Lección 5: Probar los modelos (Tutorial básico de minería de datos)

Ahora que ha procesado el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento del escenario de distribución de correo directo, probará sus modelos con el conjunto de pruebas. Dado que los datos del conjunto de pruebas ya contienen valores conocidos para la compra de bicicletas, es fácil determinar si las predicciones del modelo son correctas. El departamento de marketing de Adventure Works Cycles usará el modelo que mejor se comporte para identificar a los clientes para su campaña de distribución de correo directo.

En esta lección probará primero sus modelos realizando predicciones con el conjunto de pruebas. Luego, probará sus modelos en un subconjunto filtrado de los datos. Analysis Services proporciona diversos métodos para determinar la exactitud de los modelos de minería de datos. En esta lección examinaremos un gráfico de elevación.

La validación es un paso importante del proceso de minería de datos. Es importante conocer cómo se comportan con datos reales los modelos de minería de datos de distribución de correo directo antes de implementarlos en un entorno de producción. Para obtener más información acerca del modo en que la validación del modelo se adapta a procesos mayores de minería de datos, vea Conceptos de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).

Esta lección incluye las tareas siguientes:

Probar la exactitud con gráficos de mejora respecto al modelo predictivo (Tutorial básico de minería de datos)

Probar un modelo filtrado (Tutorial básico de minería de datos)