Naive Bayes 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)
적용 대상: SQL Server 2016 Preview
Microsoft Naive Bayes 알고리즘은 자전거 구매와 입력된 특성 간의 상호 작용을 표시 하는 여러 가지 방법을 제공 합니다.
Microsoft Naive Bayes 뷰어는 Naive Bayes 마이닝 모델 탐색 시 사용 하기 위해 다음과 같은 탭을 제공 합니다.
종속성 네트워크
특성 프로필
특성 특징
특성 판별
종속성 네트워크
종속성 네트워크 탭과 동일한 방식으로 작동는 종속성 네트워크 탭은 Microsoft 트리 뷰어입니다. 뷰어의 각 노드는 특성을, 노드 사이의 선은 관계를 나타냅니다. 뷰어에서 예측 가능한 특성인 Bike Buyer의 상태에 영향을 주는 특성을 모두 확인할 수 있습니다.
종속성 네트워크 탭에서 모델을 탐색하려면
사용 된 마이닝 모델 목록 맨 위에 있는 마이닝 모델 뷰어 탭으로 전환 하는 TM_NaiveBayes 모델입니다.
사용 된 뷰어 전환 하려면 목록 Microsoft Naive Bayes 뷰어합니다.
클릭 된 Bike Buyer 노드를 해당 종속성을 식별 합니다.
분홍색 음영은 모든 특성이 자전거 구매에 영향을 준다는 것을 나타냅니다.
슬라이더를 조정하여 가장 큰 영향을 주는 특성을 식별합니다.
슬라이더를 내리면 [Bike Buyer] 열에 가장 큰 영향을 주는 특성만 남습니다. 슬라이더를 조정하여 소유 차량 대수, 통근 거리 및 총 자녀 수가 가장 영향을 주는 특성 중 일부임을 알 수 있습니다.
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특성 프로필
특성 프로필 탭 어떻게 서로 다른 입력된 특성에 영향 예측 가능한 특성의 결과 상태를 설명 합니다.
특성 프로필 탭에서 모델을 탐색하려면
에 예측 가능 상자를 확인 하는 Bike Buyer 을 선택 합니다.
하는 경우는 마이닝 범례 의 표시를 차단는 프로필 특성, 방해가 옮기십시오.
에 히스토그램 막대 상자 5합니다.
이 모델에서 5는 어느 한 변수의 상태에 지정할 수 있는 최대값입니다.
입력 특성의 각 상태 값 및 해당 특성이 예측 가능한 특성의 각 상태에서 가지는 분포와 함께 이 예측 가능 특성의 상태에 영향을 주는 특성이 나열됩니다.
에 특성 열을 찾을 Number Cars Owned합니다. 히스토그램에서 자전거 구매자(레이블이 1인 열)와 비구매자(레이블이 0인 열) 간의 차이를 확인하십시오. 차가 한 대 있거나 한 대도 없는 사람이 자전거를 구매할 확률이 더 높습니다.
두 번 클릭 하 여 Number Cars Owned 자전거 구매자의 셀 (레이블이 1 인 열) 열입니다.
마이닝 범례 보다 자세한 보기를 표시 합니다.
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특성 특징
와 특성 특징 탭 특성과 선택한 값 사례에 다른 특성에 대 한 값을 표시 하는 빈도 선택할 수 있습니다.
특성 특징 탭에서 모델을 탐색하려면
에 특성 나열 되어 있는지 확인 합니다. Bike Buyer 을 선택 합니다.
설정의 값 에 1합니다.
뷰어에서 자녀가 없고, 통근 거리가 짧고, 북미 지역에 사는 고객이 자전거를 구매할 가능성이 더 많음을 알 수 있습니다.
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특성 판별
와 특성 판별 탭 자전거 구매의 두 불연속 값 및 기타 특성 값 사이의 관계를 조사할 수 있습니다. 때문에 TM_NaiveBayes 모델에는 두 개의 상태 1과 0 뷰어를 변경할 필요가 없습니다.
뷰어에서 차량을 소유하지 않은 사람들이 자전거를 구매하고 두 대의 차량을 소유한 사람들이 자전거를 구매하지 않는 경향이 있음을 확인할 수 있습니다.
관련 작업
다른 마이닝 모델을 탐색 하려면 다음 항목을 참조 하십시오.
다음 단원
5 단원: 모델 및 #40; 테스트 기본 데이터 마이닝 자습서 및 #41;
단원의 이전 태스크
클러스터링 모델 ( 탐색 기본 데이터 마이닝 자습서 및 #41;
관련 항목:
Microsoft Naive Bayes 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기
특성 판별 탭(마이닝 모델 뷰어)
특성 프로필 탭(마이닝 모델 뷰어)
특성 특징 탭(마이닝 모델 뷰어)
종속성 네트워크 탭(마이닝 모델 뷰어)