Explorando o modelo Naive Bayes (Tutorial de mineração de dados básico)
Publicado: dezembro de 2016
Aplicável a: SQL Server 2016 Preview
O Microsoft Bayesiana algoritmo fornece vários métodos para exibir a interação entre a compra de bicicletas e os atributos de entrada.
O Microsoft Visualizador Naive Bayes fornece as seguintes guias para explorar os modelos de mineração Bayesiana:
Rede de Dependências
Perfis de Atributo
Características do Atributo
Distinção de Atributo
Rede de Dependências
O rede de dependência guia funciona da mesma maneira como o rede de dependência guia para o Microsoft Visualizador de árvore. Cada nó no visualizador representa um atributo e as linhas entre os nós representam as relações. No visualizador, você pode ver todos os atributos que afetam o estado do atributo de previsão, Comprador de Bicicletas.
Para explorar o modelo na guia Rede de Dependências
Use o modelo de mineração lista na parte superior do Visualizador do modelo de mineração tab para alternar para o TM_NaiveBayes modelo.
Use o Visualizador lista para alternar para Visualizador Microsoft Naive Bayes.
Clique o comprador de bicicleta nó para identificar suas dependências.
O sombreamento rosa indica que todos os atributos influenciam a compra de bicicletas.
Ajuste o controle deslizante para identificar o atributo mais influente.
À medida que você abaixa o controle deslizante, somente os atributos com o efeito maior sobre a coluna [Comprador de Bicicleta] permanecem. Ao ajustar o controle deslizante, você poderá descobrir que alguns dos atributos mais influentes são: o número de carros, distância do trabalho e número total de crianças.
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Perfis de Atributo
O perfis de atributo guia descreve como os diferentes estados de atributos de entrada afetam o resultado do atributo previsível.
Para explorar o modelo na guia Perfis de Atributo
No previsível Verifique comprador de bicicleta está selecionado.
Se o legenda de mineração está bloqueando a exibição do perfis de atributo, movê-lo fora do caminho.
No histograma caixa de barras, selecione 5.
Em nosso modelo, 5 é o número máximo de estados para qualquer variável.
Os atributos que afetam o estado desse atributo previsível estão listados juntos com os valores de cada estado dos atributos de entrada e suas distribuições em cada estado do atributo previsível.
No atributos coluna, localizar número de carros. Observe as diferenças nos histogramas de compradores de bicicleta (coluna rotulada 1) e não compradores de bicicleta (coluna rotulada 0). Uma pessoa com nenhum ou com um carro tem muito mais probabilidade de comprar uma bicicleta.
Clique duas vezes o número de carros célula comprador de bicicleta (coluna rotulada 1) de colunas.
O legenda de mineração exibe uma exibição mais detalhada.
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Características do Atributo
Com o características do atributo guia, você pode selecionar um atributo e um valor para ver a frequência com valores para outros atributos aparecem nos casos de valor selecionado.
Para explorar o modelo na guia Características do Atributo
No atributo Verifique comprador de bicicleta está selecionado.
Definir o valor para 1.
No visualizador, você verá que clientes sem filhos em casa, com pequenas distâncias até o trabalho e que moram na região da América do Norte têm mais probabilidade de comprarem uma bicicleta.
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Distinção de Atributo
Com o distinção de atributo guia, você pode investigar a relação entre dois valores distintos de compra de bicicletas e outros valores de atributo. Porque o TM_NaiveBayes modelo tem apenas dois estados, 1 e 0, não é necessário fazer alterações no visualizador.
No visualizador, você pode ver que as pessoas que não têm carro tendem a comprar bicicletas, e que as pessoas que têm dois carros tendem a não comprar bicicletas.
Tarefas relacionadas
Consulte os tópicos a seguir para explorar os outros modelos de mineração.
Explorando o modelo de árvore de decisão e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Explorando o modelo de Clustering e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Próxima lição
Lição 5: Testando modelos & #40. Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Tarefa anterior da lição
Explorando o modelo de Clustering e 40; Tutorial de mineração de dados básicos e 41;
Consulte também
Procurar um modelo usando o Visualizador do Microsoft Naive Bayes
Guia Discriminação de Atributo (Visualizador do Modelo de Mineração)
Guia Perfis de Atributo (Visualizador do Modelo de Mineração)
Guia Características de Atributo (Visualizador do Modelo de Mineração)
Guia Rede de Dependências (Visualizador do Modelo de Mineração)