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ターゲットメーリング構造への新しいモデルの追加 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)

このタスクでは、データ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ] タブを使用して、2 つの追加モデルを定義します。 Microsoft クラスタリングと Microsoft Naive Bayes アルゴリズムを使用してモデルを作成します。 これら 2 つのアルゴリズムは、個別の値を予測する機能 (自転車購入など) のために選択されます。 これらのアルゴリズムの詳細については、「Microsoft クラスタリング アルゴリズム」と「Microsoft Naive Bayes Algorithm」を参照してください。

クラスタリング マイニング モデルを作成するには

  1. SQL Server Data Tools (SSDT) のデータ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ] タブに切り替えます。

    デザイナーには 2 つの列が表示されます。1 つはマイニング構造用で、1 つは前のレッスンで作成した TM_Decision_Tree マイニング モデル用です。

  2. [構造] 列を右クリックし、[新しいマイニング モデル] を選択します。

  3. [ 新しいマイニング モデル ] ダイアログ ボックスの [ モデル名] に「 TM_Clustering」と入力します。

  4. [ アルゴリズム名] で、[ Microsoft クラスタリング] を選択します。

  5. OK をクリックします。

新しいモデルが、データ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ] タブに表示されるようになりました。 このモデルは、Microsoft クラスタリング アルゴリズムを使用して構築され、類似の特性を持つ顧客をクラスターにグループ化し、各クラスターの自転車購入を予測します。 新しいモデルの列の使用法とプロパティは変更できますが、このチュートリアルでは TM_Clustering モデルを変更する必要はありません。

Naive Bayes のマイニング モデルを作成する方法

  1. データ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ] タブで、[ 構造 ] 列を右クリックし、[ 新しいマイニング モデル] を選択します。

  2. [ 新しいマイニング モデル ] ダイアログ ボックスの [ モデル名] に「 TM_NaiveBayes」と入力します。

  3. [ アルゴリズム名] で [ Microsoft Naive Bayes] を選択し、[OK] をクリック します

    Microsoft Naive Bayes アルゴリズムでは、継続的な Age 列と Yearly Income 列がサポートされていないことを示すメッセージが表示されます。

  4. メッセージを確認して続行するには、[ はい ] をクリックします。

データ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ] タブに新しいモデルが表示されます。 このタブでは、すべてのモデルの列の使用法とプロパティを変更できますが、このチュートリアルでは、 TM_NaiveBayes モデルを変更する必要はありません。

このレッスンの次の作業

ターゲットメーリング構造でのモデルの処理 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)

こちらもご覧ください

マイニング モデルを構造に追加する (Analysis Services - データ マイニング)
データ マイニング デザイナー
データ マイニング オブジェクトの移動