• Makale

Veri madenciliği Tasarımcısı veri madenciliği modelleri yönetme

Üzerinde Veri madenciliği modelleri sekmesini veri madenciliği tasarımcısına, bir araştırma yapısı içinde mevcut ve yeni veri madenciliği modelleri yapısına ekler veri madenciliği modelleri değişiklik yapabilirsiniz.Veri madenciliği modelleri ile veri madenciliği Sihirbazı tanımla araştırma yapıları dayanır.

The Mining Models tab consists of a grid with one column that describes the mining structure, and additional columns that describe each associated mining model.Her hücre kılavuz bir araştırma modeli sütununda modeli sütunlar'dan nasıl kullandığını listeler oysa ızgara yapısı sütununda her hücre yapısı içinde tanımlanan bir sütuna listeler araştırma yapısı.

İçinde Veri madenciliği modelleri sekmesi, veri madenciliği modelleri işlemek veya yeni veri madenciliği modelleri oluşturun.Bir araştırma yapısı ve onun ilişkili veri madenciliği modelleri özelliklerini kullanarak ayarlamak Özellikler pencere.Kullanarak araştırma modeli tanımlamak için kullanılan algoritma parametreleri ayarlayabilirsiniz Algoritma parametreleri iletişim kutusu.

Daha fazla bilgi için:Veri madenciliği nesneleri işleniyor, Üzerinde bir araştırma yapısı sütun özelliklerini ayarlama, Bir araştırma modeli özelliklerini ayarlama, Mining modeller sekmesi: Nasıl Yapılır Konuları

Yeni veri madenciliği modelleri tanımlama

Veri madenciliği Sihirbazı tamamladıktan sonra araştırma yapısıs Solution Explorer'da klasörü içeren temel alan bir tek araştırma modeli araştırma yapısı sihirbazda tanımlanmış.Ekleyebileceğiniz diğer modeller için araştırma yapısı veri Mining Tasarımcısı kullanarak.Yeni modellerinin tümü aynı araştırma yapısı paylaştırmanız gerekir, ancak algoritma türü, sütun kullanım ve her model için özel algoritma parametreleri değişebilir.

Tek bir temel alan birden çok modelleri oluşturmak için çeşitli yararları vardır araştırma yapısı:

  • Her algoritma türü farklı bir şekilde sonuçlar görüntüler.Birden fazla model aynı yapısını tanımlama, aynı verileri farklı bilgiler elde sağlar.Örneğin, verileri keşfetmek için bir kümeleme modeli ve Öngörüler verileri oluşturmak için karar ağacı modeli kullanmak isteyebilirsiniz.

  • Parametre nasıl küme bir araştırma modeli sonuçlar etkilenebilirler.Birkaç farklı modelleri ile aynı algoritmayı oluşturabilir ve yalnızca belirli bir parametre ayarı değişir.En iyi ayar algoritması için seçebilirsiniz, sonra sonuçlar karşılaştırabilirsiniz.

  • Eğitim yaparken kullanılan veri denetimleri modeli ve modeli sınama için filtre uygulayabilirsiniz.

  • sonuçlar bir araştırma modeli, seçtiğiniz giriş sütunları tarafından etkilenir.Kullanılan yalnızca giriş sütunlarda değişen çeşitli modelleri oluşturmak ve sonra giriş olarak kullanmanız gereken sütunları belirlemek için sonuçlar karşılaştırın.

Daha fazla bilgi için:Nasıl yapılır: Bir araştırma modeli bir araştırma mevcut yapısına ekler, Veri madenciliği algoritmaları (Analysis Services - veri madenciliği), Veri madenciliği modelleri için filtre oluşturma (- Analysis Services veri madenciliği)

Varolan veri madenciliği modelleri düzenleme

Üzerinde Mining modeller sekmesinde değiştirebilirsiniz model oluşturulduktan sonra.Algoritma türü, model adı ve her algoritması için belirli Parametreler değiştirilebilir.Ayrıca sütun kullanımını değiştirme, diğer modeli sütunlar ekleme ve uygulanan filtre oluşturma araştırma modeli eğitim ve test sırasında.

Daha fazla bilgi için:Mining modeller sekmesi: Nasıl Yapılır Konuları

Bir araştırma modeli temel araştırma yapısında değişiklikler yaparak da değiştirebilirsiniz Araştırma yapısı sekmesi.

Daha fazla bilgi için:Veri madenciliği Tasarımcısı'nda araştırma yapıları yönetme

Kullanım madenciliği sütunu değiştirme

Hangi sütunların hücreleri o modeli sütun kılavuzunu kullanarak içinde bir araştırma modeli ve nasıl her sütun, giriş, anahtar gibi kullanıldığı veya öngörülebilir, değiştirmek Veri madenciliği modelleri sekmesi.Her hücre bir sütuna karşılık gelir araştırma yapısı.Anahtar sütunları için yapabilecekleriniz küme hücreye anahtar veya Yoksay.Giriş ve çıkış sütunları yapabilirsiniz küme hücreye aşağıdaki değerleri:

  • Yoksay

  • Giriş

  • Tahmin

  • PredictOnly

Varsa, küme bir hücreye Yoksay, sütun madenciliği modelinden kaldırılır, ancak bu sütun hala yapısı içindeki diğer veri madenciliği modelleri tarafından kullanılan.

Diğer ad algılama modeli sütunlar

Zaman Analysis Services oluşturur araştırma modeli, araştırma yapısı. aynı sütun adlarını kullananHerhangi bir sütun için diğer ad ad ad ad Ekle araştırma modeli. Bu sütun içeriği veya kullanım anlamak daha kolay hale getirmek veya kolaylık için kısa ad sorguları oluştururken olun.

Düzenleyerek diğer ad oluşturma Name özellik, araştırma modeli sütun.Analysis ServicesKimliği sütunu ve yeni değer için bir ad yazın, bir sütun diğer ad ad adı edilince özgün adını kullanmaya devam eder ve sütun kullanımı yanında, parantez içinde görüntülenir.

araştırma modeli sütunlarındaki diğer adlar

Bu örnek için gelir ilgili bir araştırma yapısı sütun birden çok kopyası olan ilgili modelleriyle gösterir.Her kopya yapısının sütun farklı bir şekilde discretized.Diyagramdaki her modelleri farklı bir sütununu kullanmak araştırma yapısı; Karşılaştırma, ancak kolaylık için sütuns modelleri arasında sütun her modelinde [gelir] için yeniden adlandırıldı.

Filtre ekleme

Bir araştırma modeli için bir filtre ekleyebilirsiniz.Bir süzgeci bir küme için bazı alt küme küme modeli durumlarda veri sınırlama nerede koşullarıküme.Eğitim modeli filtre kullanılır ve modeli sınama veya doğruluk grafikler oluşturmak isteğe bağlı olarak kullanılabilir.

Daha fazla bilgi için bkz: Veri madenciliği modelleri için filtre oluşturma (- Analysis Services veri madenciliği).