Leçon 3 : ajout et traitement des modèles
La structure d'exploration de données initiale que vous avez créée au cours de la leçon précédente contient un modèle d'exploration de données unique qui est basé sur l'algorithme MDT (Microsoft Decision Trees). Vous pouvez utiliser ce modèle pour identifier les clients pour la campagne de publipostage ciblée. Cependant, pour garantir que votre analyse est complète, il est recommandé de créer des modèles associés à l'aide de différents algorithmes et de comparer leurs résultats. De cette façon vous pouvez également obtenir différentes analyses. Par conséquent, vous allez créer deux modèles, puis les traiter et les déployer.
Dans cette leçon, vous allez créer un ensemble de modèles d'exploration de données qui aideront à trouver les clients probables parmi la liste des clients potentiels.
Pour réaliser les tâches de cette leçon, vous allez utiliser Algorithme de gestion de clusters Microsoft et Algorithme MNB (Microsoft Naive Bayes).
Cette leçon contient les tâches suivantes :