Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MNN (Microsoft Neural Network)
S’applique à :
SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Important
L’exploration de données a été déconseillée dans SQL Server 2017 Analysis Services et est à présent abandonnée dans SQL Server 2022 Analysis Services. La documentation n’est pas mise à jour pour les fonctionnalités déconseillées et abandonnées. Pour en savoir plus, consultez Compatibilité descendante d’Analysis Services.
Microsoft Neural Network Viewer dans Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services affiche des modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Neural Network. L’algorithme Microsoft Neural Network crée des modèles d’exploration de données de classification et de régression qui peuvent analyser plusieurs entrées et sorties, et est très utile pour les analyses et l’exploration ouvertes. Pour plus d'informations sur cet algorithme, consultez Microsoft Neural Network Algorithm.
Lorsque vous explorez un modèle à l’aide de la visionneuse de réseau neuronal Microsoft, vous choisissez généralement un attribut cible et un état, puis utilisez la visionneuse pour voir comment les attributs d’entrée affectent le résultat
Par exemple, supposons que vous connaissez ces faits relatifs à une classe de clients potentiels :
Âge moyen (40 à 50 ans).
Propriétaire d'une maison.
Deux enfants encore à charge.
Comment pouvez-vous mettre en corrélation ces attributs avec la probabilité que le client effectue un achat ?
Lors de la création d'un modèle de réseau neuronal à l'aide du comportement d'achat comme résultat cible, vous pouvez explorer plusieurs combinaisons sur les attributs de client, tels que les revenus élevés, et découvrir quelle combinaison d'attributs est la plus susceptible d'influencer le comportement d'achat. Par exemple, vous pouvez découvrir que le facteur déterminant est la distance domicile-travail.
Si vous avez besoin d’afficher des informations plus détaillées, telles que les équations qui représentent chaque modèle qui a été découvert, vous pouvez changer d’affichage et utiliser la visionneuse de l’arborescence de contenu générique Microsoft. Pour plus d’informations, consultez Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft ou visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft (exploration de données).
Onglets de la visionneuse
Lorsque vous parcourez un modèle d’exploration de données dans SQL Server Analysis Services, le modèle s’affiche sous l’onglet Visionneuse du modèle d’exploration de données Designer dans la visionneuse appropriée pour le modèle. Microsoft Neural Network Viewer fournit les onglets suivants pour explorer les modèles d’exploration de données de réseau neuronal :
Entrées
Utilisez l’onglet Entrées pour choisir les attributs et les valeurs que le modèle a utilisé comme entrées. Par défaut, la visionneuse s'ouvre avec tous les attributs inclus. Dans cette vue par défaut, le modèle choisit les valeurs d'attribut les plus importantes pour l'affichage.
Pour sélectionner un attribut d’entrée, cliquez à l’intérieur de la colonne Attribut de la grille Entrée et sélectionnez un attribut dans la liste déroulante. (Seuls les attributs figurant dans le modèle sont inclus dans la liste.)
La première valeur distincte apparaît sous la colonne Valeur . En cliquant sur la valeur par défaut, vous affichez une liste contenant tous les états possibles de l'attribut associé. Vous pouvez sélectionner l'état que vous voulez analyser. Vous pouvez sélectionner autant d'attributs que vous le souhaitez.
Sorties
Utilisez l’onglet Sorties pour choisir l’attribut de résultats à étudier. Vous pouvez choisir deux états quelconques de résultats à comparer, en supposant que les colonnes ont été définies comme attributs prédictibles lorsque le modèle a été créé.
Utilisez la liste Attribut de sortie pour sélectionner un attribut. Vous pouvez ensuite sélectionner deux états qui sont associés à l’attribut dans les listes Valeur 1 et Valeur 2 . Ces deux états de l’attribut de sortie seront comparés dans le volet Variables .
Variables
La grille sous l’onglet Variables contient les colonnes suivantes : Attribut, Valeur, Privilèges [Valeur 1]et Privilèges [Valeur 2]. Par défaut, les colonnes sont triées en fonction de la valeur de Privilèges [Valeur 1]. En cliquant sur un en-tête de colonne, vous modifiez l'ordre de tri de la colonne sélectionnée.
Une barre à droite de l'attribut indique quel état de l'attribut de sortie est privilégié par l'état d'attribut d'entrée spécifié. La taille de la barre indique à quel degré l'état de sortie favorise l'état d'entrée.
Voir aussi
Microsoft Neural Network Algorithm
Tâches de la visionneuse de modèle d'exploration de données et procédures
Tâches de la visionneuse de modèle d'exploration de données et procédures
Outils d'exploration de données
Visionneuses de modèle d’exploration de données