• Статья

Просмотр модели интеллектуального анализа данных с помощью средства просмотра деревьев (Майкрософт)

Средство просмотра деревьев (Майкрософт) в службах Microsoft SQL Server Службы Analysis Services отображает деревья принятия решений, построенные с помощью алгоритма дерева принятия решений (Майкрософт). Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт) — это гибридный алгоритм дерева принятия решений, который поддерживает и классификацию, и регрессию. Поэтому это средство просмотра можно использовать для просмотра моделей, основанных на алгоритме линейной регрессии (Майкрософт). Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт) используется для прогнозирующего моделирования дискретных и непрерывных атрибутов. Дополнительные сведения об этом алгоритме см. в разделе Алгоритм дерева принятия решений (Майкрософт).

ПримечаниеПримечание

Чтобы просмотреть сведения об использованных в модели уравнениях и обнаруженных закономерностях, используйте средство просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт). Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр данных модели в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт) или Средство просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт) (конструктор интеллектуального анализа данных).

Вкладки и панели средства просмотра деревьев

При просмотре модели интеллектуального анализа данных в службах Службы Analysis Services модель отображается на вкладке Средство просмотра моделей интеллектуального анализа данных конструктора интеллектуального анализа данных с использованием соответствующего средства просмотра для данной модели. Средство просмотра деревьев (Майкрософт) содержит следующие вкладки и панели:

  • Дерево решений

  • Сеть зависимостей

  • Обозначения интеллектуального анализа данных

Дерево решений

Во время построения модели дерева решений службы Службы Analysis Services строят отдельное дерево для каждого прогнозируемого атрибута. Отдельное дерево можно просмотреть, выбрав его из списка Дерево на вкладке Дерево решений средства просмотра.

Дерево решений состоит из серии разбиений, где наиболее важное разбиение, определенное алгоритмом, находится в левой части средства просмотра в узле Все. Дополнительные разбиения расположены справа. Разбиение в узле Все является наиболее важным, так как оно содержит самое строгое условие создания разбиений в наборе данных и поэтому приводит к созданию первого разбиения.

Индивидуальные узлы в дереве можно развернуть или свернуть, чтобы отобразить или скрыть разбиения, происходящие после каждого узла. Кроме этого, можно воспользоваться параметром на вкладке Дерево решений для изменения способа отображения дерева. Используйте ползунок Показать уровень для установки количества уровней, отображаемых в дереве. Используйте ползунок Расширение по умолчанию для установки количества уровней по умолчанию, которые отображаются для всех деревьев в модели.

Прогнозирование дискретных атрибутов

Когда дерево строится с дискретным прогнозируемым атрибутом, средства просмотра отображают для каждого узла дерева следующие данные.

  • Условие, вызвавшее разбиение.

  • Гистограмма, которая представляет распределение состояний прогнозируемого атрибута, в порядке распространенности.

Можно использовать параметр Гистограмма, чтобы изменить число состояний, которые показываются в гистограммах дерева. Это полезно, когда у прогнозируемого атрибута много состояний. Состояния появляются на гистограмме упорядоченными по степени распространенности, слева направо. Если число состояний, указанных для отображения, меньше, чем полное число состояний атрибута, наименее часто встречающиеся состояния будут отображены вместе серым цветом. Чтобы увидеть точное число для каждого состояния узла, остановите курсор над узлом, чтобы увидеть подсказку, или выберите узел, подробности по которому необходимо получить, в области Обозначения интеллектуального анализа данных.

Цвет фона каждого узла представляет концентрацию случаев наличия конкретного состояния атрибута, который выбирается в параметре Фон. Можно использовать этот параметр для выделения узлов, содержащих представляющие интерес цели.

Прогнозирование непрерывных атрибутов

При построении дерева с непрерывным прогнозируемым атрибутом средство просмотра отображает для каждого узла дерева ромбовидную диаграмму вместо гистограммы. Ромбовидная диаграмма содержит строку, представляющую диапазон атрибута. Ромб расположен в среднем значении для узла, а ширина ромба представляет дисперсию атрибута в этом узле. Более узкий ромб указывает, что узел способен создавать более точный прогноз. Средство просмотра также отображает формулу регрессии, которая используется для определения разбиения в узле.

Дополнительные параметры отображения дерева решений

Когда для модели дерева решений включена детализация, можно обращаться к обучающим вариантам, которые поддерживают узел, щелкнув его правой кнопкой мыши и выбрав пункт Детализация. Можно включить детализацию в мастере интеллектуального анализа данных или путем настройки параметра детализации для модели интеллектуального анализа данных на вкладке Модели интеллектуального анализа данных.

Можно использовать параметры масштабирования на вкладке Дерево решений, чтобы увеличить или уменьшить дерево, или же использовать функцию Подогнать размер, чтобы на экране обозревателя помещалась модель целиком. Если дерево слишком велико, чтобы уместиться на экране, можно воспользоваться параметром Навигация для перемещения по дереву. При выборе пункта Навигация открывается отдельное окно обзора, в котором можно выбирать разделы модели, которые будут отображаться.

Также можно скопировать изображение представления дерева в буфер обмена, а затем вставить его в документах или программе для работы с изображениями. Используйте функцию Копировать представление диаграммы, чтобы скопировать только тот раздел дерева, который виден пользователю, а функцию Копировать всю диаграмму — для копирования всех раскрытых узлов дерева.

В начало

Сеть зависимостей

Окно Сеть зависимостей отображает зависимости между входными атрибутами и прогнозируемыми атрибутами модели. Ползунок слева от средства просмотра выступает в качестве фильтра, привязанного к прочности зависимостей. Если перемещать ползунок ниже, будут видны только наиболее прочные из них.

После выбора узла в средстве просмотра выделяются зависимости, относящиеся к узлу. Например: при выборе прогнозируемого узла в средстве просмотра также выделяется каждый узел, оказывающий содействие в прогнозировании этого узла.

Если в средстве просмотра содержится много узлов, можно найти нужные с помощью кнопки Найти узел. После нажатия кнопки Найти узел откроется диалоговое окно Поиск узла, где можно использовать фильтр для поиска и выбора нужных узлов.

Условные обозначения в нижней части средства просмотра связывают цветовые коды с типом зависимости на графе. Например, при выборе прогнозируемого узла он выделяется бирюзовым цветом, а узлы, которые прогнозируют выбранный узел, — оранжевым цветом.

В начало

Обозначения интеллектуального анализа данных

Окно Обозначения интеллектуального анализа данных отображает следующие сведения, если выбран узел в модели дерева решений.

  • Количество вариантов в узле, упорядоченные по состояниям прогнозируемого атрибута.

  • Вероятность каждого варианта прогнозируемого атрибута для узла.

  • Гистограмма, которая содержит счетчик для каждого состояния прогнозируемого атрибута.

  • Условия, необходимые, чтобы достичь определенного узла, также известные как путь узла.

  • Для моделей линейной регрессии — формула регрессии.

Можно прикреплять окно Обозначения интеллектуального анализа данных и работать с ним так же, как с обозревателем решений.

В начало