Modell mit dem Microsoft-Viewer für neuronale Netzwerke durchsuchen
Der Microsoft-Viewer für neuronale Netzwerke in Microsoft SQL Server Analysis Services zeigt Miningmodelle an, die mit dem Microsoft Neural Network-Algorithmus erstellt wurden. Der Microsoft-Algorithmus für neuronale Netzwerke erstellt Klassifizierungs- und Regressionsminingmodelle, die mehrere Eingaben und Ausgaben analysieren können, und ist für unbegrenzte Analysen und Untersuchungen sehr nützlich. Weitere Informationen zu diesem Algorithmus finden Sie unter Microsoft Neural Network-Algorithmus.
Wenn Sie mit dem Microsoft-Viewer für neuronale Netzwerke ein Modell untersuchen, wählen Sie in der Regel ein Zielattribut und einen Status aus, und anschließend wird mit dem Viewer angezeigt, wie Eingabeattribute das Ergebnis beeinflussen.
Beispiel: Angenommen, Ihnen sind die folgenden Fakten über eine Klasse von potenziellen Kunden bekannt:
Mittleren Alters (40 bis 50 Jahre alt).
Eigenheimbesitzer.
Hat zwei Kinder, die noch zu Hause wohnen.
Wie können Sie diese Daten mit der Wahrscheinlichkeit in Beziehung setzen, dass der Kunde einen Kauf tätigt?
Durch Erstellen eines neuronalen Netzwerkmodells unter Berücksichtigung des Kaufverhaltens als Zielergebnis können Sie mehrere Kombinationen von Kundendaten untersuchen, z. B. hohes Einkommen, und feststellen, welche Kombination von Daten die größte Wahrscheinlichkeit einer Beeinflussung des Kaufverhaltens bietet. Sie stellen zum Beispiel fest, dass der bestimmende Faktor die Entfernung zur Arbeitsstelle ist.
Wenn Sie ausführlichere Informationen benötigen, z. B. die Formeln, die jedes erkannte Muster darstellen, können Sie die Ansichten wechseln und den Microsoft Generic Content Tree Viewer verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mit dem Microsoft Generic Content Tree Viewer oder Microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining).
Viewer-Registerkarten
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-Viewer für neuronale Netzwerke stellt die folgenden Registerkarten zum Durchsuchen von Miningmodellen in neuronalen Netzwerken bereit:
Eingaben
Ausgaben
Variablen
Eingaben
Wählen Sie auf der Registerkarte Eingaben die Attribute und Werte aus, die vom Modell als Eingaben verwendet wurden. Standardmäßig wird der Viewer mit allen enthaltenen Daten bzw. Attributen geöffnet. In dieser Standardansicht wählt das Modell aus, welche Attributwerte beim Anzeigen Priorität besitzen.
Um ein Eingabeattribut auszuwählen, klicken Sie in der Spalte Attribut auf das Raster Eingabe, und wählen Sie aus der Dropdownliste ein Attribut aus. (Nur Attribute, die im Modell eingeschlossen sind, werden in die Liste aufgenommen.)
Der erste unterschiedliche Wert wird unter der Spalte Wert angezeigt. Durch Klicken auf den Standardwert wird eine Liste angezeigt, die alle möglichen Status des verbundenen Attributs enthält. Sie können den Status auswählen, den Sie untersuchen möchten. Sie können beliebig viele Attribute auswählen.
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Ausgaben
Wählen Sie auf der Registerkarte Ausgaben das zu überprüfende Ergebnisattribut aus. Sie können zwei beliebige Ergebnisstatuswerte auswählen, die Sie vergleichen möchten, vorausgesetzt, dass die Spalten beim Erstellen des Modells als prognostizierbare Attribute definiert wurden.
Verwenden Sie die Liste Ausgabeattribut, um ein Attribut auszuwählen. Sie können zwei Status auswählen, die mit dem Attribut aus den Listen Wert 1 und Wert 2 verknüpft sind. Diese beiden Status der Ausgabeattribute werden im Bereich Variablen verglichen.
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Variablen
Das Raster auf der Registerkarte Variablen enthält die folgenden Spalten: Attribut, Wert, Begünstigt [value 1] und Begünstigt [value 2]. Standardmäßig werden die Spalten nach der Stärke von Begünstigt [value 1] sortiert. Durch Klicken auf die Spaltenkopfzeilen wird die Reihenfolge der Inhalte der ausgewählten Spalte verändert.
Ein Balken rechts neben dem Attribut zeigt an, welchen Status des Ausgabeattributs der angegebene Eingabeattributstatus bevorzugt. Die Größe des Balkens zeigt an, wie der Ausgabestatus stark den Eingabestatus bevorzugt.
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Siehe auch
Konzepte
Microsoft Neural Network-Algorithmus