프로젝트의 모델이 처리된 후에는 해당 모델을 탐색하여 흥미로운 추세를 찾을 수 있습니다. 단순히 숫자를 살펴보면 패턴이 복잡하고 어려울 수 있으므로 SQL Server 데이터 마이닝은 데이터를 조사하고 알고리즘이 데이터 내에서 검색한 규칙과 관계를 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 시각적 도구를 제공합니다. 또한 다양한 정확도 테스트를 사용하여 데이터 세트의 유효성을 검사하거나 배포하기 전에 가장 적합한 모델을 검색할 수 있습니다.
SSDT(SQL Server Data Tools)를 사용하여 모델을 탐색하는 경우 만든 각 모델이 데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 뷰어 탭에 나열됩니다. 뷰어를 사용하여 모델을 탐색할 수 있습니다. 이러한 뷰어는 SQL Server Management Studio에서도 사용할 수 있습니다.
Analysis Services에서 모델을 빌드하는 데 사용한 각 알고리즘은 다른 유형의 결과를 반환합니다. 따라서 Analysis Services는 각 유형의 기계 학습 모델에 대한 사용자 지정 뷰어를 제공합니다.
세부 정보를 확인하려는 경우 Analysis Services는 모델 데이터 및 발견된 패턴에 대한 자세한 정보를 반 테이블 형식으로 표시하는 HTML 뷰어(일반 콘텐츠 트리 뷰어)도 제공합니다. 자세한 내용은 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하세요.
이 단원에서는 세 가지 모델의 결과를 살펴보겠습니다. 각 모델 형식은 서로 다른 알고리즘을 기반으로 하며 데이터에 대한 다양한 인사이트를 제공합니다.
의사 결정 트리 모델은 자전거 구매에 영향을 주는 요인에 대해 알려줍니다.
클러스터링 모델은 자전거 구매 동작 및 기타 선택한 특성을 포함하는 특성별로 고객을 그룹화합니다.
Naive Bayes 모델을 사용하면 서로 다른 특성 간의 관계를 탐색할 수 있습니다.
각 마이닝 모델 뷰어에 대해 자세히 알아보려면 다음 항목을 참조하세요.
세 모델 모두 제네릭 콘텐츠 트리 뷰어를 사용하여 수식, 데이터 값 등을 추출하여 볼 수 있습니다.
수업의 첫 번째 과제
의사 결정 트리 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)