Explorando o modelo Naive Bayes (Tutorial básico de mineração de dados)

O algoritmo Microsoft Naive Bayes fornece vários métodos para exibir a interação entre a compra de bicicletas e os atributos de entrada.

O Visualizador do Microsoft Naive Bayes fornece as seguintes guias para uso na análise de modelos de mineração Naive Bayes.

Rede de dependência

A guia Rede de Dependência funciona da mesma forma que a guia Rede de Dependência para o Microsoft Tree Viewer. Cada nó no visualizador representa um atributo e as linhas entre nós representam relações. No visualizador, você pode ver todos os atributos que afetam o estado do atributo previsível, Bike Buyer.

Para explorar o modelo na guia Rede de Dependência

1. Use a lista Modelo de Mineração na parte superior da guia Visualizador de Modelos de Mineração para alternar para o TM_NaiveBayes modelo.

2. Use a lista de Visualizadores para mudar para o Visualizador Microsoft Naive Bayes.

3. Clique no nó Bike Buyer para identificar suas dependências.

   O sombreamento rosa indica que todos os atributos têm um efeito na compra de bicicletas.

4. Ajuste o controle deslizante para identificar o atributo mais influente.

   À medida que você baixa o controle deslizante, somente os atributos que têm o maior efeito na coluna [Bike Buyer] permanecem. Ajustando o controle deslizante, você pode descobrir que alguns dos atributos mais influentes são: número de carros de propriedade, distância de deslocamento e número total de filhos.

Perfis de atributo

A guia Perfis de Atributo descreve como diferentes estados dos atributos de entrada afetam o resultado do atributo previsível.

Para explorar o modelo na guia Perfis de Atributo

1. Na caixa Previsível , verifique Bike Buyer se está selecionado.

2. Se a Legenda de Mineração estiver bloqueando a exibição dos perfis de atributo, mova-a para fora do caminho.

3. Na caixa Barras de Histograma, selecione 5.

   Em nosso modelo, 5 é o número máximo de estados para qualquer variável.

   Os atributos que afetam o estado desse atributo previsível são listados junto com os valores de cada estado dos atributos de entrada e suas distribuições em cada estado do atributo previsível.

4. Na coluna Atributos, localize Número de Carros Possuídos. Observe as diferenças nos histogramas para compradores de bicicletas (coluna rotulada 1) e não compradores (coluna rotulada 0). Uma pessoa com nenhum ou apenas um carro é muito mais inclinada a comprar uma bicicleta.

5. Clique duas vezes na célula Número de Carros Possuídos na coluna de compradores de bicicletas (coluna rotulada 1).

   A Legenda de Mineração exibe uma exibição mais detalhada.

Características do atributo

Com a guia Características do Atributo , você pode selecionar um atributo e um valor para ver com que frequência os valores de outros atributos aparecem nos casos de valor selecionados.

Para explorar o modelo na guia Características do Atributo

1. Na lista atributos , verifique Bike Buyer se ele está selecionado.

2. Defina o Valor como 1.

   No visualizador, você verá que os clientes que não têm filhos em casa, viagens curtas e moram na região da América do Norte são mais propensos a comprar uma bicicleta.

Discriminação de atributo

Com a aba Discriminação de Atributo, você pode investigar a relação entre dois valores discretos relacionados à compra de bicicletas e outros valores de atributo. Como o TM_NaiveBayes modelo tem apenas dois estados, 1 e 0, você não precisa fazer nenhuma alteração no visualizador.

No visualizador, você pode ver que as pessoas que não possuem carros tendem a comprar bicicletas, e as pessoas que possuem 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 (Tutorial básico de mineração de dados)

• Explorando o modelo de clustering (Tutorial básico de mineração de dados)

Próxima lição

Lição 5: Testando modelos (Tutorial básico de mineração de dados)

Tarefa anterior na lição

Explorando o modelo de clustering (Tutorial básico de mineração de dados)

Consulte Também

Navegar em um modelo usando o Visualizador do Microsoft Naive Bayes
Aba de Discriminação de Atributos (Visualizador de Modelos de Mineração)
Aba Perfis de Atributos (Visualizador de Modelos de Mineração)
Guia Características do Atributo (Visualizador do Modelo de Mineração)
Guia Rede de Dependência (Visualizador de Modelo de Mineração)