Поделиться через

Просмотр модели с помощью средства просмотра деревьев Майкрософт

Средство просмотра деревьев Microsoft в Microsoft SQL Server Analysis Services отображает деревья принятия решений, созданные с помощью алгоритма деревьев принятия решений Майкрософт. Алгоритм дерева принятия решений Майкрософт — это гибридный алгоритм дерева принятия решений, который поддерживает как классификацию, так и регрессию. Поэтому вы также можете использовать это средство просмотра для просмотра моделей на основе алгоритма линейной регрессии Майкрософт. Алгоритм дерева принятия решений Майкрософт используется для прогнозного моделирования дискретных и непрерывных атрибутов. Дополнительные сведения об этом алгоритме см. в разделе "Алгоритм деревьев принятия решений Майкрософт".

Замечание

Чтобы просмотреть подробные сведения о уравнениях, используемых в модели и обнаруженных шаблонах, используйте средство просмотра дерева содержимого Майкрософт. Дополнительные сведения см. в статье "Обзор модели" с помощью средства просмотра дерева универсального содержимого Майкрософт или средства просмотра дерева универсального содержимого Майкрософт (интеллектуального анализа данных).

Вкладки просмотра

При просмотре модели интеллектуального анализа данных в службах Analysis Services модель отображается на вкладке "Просмотр моделей интеллектуального анализа" в конструкторе интеллектуального анализа данных в соответствующем средстве просмотра модели. Средство просмотра деревьев Microsoft включает следующие вкладки и панели:

Дерево решений

При создании модели дерева принятия решений служба Analysis Services создает отдельное дерево для каждого прогнозируемого атрибута. Вы можете просмотреть отдельное дерево, выбрав его в списке "Дерево " на вкладке "Дерево принятия решений " средства просмотра.

Дерево принятия решений состоит из ряда разбиений, причем наиболее важное разбиение, как определено алгоритмом, представлено слева от наблюдателя в узле All. Дополнительные разделения происходят справа. Разделение в узле All является наиболее важным, так как оно содержит наиболее сильное условие, вызывающее разбиение в наборе данных, и поэтому привело к первому разбиению.

Вы можете развернуть или свернуть отдельные узлы в дереве, чтобы отобразить или скрыть разбиения, которые происходят после каждого узла. Вы также можете использовать параметры на вкладке "Дерево принятия решений ", чтобы повлиять на отображение дерева. Используйте ползунок "Показать уровень ", чтобы настроить количество уровней, отображаемых в дереве. Используйте расширение по умолчанию , чтобы задать число уровней по умолчанию, отображаемых для всех деревьев в модели.

Прогнозирование дискретных атрибутов

При построении дерева с дискретным прогнозируемым атрибутом средство просмотра отображает следующее на каждом узле в дереве:

  • Условие, вызвавшее разделение.

  • Гистограмма, представляющая распределение состояний прогнозируемого атрибута, упорядоченного по популярности.

Вы можете использовать параметр гистограммы , чтобы изменить количество состояний, которые отображаются в гистограммах в дереве. Это полезно, если прогнозируемый атрибут имеет множество состояний. Состояния отображаются в гистограмме в порядке популярности слева направо; Если количество отображаемых состояний меньше общего количества состояний в атрибуте, то наименее популярные состояния отображаются совместно в серых. Чтобы просмотреть точное количество для каждого состояния узла, наведите указатель на узел, чтобы просмотреть подсказку InfoTip, или выберите узел, чтобы посмотреть его детали в Легенде анализа данных.

Цвет фона каждого узла представляет концентрацию случаев определенного состояния атрибута, выбранного с помощью параметра Background . Этот параметр можно использовать для выделения узлов, содержащих определенный целевой объект, в котором вы заинтересованы.

Прогнозирование непрерывных атрибутов

При построении дерева с непрерывным прогнозируемым атрибутом средство просмотра отображает бриллиантовую диаграмму вместо гистограммы для каждого узла в дереве. Диаграмма в виде ромба имеет линию, представляющую диапазон атрибута. Ромб находится в точке среднего значения узла, а ширина ромба отражает дисперсию атрибута на этом узле. Более тонкий алмаз указывает, что узел может создать более точный прогноз. Средство просмотра также отображает уравнение регрессии, которое используется для определения разделения узла.

Дополнительные параметры отображения дерева принятия решений

Если детализация включена для модели дерева принятия решений, вы можете получить доступ к учебным вариантам, поддерживающим узел, щелкнув правой кнопкой мыши узел в дереве и выбрав "Детализация". Вы можете включить детализацию в мастере разработки моделей интеллектуального анализа данных или настроить свойство детализации на модели интеллектуального анализа данных во вкладке Модели интеллектуального анализа данных.

Вы можете использовать параметры масштабирования на вкладке "Дерево принятия решений ", чтобы увеличить или выйти из дерева, или использовать размер для соответствия всей модели на экране просмотра. Если дерево слишком велико, чтобы оно соответствовало размеру экрана, можно использовать параметр навигациидля перехода по дереву. При нажатии кнопки "Навигация" открывается отдельное окно навигации, которое можно использовать для выбора разделов модели для отображения.

Вы также можете скопировать изображение представления дерева в буфер обмена, чтобы его можно было вставить в документы или в программное обеспечение для обработки изображений. Используйте Копировать вид графа, чтобы скопировать только ту часть дерева, которая видна в средстве просмотра, или используйте Копировать весь граф, чтобы скопировать все развернутые узлы дереве.

В начало

Сеть зависимостей

Сеть зависимостей отображает зависимости между входным атрибутом и прогнозируемыми атрибутами в модели. Ползунок слева от средства просмотра выступает в качестве фильтра, привязанного к преимуществам зависимостей. Если вы снижаете ползунок, в средстве просмотра отображаются только самые сильные ссылки.

При выборе узла средство просмотра выделяет зависимости, относящиеся к узлу. Например, если выбрать прогнозируемый узел, средство просмотра также выделяет каждый узел, который помогает прогнозировать прогнозируемый узел.

Если средство просмотра содержит множество узлов, можно искать определенные узлы с помощью кнопки "Найти узел ". Щелкнув "Найти узел" , откроется диалоговое окно " Найти узел ", в котором можно использовать фильтр для поиска и выбора определенных узлов.

Условные обозначения в нижней части средства просмотра связывают коды цветов с типом зависимостей в графе. Например, при выборе прогнозируемого узла прогнозируемый узел затеняется бирюзовым, а узлы, прогнозируемые выбранным узлом, затеняются оранжевым цветом.

В начало

Легенда горной промышленности

Легенда добычи отображает следующие сведения при выборе узла модели дерева решений:

  • Количество случаев в узле с разбивкой по состояниям прогнозируемого атрибута.

  • Вероятность каждого случая прогнозируемого атрибута узла.

  • Гистограмма, содержащая количество для каждого состояния прогнозируемого атрибута.

  • Условия, необходимые для достижения определенного узла, также известного как путь к узлу.

  • Для моделей линейной регрессии формула регрессии.

Вы можете закрепить и работать с Mining Legend таким же образом, как и в обозревателе решений.

В начало

См. также

Алгоритм деревьев принятия решений Майкрософт
Средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных (конструктор моделей интеллектуального анализа данных)
Задачи просмотрщика моделей анализа данных и инструкции
Средства интеллектуального анализа данных
Средства просмотра моделей интеллектуального анализа данных