Просмотр модели интеллектуального анализа при помощи средства просмотра нейронных сетей (Microsoft)
Средство просмотра нейронных сетей (Майкрософт) в службах Microsoft SQL Server Службы Analysis Services отображает модели интеллектуального анализа данных, построенные с помощью алгоритма нейронной сети (Майкрософт). Алгоритм Microsoft Neural Network предназначен для создания классификационных и регрессионных моделей интеллектуального анализа путем построения многоуровневой перцептронной сети нейронов. Дополнительные сведения об этом алгоритме см. в разделе Алгоритм нейронной сети (Майкрософт) (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Средство просмотра нейронных сетей Microsoft позволяет также выбрать определенное состояние входных атрибутов и исследовать, как другие входные атрибуты модели влияют на состояние выходных (или прогнозируемых) атрибутов. Например: известно, что потенциальный заказчик среднего возраста от 40 до 50 лет владеет собственным домом, в котором живет с двумя детьми. Возможно, известны другие особенности этого клиента, зная которые можно определить, не собирается ли он приобрести велосипед в Adventure Works. Исследуя модель TM_Neural_Net в образце базы данных Adventure Works DW, можно обнаружить, что согласно этой модели, клиент с высоким доходом с большей вероятностью купит велосипед. Однако если семья живет на расстоянии более 10 миль от места работы, скорее всего она не станет покупать велосипед.
.gif "Примечание") Примечание |
|---|
Чтобы просмотреть подробные 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 просмотра
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 нейронных сетей Microsoft содержит следующие вкладки для исследования моделей интеллектуального анализа, построенных на нейронных сетях:
Входные данные
Результаты
Переменные
Входные данные
На вкладке Входные данные можно выбрать атрибуты и их значения, которые модель нейронной сети будет использовать в качестве входных данных. Когда запускается средство просмотра, по умолчанию используются все атрибуты. В этом случае модель сообщает, какие значения атрибутов оказывают наибольшее влияние на значение выбранного выходного атрибута.
Чтобы выбрать входной атрибут, щелкните столбец Атрибут сетки Входные данные и выберите нужный атрибут из раскрывающегося списка. Список содержит только те атрибуты, которые включены в модель. В столбце Значение появится первое уникальное значение. Если щелкнуть значение по умолчанию, раскроется список всех возможных состояний соответствующего атрибута. Выберите состояние, которое необходимо исследовать. Можно выбрать произвольное число атрибутов.
В начало
Результаты
Вкладка Результаты позволяет назначить выходной атрибут для модели нейронной сети и два состояния, которые нужно сравнить. На этой вкладке можно выбрать только те атрибуты модели, которые определены как «прогнозируемые» или «только прогнозируемые» столбцы.
Доступные атрибуты содержатся в списке Выходной атрибут. В списках Значение 1 и Значение 2 можно указать два состояния, связанные с выбранным атрибутом. Эти состояния выходного атрибута будут сравниваться на панели Переменные.
В начало
Переменные
Сетка на вкладке Переменные содержит следующие столбцы: Атрибут, Значение, Подходит [значение 1] и Подходит [значение 2]. По умолчанию таблица отсортирована по столбцу Предпочитает [значение 1] по возрастанию. Чтобы изменить порядок сортировки, щелкните заголовок нужного столбца.
Полоса, находящаяся справа от атрибута, показывает, какое состояние выходного атрибута является предпочтительным для указанного состояния входного атрибута. Размер этой полосы показывает, насколько строго выходное состояние соответствует входному.
В начало
См. также