Neural Network (réseau neuronal) (Visionneuse du modèle d'exploration de données)

Utilisez la visionneuse de l'algorithme MNN pour consulter les modèles d'exploration de données basés sur l'algorithme MNN (Microsoft Neural Network) ou l'algorithme MLR (Microsoft Logistic Regression).

Pour plus d'informations : Algorithme MNN (Microsoft Neural Network), Algorithme MLR (Microsoft Logistic Regression),Explorer un modèle à l'aide de la visionneuse de l'algorithme MNN (Microsoft Neural Network)

Options

• Actualiser le contenu de l'observateur
  Recharge le modèle d'exploration de données dans la visionneuse.

• Modèle d'exploration de données
  Choisissez un modèle d'exploration de données à afficher, parmi ceux de la structure d'exploration de données active. Le modèle d'exploration de données s'ouvre dans sa visionneuse associée.

• Visionneuse
  Choisissez la visionneuse à utiliser pour explorer le modèle d'exploration de données sélectionné. Vous pouvez utiliser la visionneuse personnalisée ou la Visionneuse de l'arborescence de contenu générique Microsoft. Vous pouvez également utiliser les visionneuses de plug-in, le cas échéant.

• Entrée
  Utilisez cette zone pour choisir des valeurs et des attributs d'entrée, afin que vous puissiez ultérieurement explorer la manière dont ils affectent les résultats.

  Valeur	Description
  Attribut	Choisissez un attribut d'entrée dans la liste. Si vous laissez la sélection comme valeur par défaut, <Tout>, le graphique affiche une liste de tous les attributs d'entrée, classée selon leur impact sur l'attribut prédictible.
  Valeur	Choisissez la valeur de l'attribut d'entrée.

• Sortie
  Utilisez ces contrôles pour choisir un attribut prédictible et une valeur à analyser et comparer dans le graphique à barres. Si vous ne modifiez pas les sélections, le graphique à barres compare les deux états principaux de résultats.

  Valeur	Description
  Attribut de sortie	Choisissez un attribut prédictible. Si vous ne définissez pas la colonne comme prédictible lors de la création du modèle, vous ne pouvez pas l'ajouter ici.
  Valeur 1	Choisissez l'état de l'attribut prédictible à comparer à l'état contenu dans Valeur 2. Vous pouvez comparer deux valeurs discrètes ou discrétisées ; toutefois, vous ne pouvez pas comparer une valeur à son complément, comme c'est le cas dans d'autres visionneuses.
  Valeur 2	Choisissez l'état de l'attribut prédictible à comparer à l'état contenu dans Valeur 1.

• Variables
  Cette partie de l'onglet Réseau neuronal contient un graphique à barres interactif, qui répond aux sélections que vous avez effectuées pour les attributs d'entrée et de résultat. Étant donné qu'un réseau neuronal calcule la probabilité qu'une valeur particulière influence un résultat particulier, vous pouvez choisir n'importe quelle combinaison d'entrées ; le graphique à barres affiche la manière dont cette combinaison affecte la paire de résultats que vous comparez.

  Valeur	Description
  Attribut	Affiche le nom de l’attribut d'entrée que vous avez sélectionné dans Attribut.
  Valeur	Affiche la valeur de l'attribut d'entrée sélectionné.
  Privilégie <Valeur 1>	Affiche une barre qui indique dans quelle proportion cette combinaison particulière attribut-valeur affecte les résultats cibles sélectionnés dans Valeur 1.
  Privilégie <Valeur 2>	Affiche une barre qui indique dans quelle proportion cette combinaison particulière attribut-valeur affecte les résultats cibles sélectionnés dans Valeur 2.

Voir aussi

Référence

Visionneuses de modèle d'exploration de données (Concepteur de modèle d'exploration de données)

Concepts

Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)

Visionneuses de modèle d'exploration de données