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Lição 4: Explorando os modelos de endereçamento direcionados (Tutorial básico de mineração de dados)

Depois que os modelos em seu projeto tiverem sido processados, você poderá explorá-los para procurar tendências interessantes. Como os padrões podem ser complexos e difíceis simplesmente examinando números, o SQL Server Data Mining fornece algumas ferramentas visuais que ajudam você a investigar os dados e entender as regras e relações que os algoritmos descobriram dentro dos dados. Você também pode usar uma variedade de testes de precisão para validar seu conjunto de dados ou descobrir qual modelo tem o melhor desempenho antes de implantá-lo.

Quando você usa o SSDT (SQL Server Data Tools) para explorar seus modelos, cada modelo criado é listado na guia Visualizador de Modelos de Mineração no Designer de Mineração de Dados. Você pode usar os visualizadores para explorar os modelos. Esses visualizadores também estão disponíveis no SQL Server Management Studio.

Cada algoritmo usado para criar um modelo no Analysis Services retorna um tipo diferente de resultado. Portanto, o Analysis Services fornece visualizadores personalizados para cada tipo de modelo de machine learning.

Se você quiser entrar em detalhes, o Analysis Services também fornecerá um visualizador HTML, chamado visualizador de árvore de conteúdo genérico, que exibe informações detalhadas sobre os dados do modelo e quaisquer padrões que foram encontrados, em um formato semi-tabular. Para obter mais informações, consulte Procurar um modelo usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico da Microsoft.

Nesta lição, você examinará os resultados de seus três modelos. Cada tipo de modelo é baseado em um algoritmo diferente e fornece insights diferentes sobre os dados.

  • O modelo árvore de decisão informa sobre fatores que influenciam a compra de bicicletas.

  • O modelo de clustering agrupa seus clientes por atributos que incluem seu comportamento de compra de bicicleta e outros atributos selecionados.

  • O modelo Naive Bayes permite explorar a relação entre diferentes atributos.

Confira os tópicos a seguir para saber mais sobre cada um dos visualizadores do modelo de mineração.

Todos os três modelos podem ser exibidos usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico, para extrair fórmulas, valores de dados e assim por diante.

Primeira tarefa na lição

Explorando o modelo de árvore de decisão (Tutorial básico de mineração de dados)

Lição anterior

Lição 3: Adicionar e processar modelos

Próxima lição

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

Consulte Também

Tarefas e instruções do Visualizador de Modelos de Mineração
Visualizadores do modelo de Mineração de dados

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