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Distinción del atributo (vista del Visor de modelos de minería de datos, ficha)

Utilice la ficha Distinción del atributo para comparar cómo se relacionan los estados de los atributos de entrada con los estados del atributo de predicción. Los valores de atributo que permiten diferenciar en mayor medida los dos estados de atributo de predicción se enumeran en primer lugar.

Para obtener más información: Algoritmo Bayes naive de Microsoft, Ver un modelo de minería de datos con el Visor Bayes naive de Microsoft

Opciones

  • Actualizar el contenido del visor
    Vuelva a cargar el modelo de minería de datos en el visor.

  • Modelo de minería de datos
    Elija esta opción para ver un modelo de minería de datos que se encuentra en la estructura de minería de datos actual. El modelo de minería de datos se abrirá en el visor asociado.

  • Visor
    Elija un visor para explorar el modelo de minería de datos seleccionado. Esta lista incluye los visores que Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona para cada modelo de minería de datos, el Visor de contenido de minería de datos de Microsoft y todos los visores de complemento.

  • Atributo
    Elija un atributo de predicción.

  • Valor 1
    Elija un estado del atributo de predicción para compararlo con el estado contenido en el Valor 2.

  • Valor 2
    Seleccione un estado del atributo de predicción para compararlo con el estado contenido en el Valor 1.

  • Puntuaciones de distinción para <Valor 1> y <Valor 2>
    Contiene las siguientes columnas que describen el estado del atributo de predicción al que dan prioridad estados específicos.

    Valor

    Descripción

    Atributos

    Un atributo de entrada en el modelo de minería de datos.

    Valores

    Un estado del atributo que se incluye en Atributos.

    Favorece al <Valor 1>

    Puede contener una barra que indica si el atributo y el estado se incluyen en Variables y Valor a favor del estado de predicción seleccionado en Clúster 1.

    Favorece al <Valor 2>

    Puede contener una barra que indica si el atributo y el estado se incluyen en Variables y Valor a favor del estado de predicción seleccionado en Valor 2.