Управление моделями интеллектуального анализа данных в конструкторе интеллектуального анализа данных

На вкладке Модели интеллектуального анализа данных конструктора интеллектуального анализа данных можно изменить модели, существующие в структуре интеллектуального анализа данных, а также добавить к структуре новые модели интеллектуального анализа данных. Модели интеллектуального анализа данных основаны на этих структурах, определяемых при помощи мастера интеллектуального анализа данных.

Вкладка Модели интеллектуального анализа данных состоит из сетки, в которой в одном столбце описывается структура интеллектуального анализа данных, а в дополнительных столбцах — каждая из связанных моделей интеллектуального анализа данных. В сетке в каждой ячейке столбца структуры указывается столбец, определенный в структуре, а в каждой ячейке столбца модели интеллектуального анализа данных указывается, каким образом модель использует столбцы из структуры интеллектуального анализа данных.

На вкладке Модели интеллектуального анализа данных можно обрабатывать модели интеллектуального анализа данных или создавать новые модели интеллектуального анализа данных. Настроить свойства структуры интеллектуального анализа данных и связанных с ней моделей интеллектуального анализа данных можно в окне Свойства. Параметры алгоритма, используемого для определения модели интеллектуального анализа данных, настраиваются в диалоговом окне Параметры алгоритма.

Дополнительные сведения см. в разделах Обработка объектов интеллектуального анализа данных, Установка свойств столбцов в структуре интеллектуального анализа данных, Настройка свойств в модели интеллектуального анализа данных, Вкладка «Модели интеллектуального анализа данных». Инструкции

Определение новых моделей интеллектуального анализа данных

После завершения работы мастера интеллектуального анализа данных в папке Структуры интеллектуального анализа данных в обозревателе решений появится одна модель, основанная на структуре интеллектуального анализа данных, заданной в мастере. При помощи конструктора интеллектуального анализа данных к данной структуре можно добавить другие модели. Хотя все новые модели должны основываться на одной и той же структуре интеллектуального анализа данных, для каждой модели можно изменять тип алгоритма, использование столбцов, а также параметры, относящиеся к алгоритму.

Существует несколько преимуществ создания нескольких моделей на основе одной и той же структуры интеллектуального анализа данных.

  • Каждый тип алгоритма отображает результаты по-разному. Определение более одной модели на базе одной и той же структуры позволяет получать различные сведения из одних и тех же данных. Например, может возникнуть необходимость использовать модель кластеризации для просмотра данных и модели дерева принятия решений для создания прогнозов на основе данных.

  • На результаты модели интеллектуального анализа данных может влиять то, как были заданы соответствующие параметры. При помощи одного и того же алгоритма можно создать несколько различных моделей и изменять только настройки определенного параметра. Затем можно сравнить результаты и выбрать оптимальную настройку для алгоритма.

  • К модели, управляющей данными, применяемыми для обучения и проверки модели интеллектуального анализа данных, можно применить фильтр.

  • На результаты модели интеллектуального анализа данных влияют выбранные входные столбцы. Можно разработать несколько моделей, которые будут отличаться только в отношении используемых входных столбцов, а затем сравнить полученные результаты и определить, какие столбцы следует использовать в качестве входов.

Дополнительные сведения см. в разделах Как добавить модель интеллектуального анализа данных к существующей структуре интеллектуального анализа данных, Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных), Создание фильтров для моделей интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Редактирование существующих моделей интеллектуального анализа данных

После создания модели ее можно изменить на вкладке Модели интеллектуального анализа данных. Можно изменить тип алгоритма, имя модели и параметры алгоритмов. Также можно изменять использование столбцов, добавлять столбцам моделей псевдонимы и создавать фильтры, которые будут применяться к модели интеллектуального анализа данных во время обучения и проверки.

Дополнительные сведения см. в разделе Вкладка «Модели интеллектуального анализа данных». Инструкции

Модель интеллектуального анализа данных также можно изменить, внеся изменения на вкладке Структура интеллектуального анализа данных в базовую структуру интеллектуального анализа данных.

Дополнительные сведения см. в разделе Управление структурами интеллектуального анализа данных в конструкторе интеллектуального анализа данных

Изменение использования столбцов интеллектуального анализа данных

Можно изменять столбцы, включаемые в модель интеллектуального анализа данных, а также тип использования каждого столбца, например входной, ключевой или прогнозируемый, используя с этой целью ячейки для выбранного столбца модели, указанные в сетке на вкладке Модели интеллектуального анализа данных. Каждой ячейке соответствует столбец структуры интеллектуального анализа данных. Для ключевых столбцов можно установить значение ячейки равным Key или Ignore. Для входных и выходных столбцов можно устанавливать следующие значения ячейки:

  • Ignore

  • Input

  • Predict

  • PredictOnly

При установке для ячейки значения Ignore столбец будет удален из модели интеллектуального анализа данных, но при этом сохранится возможность использования этого столбца другими моделями интеллектуального анализа данных структуры.

Создание псевдонимов для столбцов модели

Когда службы Службы Analysis Services создают модель интеллектуального анализа данных, они используют те же имена столбцов, что существуют в структуре интеллектуального анализа данных. Любому столбцу в модели интеллектуального анализа данных можно добавить псевдоним. Это может облегчить понимание содержимого столбца или его использования. Также можно сократить имя, чтобы было удобнее создавать запросы.

Можно создать псевдоним, изменяя свойство Name столбца модели интеллектуального анализа данных. Службы Службы Analysis Services продолжают использовать исходное имя в качестве идентификатора столбца, а новое значение, которое было введено для свойства Name, становится псевдонимом столбца. Этот псевдоним отображается в сетке в круглых скобках рядом со столбцом.

псевдонимы для столбцов модели интеллектуального анализа данных

В этом примере показываются связанные модели, в которых присутствуют несколько копий столбца структуры интеллектуального анализа данных, относящегося к прибыли. Каждая копия столбца структуры была дискретизирована различными способами. В моделях на схеме используются разные столбцы из структуры интеллектуального анализа данных, однако для удобства сравнения столбцов между моделями имя столбца в каждой модели было изменено на [Прибыль].

Добавление фильтров

К модели интеллектуального анализа данных можно также добавить фильтр. Фильтр — это набор условий WHERE, который ограничивает данные в вариантах моделей определенным подмножеством. Фильтр используется при обучении модели. Дополнительно он может использоваться при проверке модели или при создании диаграмм точности.

Дополнительные сведения см. в разделе Создание фильтров для моделей интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

См. также

Основные понятия

Другие ресурсы