Aracılığıyla paylaş

  • Makale

(Temel veri madenciliği Öğreticisi) Naive Bayes modeli keşfetme

The Microsoft Naive Bayes algorithm provides several methods for displaying the interaction between bike buying and the input attributes.

The Microsoft Naive Bayes Viewer provides the following tabs for use in exploring Naive Bayes mining models:

Dependency Network

Attribute Profiles

Attribute Characteristics

Attribute Discrimination

Aşağıdaki bölümlerde, madenciliği modelleri keşfetmeye açıklanmıştır.

Bağımlılık ağ

The Dependency Network tab works in the same way as the Dependency Network tab for the Microsoft Tree Viewer.Her düğüm görüntüleyicideki öznitelik temsil eder ve satırları düğümler arasındaki ilişkileri gösterir.Görüntüleyicide, öngörülebilir öznitelik, Bike alıcı durumunu etkileyen tüm öznitelikleri görebilirsiniz.

Bağımlılık Ağ sekmesini modelinde araştırmak için

  1. Use araştırma modeli üst listesiaraştırma modeli Görüntüleyiciyi geçmek için sekmesiTM_NaiveBayes modeli.

  2. Use Görüntüleyici geçmek için listesiMicrosoft Naive Bayes Görüntüleyicisi.

  3. Tıklatın Bisiklet alıcı düğümü bağımlılıkları tanımlayın.

    Pembe gölgelendirme özniteliklerin tümünü bisikleti satın alma üzerinde bir etkisi olduğunu gösterir.

  4. En etkili özniteliği belirlemek için kaydırıcıyı ayarlayın.

    Yalnızca [Bike alıcı] sütunun en büyük etkisi öznitelikleri, kaydırıcıyı daha düşük olarak kalır.Kaydırıcıyı ayarlayarak, birkaç özniteliklerin en etkili olduğunu bulabilir: otomobilleri sayısı sahibi, commute uzaklık ve alt toplam sayısı.

Başa Dön

Öznitelik profilleri

The öznitelik Profiles tab describes how different states of the input attributes affect the outcome of the predictable öznitelik.

Öznitelik profilleri sekmesini modelinde araştırmak için

  1. Içinde Tahmin edilebilir kutusuna doğrulayın.Bisiklet alıcı seçilir.

  2. If the Mining Legend is blocking display of the öznitelik profiles, move it out of the way.

  3. Içinde Çubuk grafik Seçim çubukları kutusunda5.

    Bizim modelinde herhangi bir değişken için durumları sayısı 5'tir.

    Öngörülebilir bu öznitelik durumunu etkileyecek özniteliklerin her giriş öznitelikleri ve öngörülebilir bir özniteliğin her durumda, dağıtımları durumunu değerlerle birlikte listelenir.

  4. Içinde Öznitelikleri find sütunNumara otomobilleri ait.Çubuk farklar bisikleti alıcılar için dikkat edin (1 olarak etiketlenen sütun) ve olmayan alıcıların (0 olarak etiketlenen sütun).Bir kişiyle veya bir araba, bir bisikletin satın almak çok daha olasıdır.

  5. Çift Numara otomobilleri ait hücre bisikleti alıcı (sütun 1 olarak etiketlenen) sütun.

    The Mining Legend displays a more detailed view.

Başa Dön

Öznitelik özellikleri

Ile Öznitelik özellikleri sekmesinde, bir öznitelik ve diğer öznitelikleri değerleri, seçili değer durumlarda ne sıklıkta görünür görmek için bir değer seçebilirsiniz.

Öznitelik özellikleri sekmesinde modeli araştırmak için

  1. Içinde Öznitelik listesinden, bu doğrulayın.Bisiklet alıcı seçilir.

  2. küme Değer to 1.

    Görüntüleyicide, hiçbir alt evde, kısa commutes sahip ve Kuzey Amerika bölgede yaşayan müşteriler bir bisikleti satın almak daha yüksek olduğunu görürsünüz.

Başa Dön

Öznitelik Ayrımcılığı

Ile Öznitelik Ayrımcılığı sekmesinde bisikleti satın alma, iki ayrı değerler ve diğer öznitelik değerleri arasındaki ilişkiyi araştırabilirsiniz.Çünkü TM_NaiveBayes modeli, yalnızca iki durumları olan 1 ve 0, görüntüleyiciyi için herhangi bir değişiklik yapmanız gerekmez.

Görüntüleyicide, bisiklet ve kişilerin kendi iki otomobilleri bisiklet satın eğilimindedir satın eğilimlidir otomobilleri sahip kişileri görebilirsiniz.