プロジェクト内のモデルが処理されたら、それらを調べて興味深い傾向を探すことができます。 パターンは数値を見るだけで複雑で難しい場合があるため、SQL Server データ マイニングには、データを調査し、アルゴリズムがデータ内で検出したルールとリレーションシップを理解するのに役立つビジュアル ツールがいくつか用意されています。 また、さまざまな精度テストを使用してデータセットを検証したり、デプロイする前に最適なモデルを検出したりすることもできます。
SQL Server Data Tools (SSDT) を使用してモデルを探索すると、作成した各モデルがデータ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ビューアー ] タブに一覧表示されます。 ビューアーを使用してモデルを探索できます。 これらのビューアーは、SQL Server Management Studio でも使用できます。
Analysis Services でモデルを構築するために使用した各アルゴリズムは、異なる種類の結果を返します。 そのため、Analysis Services は、機械学習モデルの種類ごとにカスタム ビューアーを提供します。
詳細を取得する場合、Analysis Services には、モデル データと検出されたパターンに関する詳細情報を半表形式で表示する、 汎用コンテンツ ツリー ビューアーと呼ばれる HTML ビューアーも用意されています。 詳細については、「 Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアーを使用したモデルの参照」を参照してください。
このレッスンでは、3 つのモデルの結果を見ていきます。 各モデルの種類は、異なるアルゴリズムに基づいており、データに関するさまざまな分析情報を提供します。
デシジョン ツリー モデルは、自転車の購入に影響を与える要因について示します。
クラスタリング モデルは、自転車購入の動作やその他の選択された属性を含む属性によって顧客をグループ化します。
Naive Bayes モデルを使用すると、さまざまな属性間の関係を調べることができます。
各マイニング モデル ビューアーの詳細については、次のトピックを参照してください。
3 つのモデルはすべて 、汎用コンテンツ ツリー ビューアーを使用して表示し、数式やデータ値などを抽出できます。
レッスンの最初のタスク
デシジョン ツリー モデルの探索 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
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レッスン 5: モデルのテスト (基本的なデータ マイニング チュートリアル)