Занятие 3. Добавление и обработка моделей

Структура интеллектуального анализа данных, созданная на предыдущем занятии, содержит одну модель интеллектуального анализа данных, основанную на алгоритме дерева принятия решений Майкрософт. Эту модель можно использовать для идентификации клиентов для целевой кампании рассылки. Однако, чтобы обеспечить тщательный анализ, рекомендуется создавать связанные модели с помощью различных алгоритмов и сравнивать их результаты. Таким образом, вы также можете получить различные аналитические сведения. Поэтому вы создадите две дополнительные модели, а затем обработаете и развернете модели.

На этом занятии вы создадите набор моделей интеллектуального анализа, которые будут предлагать наиболее вероятных клиентов из списка потенциальных клиентов.

Для выполнения задач на этом занятии вы будете использовать алгоритм кластеризации Майкрософт и алгоритм Microsoft Naive Bayes.

Этот урок содержит следующие задачи:

Добавление новых моделей в целевую структуру рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных уровня "Базовый")

Обработка моделей в целевой структуре рассылки (учебник по интеллектуальному анализу данных уровня "Базовый")