モデルのテストと検証は、データ マイニング プロセスの重要な手順です。 運用環境にモデルをデプロイする前に、実際のデータに対するマイニング モデルのパフォーマンスを把握しておく必要があります。
データ マイニング アドインには、構築したモデルをテストし、モデルを使用して予測と推奨事項を作成するのに役立つツールが含まれています。
精度チャート
精度チャート ウィザードは、リフト チャートまたは散布図グラフを作成することで、予測クエリを作成し、データ マイニング モデルのパフォーマンスを評価するのに役立ちます。 リフト チャートは、ほぼ同じ構造のモデルを区別するのに役立ち、どのモデルが最適な予測を提供するかを判断するのに役立ちます。
精度グラフ (SQL Server データ マイニング アドイン)
分類マトリックス
分類マトリックス ウィザードを使用すると、予測クエリを作成して分類モデルのパフォーマンスを評価できます。 出力は、モデルによって行われた正確な予測と不正確な予測の両方を要約したグラフです。 このマトリックスは、モデルが値を正しく予測した頻度を示すだけでなく、モデルが最も頻繁に誤って予測した値を示すので、価値のあるツールです。
分類マトリックス (SQL Server データ マイニング アドイン)
利益チャート
Profit Chart ウィザードを使用すると、データ マイニング モデルを使用する利点を検討し、誤検知と偽陰性の両方のコストを評価できます。
このグラフの種類は、モデルの予測精度を測定し、指定した単位と全体的なコストを組み込みます。
Profit Chart (SQL Server データ マイニング アドイン)。
クロス検証
クロス検証は、データ セットの有効性と、そのデータ セットのマイニング モデルの精度を評価するための、データ マイニング コミュニティで確立された手法です。 一連のデータをサブセットに分割し、各サブセットのモデルを反復的に作成、トレーニング、テストします。
クロス検証ウィザードでは、データを分割するフォールドの数を指定し、これらのクロス セクション間の違いを統計的に記述するクロス検証レポートを提供できます。 ここから、モデルがすべてのトレーニング データに対して適切に動作するか、特定のサブセットに偏っている可能性があるかを判断できます。
クロス検証 (SQL Server データ マイニング アドイン)
クエリ ウィザード
クエリ ウィザードは、予測クエリの作成に役立つ対話型ツールです。 クエリは、推奨事項や将来の予測などを生成する方法です。
クエリ ウィザードでは、モデルを選択し、入力データを 1 つの値として、またはテーブルまたは範囲から指定します。ウィザードを使用すると、出力する列を選択できます。 また、関数をクエリに追加して、確率スコアやその他の有用な統計を生成することもできます。
クエリ (SQL Server データ マイニング アドイン)
高度なクエリ エディター
高度なクエリ エディターは、カスタム クエリの実行から、新しいモデルの作成とトレーニング、モデルの削除、または新しいデータ セットの作成まで、あらゆる種類の DMX ステートメントを作成するのに役立つ対話ボックスの対話型セットです。
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マイニング モデルの配置とスケーリング (Excel 用データ マイニング アドイン)