obtener más información sobre cada uno de los visores de modelos de minería de datos.

Los tres modelos se pueden ver mediante el Visor de árbol de contenido genérico, para extraer fórmulas, valores de datos y así sucesivamente.

Primera tarea de la lección

Explorar el modelo de árbol de decisión ( Tutorial de minería de datos básicos y nº 41;

Lección anterior

Lección 3: Agregar y procesar los modelos

Lección siguiente

Lección 5: Probar modelos ( Tutorial de minería de datos básicos y nº 41;

Vea también

Tareas y procedimientos del Visor de modelos de minería de datos
Visores de modelos de minería de datos