Занятие 5. Проверка моделей (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)

Статья
05/08/2013

После того как модель была обработана с использованием проверочного набора сценария прямой почтовой рассылки, модели необходимо проверить по проверочному набору. Поскольку данные в проверочном наборе уже содержат известные значения для покупок велосипедов, очень просто определить, правильны ли полученные моделью прогнозы. Модель, которая показывает наилучшие результаты, будет использоваться отделом маркетинга компании Компания Adventure Works Cycles с целью определения заказчиков для проведения прямой почтовой рассылки.

На данном занятии вначале модели будут проверяться путем создания прогнозов с использованием проверочного набора. Затем будет выполнена проверка моделей на отфильтрованном подмножестве данных. В службах Службы Analysis Services предусмотрено несколько методов определения точности моделей интеллектуального анализа данных. На данном занятии будет рассмотрена диаграмма точности прогнозов.

Проверка — это важный шаг в процессе интеллектуального анализа данных. Очень важно выяснить, насколько хорошо модели интеллектуального анализа данных прямой почтовой рассылки работают с реальными данными, прежде чем выполнять их развертывание в рабочей среде. Дополнительные сведения о том, как проверка моделей применяется в более общих процессах интеллектуального анализа данных, см. в разделе Основные понятия интеллектуального анализа данных.

Это занятие содержит следующие задания.

Проверка точности при помощи диаграмм точности прогнозов (учебник интеллектуального анализа данных — начальный уровень)

Проверка модели с фильтром (учебник по интеллектуальному анализу данных — начальный уровень)