次の方法で共有


データ マイニング デザイナでのマイニング モデルの管理

データ マイニング デザイナの [マイニング モデル] タブでは、マイニング構造内に存在するマイニング モデルを変更したり、その構造に新しいマイニング モデルを追加したりできます。マイニング モデルは、データ マイニング ウィザードを使用して定義したマイニング構造に基づきます。

[マイニング モデル] タブは、マイニング構造を示す 1 つの列および関連する各マイニング モデルを示すその他の列を持つグリッドで構成されています。グリッドの構造列内の各セルは、構造内で定義されている列の一覧で、グリッドのマイニング モデル列内の各セルは、モデルがマイニング構造の列を使用する方法の一覧です。

[マイニング モデル] タブでは、マイニング モデルの処理または新しいマイニング モデルの作成を行うことができます。[プロパティ] ウィンドウを使用すると、マイニング構造および関連するマイニング モデルのプロパティを調整できます。[アルゴリズム パラメータ] ダイアログ ボックスを使用すると、マイニング モデルの定義に使用するアルゴリズムのパラメータを調整できます。

詳細情報 :データ マイニング オブジェクトの処理」、「マイニング構造の列プロパティの設定」、「マイニング モデルの列プロパティの設定」、「[マイニング モデル] タブについて

新しいマイニング モデルの定義

データ マイニング ウィザードを完了すると、ウィザードで定義したマイニング構造に基づく 1 つのマイニング モデルがソリューション エクスプローラの [マイニング構造] フォルダに作成されます。データ マイニング デザイナを使用すると、マイニング構造に他のモデルを追加できます。新しいモデルはすべて同じマイニング構造を共有する必要がありますが、各モデルのアルゴリズムの種類、列の使用法、およびアルゴリズム固有のパラメータは異なっていてもかまいません。

1 つのマイニング構造に基づく複数のモデルを作成すると、次のような利点があります。

  • 結果の表示方法は、アルゴリズムの種類によって異なります。同じ構造から複数のモデルを定義すると、同じデータから異なる情報を得ることができます。たとえば、データの調査を行うためのクラスタリング モデルおよびデータから予測を作成するためのデシジョン ツリー モデルを使用するような場合です。
  • マイニング モデルの結果は、パラメータの設定によって変えることができます。同じアルゴリズムを使用して複数の異なるモデルを作成し、特定のパラメータの設定だけを変更できます。その結果を比較して、アルゴリズムに最適な設定を選択できます。
  • マイニング モデルの結果は、選択した入力列によって影響を受けます。使用する入力列が異なるだけの複数のモデルを作成でき、結果を比較して、入力として使用する列を決めることができます。

詳細情報 :既存のマイニング構造にマイニング モデルを追加する方法」、「データ マイニング アルゴリズム

既存のマイニング モデルの編集

[マイニング モデル] タブで、グリッド内のモデル列のセルを使用して、マイニング モデルに含める列の変更や、入力列、キー列、予測可能列などの各列の使用法の変更を行うことができます。各セルは、マイニング構造内の列に対応します。キー列の場合は、セルを Key または Ignore に設定できます。入力列または出力列の場合は、セルを次の値に設定できます。

  • Ignore
  • Input
  • Predict
  • PredictOnly

セルを Ignore に設定した場合は、列はマイニング モデルから削除されますが、その列はそのまま構造内の他のマイニング モデルが使用できます。

また、[マイニング モデル] タブでアルゴリズムの種類、モデル名、および各アルゴリズム固有のパラメータを変更できます。

詳細情報 :[マイニング モデル] タブについて

また、[マイニング構造] タブで、基になるマイニング構造を変更して、マイニング モデルを変更することもできます。

詳細情報 :データ マイニング デザイナでのマイニング構造の管理

参照

概念

データ マイニング アルゴリズム
データ マイニングの概念
データ マイニング ウィザード
データ マイニング ツールの使用
データ マイニングの操作

その他の技術情報

[マイニング モデル] タブについて

ヘルプおよび情報

SQL Server 2005 の参考資料の入手