Aracılığıyla paylaş

  • Makale

Filtre uygulanmış bir model (temel veri madenciliği Öğreticisi) sınama

, Belirledikten şimdi,TM_Decision_Tree modeli en doğru ise, modelin Adventure Works Cycleshedef posta kampanya. bağlamında değerlendirmek The Adventure Works Cycles Marketing department wants to know if there is a difference in the characteristics of male bike buyers and female bike buyers.Bu bilgiler hangi dergi reklam amaçlı kullanmaya karar yardımcı ve hangi ürünleri kendi posta özelliği.

Bu derste, size cinsiyet, filtre uygulanmış bir model oluşturur.Daha sonra kolayca bu modeli bir kopyasını ve farklı bir cinsiyeti üzerinde yeni bir modeli oluşturmak için yalnızca filtre koşulu değiştirin.

Filtreler hakkında daha fazla bilgi için bkz:Süzgeçleri için madenciliği modelleri oluşturma (Analysis Services - veri madenciliği).

Filtrelerini kullanma

Filtre kolayca veri alt kümelerine göre oluşturulan modelleri oluşturmanızı sağlar.Filtre yalnızca modele uygulanır ve veri kaynağının değiştirmez.İç içe geçmiş tablo filtreleri uygulama hakkında bilgi için bkz:Veri madenciliği öğreticiler Orta (Analysis Services - veri madenciliği).

Tablolarda durum filtreleri

Önce bir kopyasını yaparTM_Decision_Tree model.

Karar ağacı modeline kopyalamak için

  1. InBusiness Intelligence Development Studio, çözüm gezgini'da seçinASDataMining2008.

  2. TıklatınMadenciliği modelleri tab.

  3. Sağ tıklatınTM_Decision_Tree modeli ve seçim Yeni araştırma modeli.

  4. ,Model adı alan, tür TM_Decision_Tree_Male.

  5. ' I tıklatınOK.

Sonra müşteriler, cinsiyet temel model için seçebileceğiniz bir filtre oluşturun.

araştırma modeli büyük bir filtre oluşturmak için

  1. SağTM_Decision_Tree_Male Açılacak kısayol menüsü. çıkarma modeli

    -- veya --

    Modeli seçin.,Çıkarma modeli menüsü, seçim Modeli Filtresi Ayarla .

  2. ,Filtre modeli iletişim kutusunda, en üst satırı kılavuzunda araştırma yapısı Sütun metin. biçiminde ' ı tıklatın.

    kapalı açılan liste bu tablodaki sütunların yalnızca adlarını görüntüler.

  3. Mining yapı sütun metin kutusunda, seçinCinsiyet.

    Seçili öğe bir tablo veya sütun olduğunu belirtmek için metin kutusu değişiklikleri sol tarafındaki simge.

  4. Tıklatınİşleç metin kutusu ve eşittir (=) operatörü listeden seçin.

  5. TıklatınDeğer metin kutusu ve tür M.

  6. Kılavuz. sonraki satırı tıklatın

  7. ' I tıklatınOK modeli filtre. kapatmak için

    Filtre görüntülerÖzellikleri window.Alternatif olarak, başlatmaFiltre modeliÖzellikler penceresi. iletişim

  8. Yukarıdaki adımlar, ancak bu modelin saat adı yineleyin.TM_Decision_Tree_Female ve değer metin. F tipi

Şu anda görüntülenen iki yeni modeli olanMadenciliği modelleri tab.

Filtre uygulanmış modelleri işlemek

Model, dağıtılmış işlem ve faturalanmış kadar kullanılamaz.İşlem modeli hakkında daha fazla bilgi için bkz:Hedeflenmiş posta yapısındaki (temel veri madenciliği Öğreticisi) modeller işleniyor.

İşlemi filtre uygulanan modeli

  1. SağTM_Decision_Tree_Male modeli ve seçim s işlem mining yapısı ve tüm model

  2. ' I tıklatınÇalıştırma İşlenecek yeni modeller.

  3. İşlem tamamlandıktan sonra'ı tıklatınKapat Her iki işlem pencerelerde

sonuçlar değerlendirme

sonuçlar görmek ve önceki üç modeller için olduğu gibi çoğu, filtre uygulanmış modellerin doğruluğu aynı şekilde değerlendirin.Daha fazla bilgi için, bkz:

Karar ağacı Model (temel veri madenciliği Öğreticisi) keşfetme

Doğruluğu Lift grafikleri (temel veri madenciliği Öğreticisi) ile sınama

Filtre uygulanmış modelleri incelemek için

  1. Seçinaraştırma modeli Görüntüleyiciveri madenciliği Tasarımcısısekmesinde.

  2. , araştırma modeli Kutusunda seçinTM_Decision_Tree_Male.

  3. SlaytDüzey Göster to 3.

  4. DeğişiklikArka plan value to 1.

  5. İmlecinizi etiketli düğüm üzerinde yerTüm olmayan bisiklet alıcıların. ve bisiklet alıcıların sayısını görmek için

  6. 1-5 İçin adımları yineleyin.TM_Decision_Tree_Female.

  7. İçin sonuçlar AraştırTM_Decision_Tree ve cinsiyet. için filtre modelleri Karşılaştırıldığında tüm bisiklet alıcılar için erkek ve kadın bisikleti alıcıların bazı filtre uygulanmamış bisiklet alıcıların aynı özellikleri taşıyıp paylaşma ancak üç ilginç farklılıklar vardır.Bu bilgileri,Adventure Works Cycleskullanarak geliştirme pazarlama, kampanya.

Filtre uygulanmış modellerin lift sınamak için

  1. GeçişÇıkarma hassasiyeti grafik sekmesinde veri madenciliği Tasarımcısı'nda Business Intelligence Development Studiove Giriş Seçimi sekmesini tıklatın

  2. ,Veri seçmek küme doğruluğu grafik için kullanılacak Grup kutusu, seçim kullanım araştırma yapısı test durumlarda .

  3. ,Giriş Seçimi sekmesinde veri madenciliği Tasarımcısı, lift grafikte göster öngörülebilir çıkarma modeli sütunları seçin, değerleri ve tahmin sütunları Eşitleonay kutusunu seçin.

  4. ,Tahmin edilebilir sütun adı sütun, Bisiklet alıcı her modeli. için seçili olduğundan doğrulayın

  5. ,Göster seçme her modelleri. sütun

  6. ,Değer tahmin etmek sütun, select 1.

  7. SeçinGrafik kaldırın Görüntülenecek yükseltme grafiği. sekmesi

    Şimdi tüm üç karar ağacı modeli rasgele tahmin modeli yanı kümeleme ve Naive Bayes modelleri outperforming önemli lift sağladığını göreceksiniz.