Anzeigen eines Miningmodells mit dem Microsoft Struktur-Viewer
Der Microsoft Struktur-Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services zeigt Entscheidungsbäume an, die mithilfe des Microsoft Decision Trees-Algorithmus erstellt werden. Der Microsoft Decision Trees-Algorithmus ist ein hybrider Entscheidungsstrukturalgorithmus, der sowohl Klassifizierung als auch Regression unterstützt. Deshalb können Sie auch diesen Viewer verwenden, um Modelle auf Grundlage des Microsoft Linear Regression-Algorithmus anzuzeigen. Der Microsoft Decision Trees-Algorithmus wird für vorhersagende Modellierung sowohl diskreter als auch fortlaufender Attribute verwendet. Weitere Informationen zu diesem Algorithmus finden Sie unter Microsoft Decision Trees-Algorithmus.
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Wenn Sie detaillierte Informationen über die im Modell verwendeten Formeln und die entdeckten Muster sehen möchten, verwenden Sie den Microsoft Generic Content Tree-Viewer. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Modelldetails mit dem Microsoft Generic Content Tree Viewer oder Microsoft Generic Content Tree-Viewer (Data Mining-Designer). |
Struktur-Viewer-Registerkarten und -Bereiche
Wenn Sie ein Miningmodell in Analysis Services durchsuchen, wird das Modell im Data Mining-Designer auf der Registerkarte Miningmodell-Viewer mit dem jeweils geeigneten Viewer für das Modell angezeigt. Der Microsoft Struktur-Viewer umfasst die folgenden Registerkarten und Bereiche:
Entscheidungsstruktur
Abhängigkeitsnetzwerk
Mininglegende
Entscheidungsstruktur
Wenn Sie ein Entscheidungsbaummodell erstellen, erstellt Analysis Services eine separate Struktur für jedes vorhersagbare Attribut. Sie können eine individuelle Struktur anzeigen, indem Sie sie im Viewer auf der Registerkarte Entscheidungsstruktur in der Liste Struktur auswählen.
Eine Entscheidungsstruktur besteht aus einer Reihe von Aufteilungen, wobei sich die wichtigste Aufteilung, wie vom Algorithmus festgelegt, links im Viewer im Knoten Alle befindet. Weitere Aufteilungen werden rechts vorgenommen. Die Aufteilung im Knoten Alle ist außerordentlich wichtig, da sie die stärkste Bedingung für die Teilungsursache im Datensatz darstellt und daher die erste Teilung verursacht hat.
Sie können individuelle Knoten in der Struktur erweitern oder reduzieren, um Teilungen anzuzeigen oder auszublenden, die nach jedem Knoten auftreten. Sie können auch mithilfe der Optionen auf der Registerkarte Entscheidungsstruktur Einfluss darauf nehmen, wie die Struktur angezeigt wird. Mit dem Schieberegler Ebene anzeigen wird die Anzahl von in der Struktur gezeigten Ebenen angepasst. Verwenden Sie Standarderweiterung, um die Standardanzahl der Ebenen festzulegen, die für alle Strukturen im Modell angezeigt werden.
Vorhersagen von diskreten Attributen
Wenn eine Struktur mit einem diskreten vorhersagbaren Attribut erstellt wird, zeigt der Viewer auf jedem Knoten in der Struktur Folgendes an:
Die Bedingung, die die Teilung verursacht hat.
Ein Histogramm, das die Verteilung der Zustände der vorhersagbaren Attribute nach Verwendungshäufigkeit sortiert darstellt.
Sie können die Option Histogramm verwenden, um die Zahl der Status zu ändern, die im Histogramm der Struktur angezeigt werden. Dies ist sinnvoll, wenn die vorhersagbaren Attribute viele Status haben. Die Status werden in einem Histogramm in der Reihenfolge Ihrer Verwendungshäufigkeit von links nach rechts angezeigt. Wenn die Zahl der Status, die Sie auswählen, niedriger ist als die Gesamtzahl der Status im Attribut, werden die Status, die am seltensten verwendet werden, kollektiv in Grau anzeigt. Halten Sie zur Anzeige der genauen Zahl jedes Status eines Knoten den Zeiger über den Knoten, um einen InfoTipp anzuzeigen, oder wählen Sie den Knoten aus, um in der Mininglegende seine Details anzuzeigen.
Die Hintergrundfarbe jedes Knotens stellt die Konzentration von Fällen des speziellen Attributstatus dar, den Sie über die Option Hintergrund auswählen. Sie können diese Option verwenden, um Knoten zu markieren, die ein spezielles Ziel enthalten, das Sie interessiert.
Vorhersagen von kontinuierlichen Attributen
Wenn eine Struktur mithilfe eines kontinuierlichen Attributs erstellt ist, zeigt der Viewer für jeden Knoten in der Struktur ein Rautendiagramm statt eines Histogramms an. Das Rautendiagramm verfügt über eine Zeile, die den Bereich des Attributs darstellt. Die Raute befindet sich in der Mitte des Knotens. Die Breite der Raute gibt die Varianz des Attributs an diesem Knoten an. Eine schlankere Raute gibt an, dass der Knoten eine genauere Vorhersage erstellen kann. Der Viewer zeigt auch die Regressionsgleichung an, mit der die Teilung im Knoten festgelegt wird.
Weitere Anzeigeoptionen der Entscheidungsstruktur
Wenn Drillthrough für das Decision Tree-Modell aktiviert ist, können Sie auf die Trainingsfälle zugreifen, die einen Knoten unterstützen, indem Sie mit der rechten Maustaste auf den Knoten in der Struktur klicken und Drillthrough auswählen. Sie können Drillthrough im Data Mining-Assistenten aktivieren, oder indem Sie auf dem Miningmodell auf der Registerkarte Miningmodelle die Drillthrough-Eigenschaft anpassen.
Sie können die Zoomoptionen verwenden, die sich auf der Registerkarte Entscheidungsstruktur befinden, um eine Struktur zu vergrößern oder zu verkleinern, oder An Bildschirmgröße anpassen verwenden, um das Modell dem Viewer-Bildschirm anzupassen. Wenn eine Struktur zu groß ist, um auf den Bildschirm zu passen, können Sie die Option Navigation verwenden, um durch die Struktur zu navigieren. Wenn Sie auf Navigation klicken, wird ein separates Navigationsfenster geöffnet, mit dem Sie Abschnitte des Modells auswählen und anzeigen können.
Sie können auch das Bild der Strukturansicht in die Zwischenablage kopieren, sodass sie es in Dokumente oder Bildbearbeitungsprogramme einfügen können. Verwenden Sie Diagrammansicht kopieren, um nur den Abschnitt der Struktur zu kopieren, die im Viewer angezeigt wird, oder verwenden Sie Gesamtes Diagramm kopieren, um alle erweiterten Knoten in der Struktur zu kopieren.
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Abhängigkeitsnetzwerk
Das Abhängigkeitsnetzwerk zeigt die Abhängigkeiten zwischen den Eingabeattributen und den vorhersagbaren Attributen im Modell an. Der Schieberegler links vom Viewer fungiert als Filter, der an die Stärken der Abhängigkeiten gebunden ist. Wenn Sie den Schieberegler nach unten verschieben, werden nur die stärksten Links im Viewer angezeigt.
Wenn Sie einen Knoten auswählen, hebt der Viewer die Abhängigkeiten hervor, die knotenspezifisch sind. Wenn Sie z. B. einen vorhersagbaren Knoten auswählen, hebt der Viewer jeden Knoten hervor, der dabei hilft, den vorhersagbaren Knoten vorherzusagen.
Wenn der Viewer zahlreiche Knoten enthält, können Sie mithilfe der Schaltfläche Knoten finden nach bestimmten Knoten suchen. Durch Klicken auf Knoten finden wird das Dialogfeld Knoten finden geöffnet, in dem Sie mit einem Filter nach bestimmten Knoten suchen und diese auswählen können.
Die Legende im unteren Bereich des Viewers verknüpft Farbcodes mit dem Abhängigkeitstyp im Diagramm. Wenn Sie z. B. einen vorhersagbaren Knoten auswählen, wird dieser türkis schattiert und die Knoten, die den ausgewählten Knoten vorhersagen, orange.
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Mininglegende
Die Mininglegende zeigt folgende Information an, wenn Sie einen Knoten im Decision Tree-Modell auswählen:
Die Zahl der Fälle im Knoten, unterteilt nach den Status der vorhersagbaren Attribute.
Die Wahrscheinlichkeit jedes Falls des vorhersagbaren Attributs für den Knoten.
Ein Histogramm, das die Zahl jedes Status für das vorhersagbare Attribut enthält.
Die Bedingungen, die erforderlich sind, um einen speziellen Knoten zu erreichen, auch als Knotenpfad bezeichnet.
Das lineare Regressionsmodell für die Regressionsformel.
Sie können mit der Mininglegende wie im Projektmappen-Explorer andocken und arbeiten.
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