Lezione 5: Test di modelli (Esercitazione di base sul data mining)

Ora che è stato elaborato il modello tramite il set di training dello scenario relativo al mailing diretto, verranno testati i modelli sul set di testing. Poiché i dati nel set di testing contengono già valori noti per l'acquisto di biciclette, la correttezza delle stime del modello può essere determinata facilmente. Il modello che esegue le stime migliori sarà utilizzato dal reparto marketing di Adventure Works Cycles per identificare i clienti per la campagna di mailing diretto.

In questa lezione verrà innanzitutto effettuato il testing dei modelli eseguendo stime sul set di testing, quindi i modelli verranno testati su un subset filtrato dei dati. Analysis Services fornisce diversi metodi per determinare l'accuratezza di modelli di data mining. In questa lezione verrà esaminato un grafico di accuratezza.

La convalida è un passaggio importante del processo di data mining. Prima di distribuire i modelli per il mailing diretto in un ambiente di produzione, è fondamentale verificarne il comportamento in caso di applicazione ai dati real. Per ulteriori informazioni sullo scopo della convalida dei modelli nel contesto più ampio del processo di data mining, vedere Concetti di data mining (Analysis Services - Data mining).

Questa lezione include le attività seguenti:

Test dell'accuratezza con i grafici di accuratezza (Esercitazione di base sul data mining)

Test di un modello filtrato (Esercitazione di base sul data mining)