Karar ağacı Model (temel veri madenciliği Öğreticisi) keşfetme
The Microsoft Decision Trees algorithm predicts which columns influence the decision to purchase a bike based upon the remaining columns in the training küme.
The Microsoft karar ağacı Viewer provides the following tabs for use in exploring karar ağacı mining models:
Karar ağacı
Bağımlılık ağ
Aşağıdaki bölümlerde, uygun Görüntüleyicisi'ni seçin ve madenciliği modelleri açıklanmıştır.
Karar ağacı sekmesi
Üzerinde Karar ağacı sekmesinde yaptığınız ağacı modelleri inceleyebilirsiniz bir araştırma modeli.
Bu öğretici proje hedeflenen posta modelinde yalnızca bir tek öngörülebilir özniteliği Bike alıcı, içerdiğinden görüntülemek için yalnızca bir ağaç yoktur.Daha fazla ağaçlarını olsaydı, kullanabileceðiniz Ağaç kutu başka bir ağaç seçin.
Gözden geçirme TM_Decision_Tree modeli karar ağacı görüntüleyicide yaş bisikleti satın alma tahmin içinde tek en önemli etken olduğunu gösterir.Interestingly, müşterilerin Yaşa göre gruplandırma sonra konsol ağacında, bir sonraki şube her yaş düğüm için farklıdır.Karar ağacı sekmesini exploring tarafından size Satınalmacı yaş 34 için 40 ile bir veya otomobiller bir bisikletin satınalma büyük olasılıkla olduğundan ve Pasifik bir bölgede yaşıyorsanız ve bir veya otomobiller sahip, yeni müşteriler de büyük olasılıkla bir bisikletin satınalma olduğunu tamamlanabilmesi.
Karar ağacı sekmesinde modeli araştırmak için
Seçin araştırma modeli Görüntüleyiciyi tab in Veri madenciliği Tasarımcısı.
Varsayılan olarak, bu--yapısına eklenen ilk modeline Tasarımcısı açılır durum, TM_Decision_Tree.
Ağaç görüntü boyutunu ayarlamak için Büyüteç düğmelerini kullanın.
Varsayılan olarak, Microsoft Ağaç Görüntüleyicisi ağacının yalnızca ilk üç düzeyleri gösterir. Görüntüleyiciyi, konsol ağacında, üçten düzeyleri varsa, yalnızca varolan düzeyleri gösterir.Daha fazla düzey'i kullanarak görüntüleyebilirsiniz Düzey Göster kaydırıcı ya daVarsayılan genişletme listesi.
Slayt Düzey Göster dördüncü çubuğuna.
Değişiklik Arka plan value to 1.
Değiştirerek Arka plan ayarını, hızla hedef değerine sahip her düğümde durumlarda sayısını görebilirsiniz1 [Bike alıcı için]. Bu senaryoda, bir anımsamak her durum müşteri temsil eder.Değer 1 müşterinin önceden bir bisikletin; satın gösterir değeri 0 müşteri bir bisikleti satın değil olduğunu gösterir.Düğümün koyu gölgelendirme, hedef değerine sahip düğümü durumlarda daha yüksek yüzdesi.
imleç etiketli bir düğüm yerleştirin... Tüm.Bir araç ipucu aşağıdaki bilgileri görüntüler:
Servis talebi sayısı
Alıcı durumda olmayan bir bisiklet sayısı
Bisiklet alıcı servis talebi sayısı
[Bike alıcı] değerleri eksik olan servis talebi sayısı
Alternatif olarak, üzerinde herhangi bir düğümde ağacında düğüm önce gelen düğümünden ulaşması için gereken durumu görmek için imlecinizi yerleştirin.Bu aynı bilgileri de görüntüleyebilirsiniz Madenciliği gösterge.
Düğüm için tıklatın Geçerlilik süresi >= 34 ve < 41. Histogram düğüm üzerinde basit bir yatay çubuk görüntülenir ve daha önce yaptığınız müşteriler bu yaş aralığındaki dağıtımını temsil eder (pembe) belirtmiyor (mavi) satınalma bir bisikletin.Görüntüleyiciyi bize müşteriler 34 yaşlarını ve 40 ile bir veya otomobiller arasında büyük bir olasılıkla bir bisikletin satınalma olduğunu gösterir.Bir adım daha alma, gerçekte yaş 38-40 müşteriyse, bir bisiklet artar satın olasılığını buluyoruz.
Yapı ve model oluştururken detaylandırma etkin olduğundan, modeli servis taleplerini ve araştırma yapısı madenciliği modelinde (örneğin, emailAddress, adı) bulunmayan bu sütunları da dahil olmak üzere, ayrıntılı bilgi alabilirsiniz.
Daha fazla bilgi için bkz:detaylandırma madenciliği modelleri ve madenciliği yapıları kullanarak (Analysis Services - veri madenciliği).
-Büyük/küçük durum verilerine ulaşmak için
Düğümü sağ tıklatın ve seçin Üzerinden girin... then Sütunlar yalnızca modeli.
Her eğitim için Ayrıntılar durum elektronik tablo biçiminde görüntülenir.Bu ayrıntılar, büyük bir tablo olarak araştırma yapısı oluştururken seçtiğiniz vTargetMail görünümden gelir.
Düğümü sağ tıklatın ve seçin Üzerinden girin... then Modeli ve yapı sütunlar.
Aynı elektronik tablo sonuna eklenen yapısı sütunları görüntüler.
Başa Dön
Bağımlılık Ağ sekmesi
The Dependency Network tab displays the relationships between the attributes that contribute to the predictive ability of the araştırma modeli.Bağımlılık ağ Görüntüleyici, yaş ve bölge bisikleti satın alma tahmin, önemli bir etken olduğundan bizim bulguları eklenir.
Bağımlılık Ağ sekmesini modelinde araştırmak için
Tıklatın Bisiklet alıcı düğümü bağımlılıkları tanımlayın.
Bağımlılık Ağ Merkezi düğüm Bisiklet alıcı, öngörülebilir özniteliğinde gösteren araştırma modeli.Pembe gölgelendirme özniteliklerin tümünü bisikleti satın alma üzerinde bir etkisi olduğunu gösterir.
Ayarlama Tüm bağlantılar kaydırıcısını en etkili özniteliği tanımlamak için.
Yalnızca [Bike alıcı] sütunun en büyük etkisi öznitelikleri, kaydırıcıyı daha düşük olarak kalır.Kaydırıcıyı ayarlayarak, yaş ve bölge biri, bir bisiklet alıcı olup tahmin içinde en fazla etmenleri olduğunu bulabilir.