모델 테스트 및 유효성 검사는 데이터 마이닝 프로세스에서 중요한 단계입니다. 프로덕션 환경에 모델을 배포하기 전에 마이닝 모델이 실제 데이터에 대해 얼마나 잘 수행되는지 알고 있어야 합니다.
데이터 마이닝 추가 기능에는 빌드한 모델을 테스트하고 모델을 사용하여 예측 및 권장 사항을 만드는 데 도움이 되는 도구가 포함되어 있습니다.
정확도 차트
정확도 차트 마법사를 사용하면 리프트 차트 또는 산점도 차트를 만들어 예측 쿼리를 만들고 데이터 마이닝 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 리프트 차트는 거의 동일한 구조의 모델을 구분하여 최상의 예측을 제공하는 모델을 결정하는 데 도움이 됩니다.
정확도 차트(SQL Server 데이터 마이닝 추가 기능)
분류 행렬
분류 매트릭스 마법사를 사용하면 분류 모델의 성능을 평가하는 예측 쿼리를 만들 수 있습니다. 출력은 모델에서 만든 정확하고 부정확한 예측을 모두 요약하는 차트입니다. 행렬은 모델이 값을 올바르게 예측하는 빈도를 표시할 뿐만 아니라 모델이 가장 자주 잘못 예측한 값을 표시하기 때문에 유용한 도구입니다.
분류 매트릭스(SQL Server 데이터 마이닝 추가 기능)
수익 차트
수익 차트 마법사를 사용하면 데이터 마이닝 모델 사용의 이점을 평가하고 가양성 및 가음성 모두의 비용을 평가할 수 있습니다.
이 차트 종류는 모델의 예측 정확도를 측정하고 지정한 단위 및 전체 비용을 통합합니다.
수익 차트(SQL Server 데이터 마이닝 추가 기능).
교차 유효성 검사
교차 유효성 검사는 데이터 집합의 유효성 및 해당 데이터 집합에 대한 마이닝 모델의 정확도를 평가하기 위한 데이터 마이닝 커뮤니티에서 확립된 기술입니다. 데이터 집합을 하위 집합으로 나눈 다음 각 하위 집합에서 모델을 반복적으로 만들고, 학습하고, 테스트합니다.
교차 유효성 검사 마법사를 사용하면 데이터를 나눌 접기 수를 지정한 다음 이러한 교차 섹션 간의 차이점을 통계적으로 설명하는 교차 유효성 검사 보고서를 제공합니다. 이를 통해 모델이 모든 학습 데이터에서 잘 수행되는지 또는 특정 하위 집합으로 기울어질 수 있는지 확인할 수 있습니다.
SQL Server 데이터 마이닝 추가 기능에서 교차 유효성 검사
쿼리 마법사
쿼리 마법사는 예측 쿼리를 작성하는 데 도움이 되는 대화형 도구입니다. 쿼리는 권장 사항, 향후 예측 등을 생성하는 방법입니다.
쿼리 마법사에서 모델을 선택한 다음, 단일 값 또는 테이블 또는 범위에서 입력 데이터를 제공하고 마법사를 통해 출력할 열을 선택할 수 있습니다. 쿼리에 함수를 추가하여 확률 점수 및 기타 유용한 통계를 생성할 수도 있습니다.
고급 쿼리 편집기
고급 쿼리 편집기는 사용자 지정 쿼리 실행부터 새 모델 만들기 및 학습, 모델 삭제 또는 새 데이터 집합 만들기에 이르기까지 모든 종류의 DMX 문을 빌드하는 데 도움이 되는 대화 상자의 대화형 집합입니다.
또한 참조하십시오
데이터 탐색 및 정리
데이터 마이닝 모델 만들기
마이닝 모델 배포 및 크기 조정(Excel용 데이터 마이닝 추가 기능)