Microsoft ağacı Görüntüleyici ile bir araştırma modeli görüntüleme
The Microsoft Tree Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services displays decision trees that are built with the Microsoft Decision Trees algorithm.The Microsoft Decision Trees algorithm is a hybrid decision tree algorithm that supports both classification and regression. Therefore, you can also use this viewer to view models based on the Microsoft Linear Regression algorithm.The Microsoft Decision Trees algorithm is used for predictive modeling of both discrete and continuous attributes.Bu algoritma hakkında daha fazla bilgi için bkz: Microsoft karar ağaçlar algoritması.
Not
Model ve keşfedilen desenleri kullanılan denklemler hakkında ayrıntılı bilgi görüntülemek için Microsoft Genel içerik ağacı Görüntüleyicisi.Daha fazla bilgi için bkz: Microsoft Genel içerik ağacı Görüntüleyici ile modeli ayrıntılarını görüntüleme veya Microsoft Genel içerik ağacı Görüntüleyicisi (veri madenciliği Tasarımcısı).
Ağacı Görüntüleyici sekmeler ve bölmeleri
Araştırma modelinde gözattığınızda Analysis Services, model üzerinde görüntülenen Araştırma modeli Görüntüleyicisi veri madenciliği Tasarımcı sekmesinde uygun modeli Görüntüleyicisi'nde.The Microsoft Tree Viewer includes the following tabs and panes:
Karar ağacı
Bağımlılık ağ
Araştırma gösterge
Karar ağacı
Karar ağacı modeli oluştururken Analysis Services oluşturur ayrı bir ağaç için öngörülebilir bir öznitelik her.Bir tek ağaç buradan seçerek görebilirsiniz ağaç listesi, Karar ağacı sekmesini Görüntüleyicisi'nin.
Karar ağacı bölmelerini, en önemli bölünmüş olan bir dizi sol tarafındaki görüntüleyicide algoritması tarafından belirlendiği biçimde oluşan tüm düğüm.Ek bölmelerini sağ tarafta oluşur.Bölmedeki tüm düğümdür en önemli çünkü dataset içindeki en güçlü bölünmüş neden koşul içerir ve bu nedenle ilk bölme neden oldu.
Genişletmek veya daraltmak için tek tek düğümleri göstermek veya gizlemek sonra her düğüm ortaya bölmelerini ağacında.Seçenekleri üzerinde de kullanılabilir Karar ağacı sekme ağaç nasıl görüntüleneceğini etkiler.Use Düzey Göster ağacında gösterilen düzey sayısını ayarlamak için kaydırıcıyı.Use Varsayılan genişletme için küme modelinde tüm ağaçlar için görüntülenen düzeyleri varsayılan sayısı.
Kesikli öznitelikleri tahmin etmek
Ne zaman bir ağaç yerleşik bir kesikli öngörülebilir öznitelik, ağaç içindeki her düğümde Görüntüleyici şu metni görüntüler:
Bölünmüş neden koşul.
Tahmin edilebilir durumları dağıtımını gösteren bir çubuk grafik öznitelik, popülerlik tarafından sipariş edilen.
Kullanabileceğiniz Histogram çubuk ağacında görünür durum sayısını değiştirmek için seçenek.Öngörülebilir öznitelik birçok durumlar varsa bu yöntem yararlıdır.Bu durumlar bir histogram popülerlik sırasına göre soldan sağa görünür; görüntülemeyi seçtiğiniz durum sayısını içinde durumlarının toplam sayısı daha az ise, öznitelik, en az popüler durumları topluca gri renkte görüntülenir.Her durum için bir düğüm için tam sayısını görmek için işaretçiyi bilgi ipucu görüntülemek için düğümü duraklatmak veya içinde ayrıntılarını görmek için düğümü seçin Mining gösterge.
Her düğüm arka plan rengini kullanarak seçtiğiniz belirli öznitelik durumu taleplerinin yoğunlaşması temsil eden arka seçeneği.İlgilenen, belirli bir hedef içeren düğümleri vurgulamak için bu seçeneği kullanabilirsiniz.
Sürekli öznitelikleri tahmin etmek
Bir ağaç bir sürekli tahmin edilebilir öznitelik ile üretilmiştir, Görüntüleyici ağaçtaki her düğüm için bir histogram yerine bir elmas grafiği görüntüler.Elmas grafiği öznitelik aralık gösteren bir çizgi bulunur.Elmas düğüm ortalaması bulunur ve Elmas genişliğini farkı o düðümde öznitelik temsil eder.Daha ince bir elmas düğüm daha doğru oluşturabilirsiniz gösterir tahmin.Görüntüleyici düğüm bölmedeki belirlemek için kullanılan regresyon denklemi de görüntüler.
Ek karar ağacını görüntüleme seçenekleri
İçin bir karar ağacı modeli ayrıntıya aracılığıyla etkin olduğunda, bir düğüm ağacında düğümü sağ tıklatıp seçerek destek eğitim servis taleplerini erişebilirsiniz Ayrıntıya aracılığıyla.Ayrıntıya aracılığıyla veri madenciliği Sihirbazı içinde veya ayrıntıya aracılığıyla ayarlayarak etkinleştirebilirsiniz özellik araştırma modeli içinde bulunan Veri madenciliği modelleri sekmesi.
Yakınlaştırma seçenekleri kullanabilirsiniz Karar ağacı bir ağaç içinde veya uzaklaştırmak için SEKME veya kullanmak boyutu uyma için uyma tüm modeli Görüntüleyicisi ekranında.Bir ağaç çok büyük boyutta olması uyma kullanabileceğiniz ekran Gezinti ağacı üzerinde gezinmeniz için seçeneği.Tıklatarak Gezinti modeli görüntülemek için bölümleri seçmek için kullanabileceğiniz bir ayrı gezinti penceresi açılır.
Böylece görüntü düzenleme yazılımı veya belgelere yapıştırabilirsiniz da ağaç görünümü resim Pano'ya kopyalayabilirsiniz.Kullanın Kopyala Graph View yalnızca görüntüleyicide görülebilir ağacı bölümünü kopyalamak veya kullanmak için Kopya bütün grafik ağaç genişletilmiş tüm düğümlere kopyalamak için.
Başa Dön
Bağımlılık ağ
The Dependency Network displays the dependencies between the input attributes and the predictable attributes in the model.Görüntüleyiciyi sol kaydırıcıyı bağımlılık seviyesine bağlı bir filtre görevi görür.Kaydırıcıyı düşürürseniz, yalnızca güçlü bağlantılar görüntüleyicide görünür.
Bir düğüm seçtiğinizde, viewer düğüme özgü bağımlılıklar vurgular.Örneğin, tahmin edilebilir bir düğüm seçerseniz, Görüntüleyici'yi de her düğüm düğüm öngörülebilir tahmin yardımcı olur vurgular.
Görüntüleyici çok sayıda düğüm içeriyorsa, kullanarak belirli düğümler için arayabilirsiniz Düğüm Bul düğme.Tıklatarak Düğüm Bul açar Düğüm Bul iletişim kutusunda, filtre arama ve belirli düðümleri seçmek için kullanabilirsiniz.
Gösterge Görüntüleyicisi bağlantılar altındaki renk kodları için grafikteki bağımlılık türü.Örneğin, tahmin edilebilir bir düğüm seçtiğinizde, öngörülebilir düğüm soluk Turkuvaz, ve tahmin Seçili düğüm düğüm gölgeli turuncu.
Başa Dön
Araştırma gösterge
The Mining Legend displays the following information when you select a node in the decision tree model:
Kırık düğüm durumlarda sayısı kapalı tarafından öngörülebilir öznitelik durumları.
Her olasılık durum düğüm öngörülebilir özniteliği.
Öngörülebilir öznitelik her durum için bir sayı içeren bir çubuk grafik.
Belirli bir düğüm olarak da bilinen ulaşmak için gerekli koşulları düğüm yol.
Doğrusal regresyon modeller için regresyon formül.
Yerleştirme ve çalışmak Mining gösterge Solution Explorer ile benzer bir şekilde gibi.
Başa Dön