Naive Bayes modelini (temel veri incelemesi Öğreticisi) keşfetme

Makale
10/29/2012

MicrosoftNaive Bayes algoritma bisiklet satın alma ve giriş öznitelikleri arasındaki etkileşimi görüntülemek için çeşitli yöntemler sağlar.

MicrosoftNaive Bayes Görüntüleyici Naive Bayes incelemesi modelleri exploring kullanmak için aşağıdaki sekmeleri sağlar:

Bağımlılık ağ

Öznitelik profilleri

Öznitelik özellikleri

Öznitelik Ayrımcılığı

Aşağıdaki bölümlerde incelemesi modelleri keşfedin nasıl açıklar.

Bağımlılık ağ

Bağımlılık ağ sekme işleri aynı şekilde Bağımlılık ağ için sekme Microsoftağacı Görüntüleyicisi. Her düğümü Görüntüleyici bir özniteliği temsil eder ve düğümler arasındaki çizgi ilişkileri temsil eder. Görüntüleyici öngörülebilir özniteliği durumunu etkileyen tüm özniteliklerini görebilirsiniz Bike Buyer.

Bağımlılık ağ sekmesini modelinde keşfetmeye

Kullanım Mining modeli listesinin en üstündeki Mining modeli Görüntüleyicisi geçmek için sekme TM_NaiveBayes modeli.
Kullanım Viewer geçmek için liste Microsoft Naive Bayes Görüntüleyici.
Tıklayın Bike Buyer düğüm bağımlılıklarını tanımlamak için.

Pembe gölgelendirme özniteliklerin tümünü bisikleti satın alma üzerinde bir etkisi olduğunu gösterir.
Kaydırıcıyı en etkili özniteliği tanımlamak için ayarlayın.

Kaydırıcıyı düşürdükçe öznitelikleri olan büyük etkisi [Bike Buyer]sütun kalır. Kaydırıcıyı ayarlayarak, en etkili öznitelikleri az olduğunu keşfedebilirsiniz: ait otomobillerin sayısı, mesafe ve toplam çocuk sayısı gidip.

Başa dön

Öznitelik profilleri

Öznitelik profilleri sekmesi, giriş öznitelikleri etkiler öngörülebilir özniteliği sonucunu nasıl farklı durumları açıklar.

Öznitelik profilleri sekmesini modelinde keşfetmeye

İçinde öngörülebilir kutusunda, emin olun Bike Buyer seçilir.
Eğer Mining gösterge görüntülenmesini engelleme Öznitelik profilleri, dışına taşıyın.
İçinde Histogram çubukları seçin kutusunda 5.

Bizim modelinde, Birleşik herhangi bir değişken için en fazla sayısı 5'tir.

Bu öngörülebilir özniteliği durumunu etkileyecek özniteliklerin değerleri her devletin giriş öznitelikleri ve öngörülebilir özniteliği her devlet kendi dağılımları ile birlikte listelenir.
İçinde öznitelikleri sütunu bulmak Numara otomobil sahibi. Çubuk grafikler arasındaki farklılıklar için bisiklet alıcıların fark (sütun etiketi 1) ve olmayan alıcılar (sütun etiketli 0). Sıfır veya bir otomobil olan bir kişi bir bisiklet satın almak çok daha yüksektir.
Çift Numara otomobil sahibi bike buyer hücreyi (1 etiketli) sütun.

Mining gösterge daha ayrıntılı bir görünümünü gösterir.

Başa dön

Öznitelik özellikleri

İle Öznitelik özellikleri sekmesi, seçebileceğiniz bir öznitelik ve değer başka öznitelikler için değerler seçili değeri durumlarda ne sıklıkta görüntülenmesini görmek için.

Öznitelik Özellikleri sekmesini modelinde keşfetmeye

İçinde özniteliği listesinde, emin olun Bike Buyer seçilir.
Set the Value to 1.

Görüntüleyicide, var hayır evde çocuklar, kısa commutes ve Kuzey Amerika bölgede yaşayan müşteriler daha büyük olasılıkla bir bisiklet satın olduğunu göreceksiniz.

Başa dön

Öznitelik Ayrımcılığı

İle Öznitelik Ayrımcılığı sekmesi, Bisiklet satın almanın iki ayrık değerler ve diğer öznitelik değerleri arasındaki ilişki araştırabilirsiniz. Çünkü TM_NaiveBayes modeli olan sadece iki devlet, 1 ve 0, sizde olmayan görüş-e doğru değişiklik yapmak.

Görüntüleyicide, sen-ebilmek görmek otomobil kendi yapmak insanlar bisiklet ve bisiklet satın almak için kendi iki otomobil eğilimi kişileri satın eğilimindedir.