Önbelleğin Bayes modelini (temel veri madenciliği Öğreticisi) keşfetme
The Microsoft Naive Bayes algorithm provides several methods for displaying the interaction between bike buying and the input attributes.
The Microsoft Naive Bayes Viewer provides the following tabs for use in exploring Naive Bayes mining models:
Dependency Network
Attribute Profiles
Attribute Characteristics
Attribute Discrimination
Aşağıdaki bölümlerde, veri madenciliği modelleri keşfedin nasıl açıklanmaktadır.
Bağımlılık ağ
The Dependency Network tab works in the same way as the Dependency Network tab for the Microsoft Tree Viewer.Görüntüleyici'de her düğüm bir öznitelik temsil eder ve düğümler arasındaki çizgi ilişkileri temsil eder.Görüntüleyicide, öngörülebilir öznitelik durumunu etkileyen tüm öznitelikleri görmek Bike Buyer.
Bağımlılık Ağ sekmesini modelinde keşfetmeye
Use Mining modeli listenin en üstündeki Mining modeli Görüntüleyicisi geçmek için sekme TM_NaiveBayes modeli.
Use Viewer geçmek için liste Önbelleğin Bayes Görüntüleyici Microsoft.
' I Bisiklet alıcı düğümü bağımlılıklarını tanımlamak için.
Pembe gölgelendirme özniteliklerin tümünü bisikleti satın alma üzerinde bir etkisi olduğunu gösterir.
Kaydırıcıyı en etkili öznitelik tanımlamak için ayarlayın.
Kaydırıcıyı düşürdükçe öznitelikleri olan en büyük etkisi [Bike Buyer] sütun kalır.Kaydırıcıyı ayarlayarak, en etkili özniteliklerinin bir kaç olduğunu bulabilir: arabaların sayısı sahibi, iletişim uzaklığı ve çocukların toplam sayısı.
Başa Dön
Öznitelik profilleri
The Attribute Profiles tab describes how different states of the input attributes affect the outcome of the predictable attribute.
Öznitelik profilleri sekmesini modelinde keşfetmeye
De Predictable kutusunda, emin olun Bisiklet alıcı seçilir.
If the Mining Legend is blocking display of the Attribute profiles, move it out of the way.
De Histogram çubukları kutusunda seçin 5.
Bizim modelinde, durumları herhangi bir değişken için en fazla sayısı 5'tir.
Bu öngörülebilir öznitelik durumunu etkileyen öznitelikler her durumunu giriş öznitelikleri ve bunların her öngörülebilir öznitelik durumunu dağılımda değerleri ile birlikte listelenir.
De öznitelikleri sütun, Bul Numarası otomobilleri ait.Çubuk grafikler arasındaki farklılıklar için bisiklet alıcıların dikkat edin (1 etiketli sütun) ve olmayan alıcılar (sütun etiketli 0).Sıfır veya bir otomobil olan bir kişi, bir bisiklet satın almak çok daha yüksektir.
Çift Numarası otomobilleri ait hücre bisiklet alıcı, sütun (sütun 1 etiketli).
The Mining Legend displays a more detailed view.
Başa Dön
Öznitelik özellikleri
İle Öznitelik özelliklerini sekmesinde seçebilirsiniz bir öznitelik ve ne sıklıkta başka öznitelikler için değerler seçili değeri durumlarda görünür görmek için değer.
Öznitelik özellikleri sekmesini modelinde keşfetmeye
De özniteliği listesinde, emin olun Bisiklet alıcı seçilir.
Set the Value to 1.
Görüntüleyicide, evde, alt yüklemiş olan müşterilerin kısa commutes ve Kuzey Amerika'da Canlı görürsünüz bölge bir bisiklet satın almak daha yüksektir.
Başa Dön
Öznitelik Ayrımcılığı
İle Öznitelik Ayrımcılığı sekmesinde, iki ayrı değerlerinin bisiklet satın almak ve diğer öznitelik değerleri arasındaki ilişki araştırabilirsiniz.Çünkü TM_NaiveBayes modeli sadece iki durumu vardır 1 ve 0, size herhangi bir değişiklik için Görüntüleyici zorunda değilsiniz.
Görüntüleyicide otomobilleri sahibi kişiler bisiklet ve kendi iki otomobilleri bisiklet satın almak eğilimindedir kişileri satın eğilimindedir görebilirsiniz.
Ayrıca bkz.