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Administrar modelos de minería de datos en el Diseñador de minería de datos

En la ficha Modelos de minería de datos del Diseñador de minería de datos, puede modificar los modelos de minería de datos que existen en una estructura de minería de datos y agregar nuevos modelos de minería de datos a la estructura. Los modelos de minería de datos se basan en las estructuras de minería de datos que se definen con el Asistente para minería de datos.

La ficha Modelos de minería de datos consta de una cuadrícula con una columna que describe la estructura de minería de datos y columnas adicionales que describen cada modelo de minería de datos asociado. Cada celda de la columna de estructura de la cuadrícula presenta una columna definida en la estructura, mientras que cada celda de una columna del modelo de minería de datos presenta la forma en que el modelo usa las columnas de la estructura de minería de datos.

En la ficha Modelos de minería de datos puede procesar los modelos de minería de datos o crear nuevo modelos. Mediante la ventana Propiedades, puede ajustar las propiedades de una estructura de minería de datos y sus modelos asociados. También puede ajustar los parámetros del algoritmo que se utiliza para definir el modelo de minería de datos en el cuadro de diálogo Parámetros de algoritmo.

Para obtener más información:Procesar objetos de minería de datos, Establecer propiedades de columna en una estructura de minería de datos, Establecer propiedades en un modelo de minería de datos, Ficha Modelos de minería de datos: temas de procedimientos

Definir nuevos modelos de minería de datos

Una vez que ha finalizado el Asistente para minería de datos, la carpeta Estructuras de minería de datos del Explorador de soluciones contendrá un único modelo de minería de datos basado en la estructura definida en el asistente. Puede agregar otros modelos a la estructura de minería de datos mediante el Diseñador de minería de datos. Aunque los nuevos modelos deben compartir la misma estructura de minería de datos, puede variar el tipo de algoritmo, el uso de columna y los parámetros específicos del algoritmo de cada modelo.

La creación de varios modelos basándose en una sola estructura de minería de datos tiene varias ventajas:

  • Cada tipo de algoritmo muestra los resultados de forma diferente. La definición de más de un modelo a partir de la misma estructura permite obtener información diferente a partir de los mismos datos. Por ejemplo, es posible que desee usar un modelo de clústeres para explorar los datos y un modelo de árbol de decisión para crear predicciones a partir de los datos.

  • La forma en que se configuran los parámetros puede influir en los resultados de un modelo de minería de datos. Puede crear diferentes modelos con el mismo algoritmo y variar únicamente la configuración de un parámetro específico. Después puede comparar los resultados, de forma que pueda seleccionar la mejor configuración para el algoritmo.

  • Puede aplicar un filtro al modelo que controla los datos usados en el aprendizaje y la prueba del modelo.

  • Las columnas de entrada que selecciona pueden afectar los resultados de un modelo de minería de datos. Puede crear varios modelos que varíen únicamente en las columnas de entrada que utilizan y, después, comparar los resultados para determinar qué columnas debe usar como entrada.

Para obtener más información:Cómo agregar un modelo de minería de datos a una estructura de minería de datos existente, Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos), Crear filtros para modelos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos)

Editar modelos de minería de datos existentes

En la ficha Modelos de minería de datos, puede cambiar el modelo una vez creado. Se pueden modificar el tipo de algoritmo, el nombre del modelo y los parámetros específicos para cada algoritmo. También puede cambiar el uso de las columnas, agregar los alias a las columnas de modelo y crear un filtro que se aplica al modelo de minería de datos en el aprendizaje y la prueba.

>Para obtener más información:Ficha Modelos de minería de datos: temas de procedimientos

También puede modificar un modelo de minería de datos realizando cambios en la estructura de minería de datos subyacente de la ficha Estructura de minería de datos.

Para obtener más información:Administrar estructuras de minería de datos en el Diseñador de minería de datos

Cambiar el uso de la columna de minería de datos

Puede cambiar las columnas que se incluyen en un modelo de minería de datos y cómo se usa cada columna (por ejemplo, como columna de entrada, de clave o de predicción) usando las celdas para esa columna de modelo en la cuadrícula de la ficha Modelos de minería de datos. Cada celda corresponde a una columna de la estructura de minería de datos. En las columnas de clave, puede configurar la celda en Key o Ignore. En las columnas de entrada y salida, puede configurar la celda en los siguientes valores:

  • Ignore

  • Input

  • Predict

  • PredictOnly

Si establece una celda en Ignore, la columna se quita del modelo de minería de datos, pero otros modelos de minería de datos de la estructura aún podrán utilizarla.

Columnas de modelo de alias

Cuando Analysis Services crea el modelo de minería de datos, usa los mismos nombres de columna que se encuentran en la estructura de minería de datos. Puede agregar un alias a cualquier columna del modelo de minería de datos. Esto podría facilitar la comprensión del uso o el contenido de la columna, o hacer el nombre más corto para su comodidad en la creación de consultas.

Cree un alias editando la propiedad Name de la columna del modelo de minería de datos. Analysis Services continúa usando el nombre original como el ID de la columna y el nuevo valor que escribe para Nombre se convierte en el alias de columna, y aparece en la cuadrícula entre paréntesis junto al uso de la columna.

alias en columnas de un modelo de minería de datos

Este ejemplo muestra los modelos relacionados que tienen varias copias de una columna de estructura de minería de datos relacionada con el ingreso. Cada copia de la columna de estructura se ha hecho discreta de una manera diferente. Cada uno de los modelos del diagrama usan una columna diferente de la estructura de minería de datos; sin embargo, para comodidad en la comparación de las columnas por los modelos, se ha cambiado el nombre de la columna de cada modelo a [Income].

Agregar filtros

Puede agregar un filtro a un modelo de minería de datos. Un filtro es un conjunto de condiciones WHERE que restringe los datos en los casos de modelo a algún subconjunto. El filtro se usa en el aprendizaje del modelo y se puede usar opcionalmente al probar el modelo o crear gráficos de precisión.

Para obtener más información, vea Crear filtros para modelos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).