Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de regresión logística (Analysis Services - Minería de datos)
En este tema se describe el contenido del modelo de minería de datos específico de los modelos que utilizan el algoritmo de regresión logística de Microsoft. Para obtener una explicación de cómo interpretar las estadísticas y estructura compartidas por todos los tipos de modelos, y las definiciones generales de las condiciones relacionadas con el contenido del modelo de minería de datos, vea Contenido del modelo de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).
Descripción de la estructura de un modelo de regresión logística
Un modelo de regresión logística se crea utilizando el algoritmo de red neuronal de Microsoft con parámetros que restringen el modelo para eliminar el nodo oculto. Por consiguiente, la estructura global de un modelo de regresión logística es casi idéntica a la de una red neuronal: cada modelo tiene un único nodo primario que representa el modelo y sus metadatos, y un nodo de estadísticas marginal especial (NODE_TYPE = 24) que proporciona estadísticas descriptivas sobre las entradas que se usan en el modelo.
Además, el modelo contiene una subred (NODE_TYPE = 17) para cada atributo de predicción. Al igual que en un modelo de red neuronal, cada subred siempre contiene dos bifurcaciones: una para el nivel de entrada y otra que contiene el nivel oculto (NODE_TYPE = 19) y el nivel de salida (NODE_TYPE = 20) para la red. La misma subred se puede utilizar para varios atributos si se especifican como de sólo predicción. Los atributos de predicción que también sean entradas pueden no aparecer en la misma subred.
Sin embargo, en un modelo de regresión logística, el nodo que representa el nivel oculto está vacío y no tiene ningún elemento secundario. Por consiguiente, el modelo contiene nodos que representan salidas individuales (NODE_TYPE = 23) y entradas individuales (NODE_TYPE = 21) pero ningún nodo oculto individual.
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De forma predeterminada, un modelo de regresión logística se muestra en el Visor de redes neuronales de Microsoft. Con este visor personalizado, puede filtrar los atributos de entrada y sus valores, y ver gráficamente cómo afectan a las salidas. La información sobre herramientas del visor muestra la probabilidad y la mejora respecto al modelo predictivo asociados a cada par de valores de entrada y de salida. Para obtener más información, vea Ver un modelo de minería de datos con el Visor de redes neuronales de Microsoft.
Para explorar la estructura de entradas y subredes, y ver estadísticas detalladas, puede utilizar el Visor de árbol de contenido genérico de Microsoft. Puede hacer clic en cualquier nodo para expandirlo y ver los nodos secundarios, o ver los pesos y otras estadísticas contenidas en el nodo.
Contenido del modelo de minería de datos para un modelo de regresión logística
En esta sección sólo se proporcionan detalles y ejemplos de las columnas del contenido del modelo de minería de datos que tienen una relevancia especial para la regresión logística. El contenido del modelo es casi idéntico al de un modelo de red neuronal, pero las descripciones que se aplican a los modelos de red neuronal se pueden repetir en esta tabla por comodidad.
Para obtener información sobre las columnas de uso general en el conjunto de filas de esquema, como MODEL_CATALOG y MODEL_NAME, que no se describen aquí, o para obtener una explicación de la terminología del modelo de minería de datos, vea Contenido del modelo de minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).
MODEL_CATALOG
Nombre de la base de datos en la que se almacena el modelo.MODEL_NAME
Nombre del modelo.ATTRIBUTE_NAME
Nombres de los atributos que corresponden a este nodo.Nodo
Contenido
Raíz del modelo
En blanco
Estadísticas marginales
En blanco
Nivel de entrada
En blanco
Nodo de entrada
Nombre del atributo de entrada
Nivel oculto
En blanco
Nivel de salida
En blanco
Nodo de salida
Nombre del atributo de salida
NODE_NAME
Nombre del nodo. Actualmente, esta columna contiene el mismo valor que NODE_UNIQUE_NAME, aunque esto podría cambiar en versiones futuras.NODE_UNIQUE_NAME
Nombre único del nodo.Para obtener más información sobre cómo proporcionan los nombres e identificadores información estructural sobre el modelo, consulte la sección Usar nombres de nodo e identificadores.
NODE_TYPE
Un modelo de regresión logística genera los tipos de nodos siguientes:Identificador del tipo de nodo
Descripción
1
Modelo.
17
Nodo de organizador para la subred.
18
Nodo de organizador para el nivel de entrada.
19
Nodo de organizador para el nivel oculto. El nivel oculto está vacío.
20
Nodo de organizador para el nivel de salida.
21
Nombre del atributo de entrada.
23
Nodo del atributo de salida.
24
Nodo de estadísticas marginales.
NODE_CAPTION
Etiqueta o título asociado al nodo. En los modelos de regresión logística, siempre está en blanco.CHILDREN_CARDINALITY
Cálculo del número de elementos secundarios que tiene el nodo.Nodo
Contenido
Raíz del modelo
Indica el recuento de nodos secundarios, que incluye por lo menos una red, un nodo marginal necesario y un nivel de entrada necesaria. Por ejemplo, si el valor es 5, hay tres subredes.
Estadísticas marginales
Siempre es 0.
Nivel de entrada
Indica el número de pares de valores de atributos entrada que usó el modelo.
Nodo de entrada
Siempre es 0.
Nivel oculto
En un modelo de regresión logística, siempre es 0.
Nivel de salida
Indica el número de valores de salida.
Nodo de salida
Siempre es 0.
PARENT_UNIQUE_NAME
Nombre único del nodo primario del nodo. Se devuelve NULL para todos los nodos del nivel raíz.Para obtener más información sobre cómo proporcionan los nombres e identificadores información estructural sobre el modelo, consulte la sección Usar nombres de nodo e identificadores.
NODE_DESCRIPTION
Descripción fácil de comprender del nodo.Nodo
Contenido
Raíz del modelo
En blanco
Estadísticas marginales
En blanco
Nivel de entrada
En blanco
Nodo de entrada
Nombre del atributo de entrada
Nivel oculto
En blanco
Nivel de salida
En blanco
Nodo de salida
Si el atributo de salida es continuo, contiene su nombre.
Si el atributo de salida es discreto, contiene el nombre del atributo y el valor.
NODE_RULE
Descripción XML de la regla que está incrustada en el nodo.Nodo
Contenido
Raíz del modelo
En blanco
Estadísticas marginales
En blanco
Nivel de entrada
En blanco
Nodo de entrada
Fragmento XML que contiene la misma información que la columna NODE_DESCRIPTION.
Nivel oculto
En blanco
Nivel de salida
En blanco
Nodo de salida
Fragmento XML que contiene la misma información que la columna NODE_DESCRIPTION.
MARGINAL_RULE
En los modelos de regresión logística, siempre está en blanco.NODE_PROBABILITY
Probabilidad asociada a este nodo. En los modelos de regresión logística, siempre es 0.MARGINAL_PROBABILITY
Probabilidad de alcanzar el nodo desde el nodo primario. En los modelos de regresión logística, siempre es 0.NODE_DISTRIBUTION
Tabla anidada que contiene la información estadística para el nodo. Para obtener información detallada sobre el contenido de esta tabla para cada tipo de nodo, consulte la sección Descripción de la tabla NODE_DISTRIBUTION, en Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de red neuronal (Analysis Services - Minería de datos).NODE_SUPPORT
En los modelos de regresión logística, siempre es 0.Nota
Las probabilidades de compatibilidad siempre son 0 porque la salida de este tipo de modelo no es probabilística. Lo único significativo para el algoritmo son los pesos; por consiguiente, el algoritmo no calcula la probabilidad, la compatibilidad ni la varianza.
Para obtener información sobre la compatibilidad en los casos de entrenamiento para valores concretos, vea el nodo de estadísticas marginales.
MSOLAP_MODEL_COLUMN
Nodo
Contenido
Raíz del modelo
En blanco
Estadísticas marginales
En blanco
Nivel de entrada
En blanco
Nodo de entrada
Nombre del atributo de entrada.
Nivel oculto
En blanco
Nivel de salida
En blanco
Nodo de salida
Nombre del atributo de entrada.
MSOLAP_NODE_SCORE
En los modelos de regresión logística, siempre es 0.MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
En modelos de regresión logística, siempre está en blanco.
Usar nombres de nodo e identificadores
La denominación de los nodos en un modelo de regresión logística proporciona información adicional sobre las relaciones entre los nodos del modelo. En la tabla siguiente se muestran las convenciones para los identificadores que están asignados a los nodos de cada nivel.
Tipo de nodo |
Convención para el identificador de nodo |
|---|---|
Raíz del modelo (1) |
00000000000000000. |
Nodo de estadísticas marginales (24) |
10000000000000000 |
Nivel de entrada (18) |
30000000000000000 |
Nodo de entrada (21) |
Comienza en 60000000000000000 |
Subred (17) |
20000000000000000 |
Nivel oculto (19) |
40000000000000000 |
Nivel de salida (20) |
50000000000000000 |
Nodo de salida (23) |
Comienza en 80000000000000000 |
Puede utilizar estos identificadores para determinar cómo se relacionan los atributos de salida con atributos concretos del nivel de entrada, viendo la tabla NODE_DISTRIBUTION del nodo de salida. Cada fila de esa tabla contiene un identificador que apunta a un nodo de atributo de entrada concreto. La tabla NODE_DISTRIBUTION también contiene el coeficiente para ese par de entrada-salida.
Vea también