Занятие 4: Изучение моделей прямой почтовой рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных)

  • Статья

 

Применимо к: SQL Server 2016 Preview

После обработки моделей в проекте можно исследовать их для поиска интересующих трендов. Поскольку шаблоны могут быть сложными и трудными просто рассматривая числа, SQL Server интеллектуального анализа данных предоставляет некоторые визуальные средства, которые помогают исследовать данные и пониманию правил и связей, которые алгоритмы обнаруживают в данных. Точность тестов также можно использовать для проверки набора данных или определить, какая модель работает лучше, перед развертыванием.

При использовании SQL Server Data Tools (SSDT) для анализа моделей каждая создаваемая модель отображается в средство просмотра модели интеллектуального анализа вкладки конструктора интеллектуального анализа данных. Для исследования моделей можно использовать средства просмотра. Эти средства просмотра также доступны в среде SQL Server Management Studio.

Различные алгоритмы, используемые для создания модели в службах Службы Analysis Services, возвращают результаты разных типов. Таким образом Службы Analysis Services предоставляет специальные средства просмотра для каждого типа модели машинного обучения.

Если вы хотите получить сведения, Службы Analysis Services также предоставляет средства просмотра HTML, называется просмотра деревьев содержимого общего, отображаются подробные сведения о модели данных и любых шаблонов, найденных в формате, похожем на табличный. Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр модели в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт).

На этом занятии будут рассмотрены результаты из этих трех моделей. Каждый тип модели основан на отдельном алгоритме и позволяет рассмотреть эти данные с различных точек зрения.

  • Модель дерева принятия решений содержит сведения о факторах, влияющих на покупку велосипеда.

  • Модель кластеризации группирует клиентов по атрибутам, включающим их поведение при покупке велосипеда, и другие выбранные атрибуты.

  • Модель упрощенного алгоритма Байеса позволяет исследовать связь между различными атрибутами.

В следующих разделах для получения дополнительных сведений о каждом из средств просмотра моделей интеллектуального анализа данных.

Все три модели можно просмотреть с помощью просмотра деревьев содержимого общего, для извлечения формул, значения данных и т. д.

Первая задача занятия

Изучение модели дерева принятия решений и #40; Учебник по основам интеллектуального анализа данных )

Предыдущее занятие

Занятие 3: Добавление и обработка моделей

Следующее занятие

Занятие 5: Тестирование моделей ( Учебник по основам интеллектуального анализа данных )

См. также:

Задачи и инструкции средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных
Средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных