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Referência de algoritmo (Analysis Services – Data Mining)

Esta seção fornece links a tópicos que fornecem mais informações sobre algoritmos específicos da mineração de dados. Esta seção também fornece uma lista das funções que podem ser usadas com cada algoritmo.

Para obter uma visão geral de como os algoritmos de mineração de dados funcionam ou os vários cenários comerciais em que você pode se beneficiar de um algoritmo específico, consulte Algoritmos de mineração de dados (Analysis Services – Mineração de Dados).

Descrição geral de algoritmo

Selecionar o algoritmo ideal para a tarefa analítica e preparar dados para atender aos requisitos de análise são importantes etapas no processo de mineração de dados. Os tópicos a seguir fornecem uma visão geral de como cada algoritmo funciona, definem um exemplo de uma tarefa analítica para a qual o algoritmo é adequado e descrevem como o modelo é usado no cenário. Cada tópico também contém uma seção Requisitos que fornece diretrizes sobre o tipo de dados necessários para cada tipo de modelo.

Algoritmo Associação da Microsoft

Algoritmo Microsoft Clustering

Algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft

Algoritmo Regressão Linear da Microsoft

Algoritmo Regressão Logística da Microsoft

Algoritmo Naïve Bayes da Microsoft

Algoritmo Rede Neural da Microsoft

Algoritmo MSC

Algoritmo MTS

Referência técnica do algoritmo

Quando você seleciona um algoritmo para usar na criação de um modelo, pode aceitar os padrões fornecidos pelo Analysis Services, mas muitas vezes você pode precisar personalizar a maneira que o modelo é criado ou a maneira que o algoritmo processa dados. Os tópicos a seguir descrevem os parâmetros que você pode usar para personalizar seu modelo de mineração e fornecem informações técnicas detalhadas sobre a implementação de cada algoritmo.

Referência técnica do algoritmo de associação da Microsoft

Referência técnica do algoritmo Microsoft Clustering

Referência técnica do algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft

Referência Técnica do Algoritmo de Regressão Linear da Microsoft

Referência técnica do algoritmo Regressão Logística da Microsoft

Referência técnica do algoritmo Microsoft Naive Bayes

Referência técnica do algoritmo Rede Neural da Microsoft

Referência técnica do algoritmo MSC

Referência técnica do algoritmo MTS

Quando você cria um modelo, pode personalizá-lo e afetar potencialmente os resultados filtrando os dados usados no treinamento do modelo. Para obter informações sobre como usar filtros no treinamento e no teste de modelos de mineração, consulte Criando filtros para modelos de mineração (Analysis Services - Mineração de dados) e Ferramentas para criar gráficos de precisão de modelos (Analysis Services - Mineração de dados).

Referência à função de previsão e a consulta

Você pode usar funções para recuperar os resultados de um modelo de mineração. Uma função de previsão pode fornecer informações detalhadas sobre padrões e estatísticas encontrados em análises ou pode ser usada para fazer previsões e previsões de filtragem com base em probabilidade ou importância.

Para obter uma lista completa das funções de previsão, consulte Referência de função de DMX (Data Mining Extensions).

A tabela a seguir lista as funções em Analysis Services que pode ser usado para criar consultas em todo o algoritmo digita.

Usando funções de previsão com tipos de modelo específicos