Leçon 5 : test de modèles (Didacticiel sur l'exploration de données de base)

Maintenant que vous avez traité le modèle à l'aide du jeu d'apprentissage du scénario de publipostage ciblé, vous allez tester vos modèles par rapport au jeu de test. Comme les données dans le jeu de test contiennent déjà des valeurs connues pour l'achat de vélo, il est facile de déterminer si les prédictions du modèle sont correctes. Le modèle qui offre les meilleures performances sera utilisé par le service marketing Adventure Works Cycles pour identifier les clients pour sa campagne de publipostage ciblé.

Dans cette leçon, vous commencerez par tester vos modèles en élaborant des prédictions par rapport au jeu de test. Ensuite, vous testerez vos modèles sur un sous-ensemble filtré des données. Analysis Services fournit diverses méthodes pour déterminer l'exactitude des modèles d'exploration de données. Dans cette leçon, nous examinerons un graphique de courbes d'élévation.

La validation est une étape importante du processus d'exploration de données. Il est important de savoir si vos modèles d'exploration de données pour le publipostage ciblé sont efficaces sur des données réelles avant de les déployer dans un environnement de production. Pour plus d'informations sur le rôle de la validation des modèles au sein du processus global d'exploration de données, consultez Concepts d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Cette leçon contient les tâches suivantes :

Test de la précision à l'aide de graphiques de courbes d'élévation (Didacticiel sur l'exploration de données de base)

Test d'un modèle filtré (Didacticiel sur l'exploration de données de base)