レッスン 4: 絞り込みメール配信モデルの検証 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
プロジェクト内のモデルを処理した後、Business Intelligence Development Studio でそのモデルを検証して、興味深い傾向を探すことができます。マイニング モデルの結果は複雑であり、生データの形式では理解しにくいので、通常は視覚的なデータを調査することで、アルゴリズムによってデータ内で発見されたルールや関係を最も理解しやすくなります。また、モデルを調査することで、配置前にモデルの動作を理解して最もパフォーマンスの良いモデルを調べることもできます。
作成した各モデルは、データ マイニング デザイナの [マイニング モデル ビューア] タブの一覧に表示されます。Analysis Services のどのアルゴリズムを使用してモデルを作成したかによって、それぞれ結果が異なります。このため、Analysis Services にはアルゴリズムごとに個別のビューアが用意されています。また、すべての種類のモデルに使用できる汎用ビューアも用意されています。汎用コンテンツ ツリー ビューアには、モデル コンテンツの詳細情報が表示されます。表示される情報は、使用されたアルゴリズムによって異なります。詳細については、「Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアを使用したモデルの詳細の表示」を参照してください。
このレッスンでは、同じデータを 3 つのモデルを使用して検証します。モデルの種類ごとに、基になるアルゴリズムが異なり、データの検証方法も異なります。デシジョン ツリー モデルでは、自転車の購入に影響を与える要因がわかります。クラスタ モデルでは、自転車の購買行動を含む属性やその他の任意の属性ごとに顧客をグループ化できます。Naive Bayes モデルでは、さまざまな属性間のリレーションシップを検証できます。最後に、汎用コンテンツ ツリー ビューアでモデルの構造を確認します。このビューアには、式、抽出されたパターン、クラスタまたは特定のツリー内のケース数など、より詳細な情報が表示されます。
マイニング モデル ビューアについては、次のトピックを参照してください。