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Ferramentas para criar gráficos de precisão de modelos (Analysis Services - Mineração de dados)

A guia Gráfico de Precisão de Mineração, disponível no SQL Server Management Studio e no Business Intelligence Development Studio, fornece várias ferramentas para validação de modelos de mineração:

  • Gráficos de comparação de precisão, gráficos de ganho e dispersão podem ser exibidos na guia Gráfico de Comparação de Precisão. Use a guia Seleção de Entrada para selecionar um modelo e definir opções. Depois, clique na guia Gráfico de Comparação de Precisão e selecione o tipo de gráfico desejado na lista Tipo de Gráfico. Uma dispersão será exibida automaticamente se o modelo representar uma regressão linear.

  • Matrizes de classificação, algumas vezes chamadas de tabelas de confusão, podem ser configuradas na guia Seleção de Entrada e depois exibidas na guia Matriz de Classificação.

  • Relatórios de validação cruzada podem ser configurados e exibidos na guia Validação Cruzada da guia Gráfico de Precisão de Mineração.

    ObservaçãoObservação

    A guia Gráfico de Precisão de Mineração não pode ser usada com modelos de série temporal.

Gráfico de comparação de precisão

Um gráfico de comparação de precisão plota os resultados das consultas de previsão de um conjunto de dados de teste comparando com valores existentes para a coluna previsível. O gráfico mostra os resultados do modelo de mineração junto com a representação dos resultados que um modelo ideal produziria e uma representação dos resultados de uma previsão aleatória. Qualquer melhoria na linha aleatória é chamada de comparação de precisão. Quanto mais comparações de precisão o modelo demonstrar, mais efetivo ele será. Somente os modelos de mineração que contenham atributos previsíveis discretos podem ser comparados em um gráfico de comparação de precisão.

Você pode criar um gráfico de comparação de precisão na guia Seleção de Entrada para configurar o modelo de destino e escolher o conjunto de dados de teste. Depois, clique na guia Gráfico de Comparação de Precisão para exibir o gráfico completo.

Para obter mais informações: Gráfico de comparação de precisão (Analysis Services - Mineração de Dados), Tópicos de instruções da guia Gráfico de Precisão de Mineração, Ferramentas para criar gráficos de precisão de modelos (Analysis Services - Mineração de dados)

Gráfico de ganho

Um gráfico de ganho é uma variação do gráfico de comparação de precisão e, além disso, integra informações sobre o custo comercial da utilização das previsões geradas por um modelo. Depois que você insere os fatos relacionados aos custos, como taxas de correio, o Analysis Services apresenta uma curva que mostra a comparação de precisão fornecida pelo modelo e também calcula o retorno de investimento resultante da utilização do modelo.

Você pode criar um gráfico de ganho usando a guia Seleção de Entrada para configurar o modelo de destino e escolher o conjunto de dados de teste. Depois, clique na guia Gráfico de Comparação de Precisão e selecione Gráfico de Ganho na lista Tipo de Gráfico. A caixa de diálogo Configurações do Gráfico de Ganho abre automaticamente. Depois de definir os parâmetros exclusivos dos gráficos de ganho, o gráfico que é exibido na guia Gráfico de Precisão de Mineração mudará automaticamente para exibir ganhos e perdas por unidade.

Para obter mais informações: Gráfico de ganho (Analysis Services - Mineração de dados), Caixa de diálogo Configurações do Gráfico de Ganho (Exibição do Gráfico de Precisão de Mineração)

Dispersão

Uma dispersão mostra graficamente a precisão de um modelo que prevê um atributo contínuo, comparando os valores reais com os valores previstos para cada caso. Uma dispersão é gerada no lugar de um gráfico de comparação de precisão sempre que os atributos previsíveis têm valores contínuos.

Caso seu modelo ofereça suporte à coluna previsível e às colunas de entrada requeridas, será possível criar uma dispersão na guia Gráfico de Precisão de Mineração do Designer de Mineração de Dados. Primeiro, você usa a guia Seleção de Entrada para configurar o modelo de destino e escolher o conjunto de dados de teste. Depois, clique na guia Gráfico de Comparação de Precisão. O gráfico exibido na guia Gráfico de Precisão de Mineração muda automaticamente para exibir um gráfico que mostra a relação linear entre as entradas e os valores previstos.

Para obter mais informações: Dispersão (Analysis Services - Mineração de dados)

Matriz de classificação

Uma matriz de classificação é outro modo de examinar com que precisão os modelos de mineração em uma estrutura criam previsões. Para criar uma matriz de classificação, o Analysis Services conta o número de boas e más previsões usando os valores reais que existem no conjunto de dados de teste. A matriz é uma ferramenta valiosa porque, além de mostrar com que freqüência o modelo previu corretamente um valor, também mostra quais são os outros valores que o modelo previu de forma incorreta. Uma matriz de classificação mostra a contagem real de verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos para cada atributo previsível.

Você pode criar uma matriz de classificação na guia Gráfico de Precisão de Mineração do Designer de Mineração de Dados. Primeiro, use a guia Seleção de Entrada para configurar o modelo de destino e escolher o conjunto de dados de teste. Depois, clique na guia Matriz de Classificação. O gráfico é exibido automaticamente, sem nenhuma configuração adicional.

Para obter mais informações:Matriz de classificação (Analysis Services - Mineração de dados), Tópicos de instruções da guia Gráfico de Precisão de Mineração, Ferramentas para criar gráficos de precisão de modelos (Analysis Services - Mineração de dados)

Relatório de validação cruzada

Validação cruzada é uma técnica de mineração de dados avançada que lhe ajuda a medir a validade do seu modelo. Ao criar um relatório de validação cruzada, o Analysis Services divise seus dados em várias seções cruzadas, cria e treina automaticamente vários modelos nos subconjuntos e calcula a precisão de todos os modelos. Ao revisar as estatísticas que são geradas, é possível avaliar a qualidade com que o modelo generaliza através de conjuntos de dados diferentes ou determinar qual dos diversos modelos em uma estrutura tem o melhor desempenho.

Você pode criar um relatórios de validação cruzada na guia Gráfico de Precisão de Mineração do Designer de Mineração de Dados selecionando um modelo ou estrutura e depois usando a guia Validação Cruzada para definir opções para o número de dobras, o atributo de destino e assim por diante.

Para obter mais informações: Validação cruzada (Analysis Services - Mineração de dados), Relatório de validação cruzada (Analysis Services - Mineração de dados)