使用類神經網路查看器Microsoft流覽模型

適用於： SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。 檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。 若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services 中的Microsoft類神經網路查看器會顯示以Microsoft類神經網路演算法建置的採礦模型。 Microsoft類神經網路演算法會建立分類和回歸採礦模型，可分析多個輸入和輸出，而且非常適用於開放式分析和探索。 如需此演算法的詳細資訊，請參閱 Microsoft 類神經網路演算法。

當您使用Microsoft類神經網路查看器探索模型時，您通常會挑選一些目標屬性和狀態，然後使用查看器來查看輸入屬性如何影響結果

例如，假設您知道這些關於潛在客戶類別的事實：

• 中年（40至50歲）。

• 擁有一個家。

• 有兩個孩子仍然住在家裡。

如何將這些屬性與客戶購買的可能性相互關聯？

藉由使用購買行為作為目標結果來建置類神經網路模型，您可以探索客戶屬性上的多個組合，例如高收入，並探索哪些屬性組合最有可能影響購買行為。 例如，您可能會發現判斷因素是他們通勤上班的距離。

如果您需要進一步檢視詳細資訊，例如代表探索到之每個模式的方程式，您可以切換檢視並使用Microsoft一般內容樹視圖器。 如需詳細資訊，請參閱 使用 Microsoft 泛型內容樹視圖器 或 Microsoft 泛型內容樹視圖器流覽模型。

查看器索引標籤

當您在 SQL Server Analysis Services 中瀏覽採礦模型時，模型會顯示在模型適當查看器中數據採礦設計師的 [採礦模型查看器] 索引卷標上。 Microsoft類神經網路查看器提供下列索引標籤，用於探索類神經網路採礦模型：

• 輸入

• 輸出

• 變數

輸入

使用 [輸入] 索引標籤來選擇模型作為輸入的屬性和值。 根據預設，查看器會開啟並包含所有屬性。 在此預設檢視中，模型會選擇要顯示的最重要屬性值。

若要選取輸入屬性，請按下 輸入 方格的 [屬性] 資料行內，然後從下拉式清單中選取屬性。 （只有包含在模型中的屬性才會包含在清單中。

第一個相異值會出現在 [Value] 數據行底下。 按兩下預設值會顯示清單，其中包含相關聯屬性的所有可能狀態。 您可以選取您想要調查的狀態。 您可以視需要選取多個屬性。

回到頂端

輸出

使用 [輸出] 索引標籤，選擇要調查的結果屬性。 您可以選擇要比較的任何兩個結果狀態，假設數據行在建立模型時定義為可預測的屬性。

使用 OutputAttribute 列表來選取屬性。 然後，您可以從 值 1 選取與 屬性相關聯的兩個狀態，並 值 2 清單。 輸出屬性的這兩種狀態將會在 [變數] 窗格中進行比較。

回到頂端

變數

變數 索引標籤中的方格包含下列數據行：屬性、值、Favors [值 1]，以及 Favors [value 2]。 根據預設，數據行會依 Favors [value 1]的強度排序。 按兩下資料列標題會將排序順序變更為選取的數據行。

屬性右邊的列會顯示所指定輸入屬性狀態偏好的輸出屬性狀態。 直方圖的大小會顯示輸出狀態對輸入狀態有多強。

回到頂端

另請參閱

Microsoft 類神經網路演算法
採礦模型查看器工作和操作說明
採礦模型查看器工作和操作說明
數據採礦工具
數據採礦模型查看器