Naive Bayes モデルの参照

Browse を使用して Naïve Bayes モデルを開くと、モデルは 4 つの異なるペインを持つ対話型ビューアーに表示されます。ビューアーを使用して、相関関係を調査し、モデルと基になるデータに関する情報を取得します。

モデルの調査

ビューアーの目的は、Microsoft Naive Bayes モデルによって検出された入力属性と出力属性 (入力と依存変数) の相互作用を調べるのに役立ちます。

Naïve Bayes ビューアーを試す場合は、データマイニングリボンの分類ウィザード (Excel 用データマイニングアドイン) ウィザードを使用し、[ 詳細設定 ] オプションをクリックして、Naïve Bayes アルゴリズムを使用するようにアルゴリズムを変更します

これらの例では、サンプルブックのソースデータを使用し、列 Yearly Income を 5 つの収入グループ ( 非常に低いから非常 に高い) にグループ化しました。その後、Naïve Bayes モデルを使って、各収入カテゴリと相関関係を持つ要因を分析しました。

最初に使用するウィンドウは、 依存関係ネットワークです。どの入力が選択した結果と密接に関連しているかがひとめでわかります。

Naive Bayes ビューアーの Naive Bayes ビューアー

最初に、グラフ内のノードとして表される目標の結果である Yearly Income をクリックします。

目標の変数を囲む強調表示されたノードは、この結果と統計的に相関関係のあるノードです。関係の特性を理解するには、ビューアーの下部にある凡例を使用します。
ビューアーの左側にあるスライダーをクリックして下へドラッグします。

このコントロールは、依存関係の強さに基づいて、独立変数をフィルター処理します。スライダーをドラッグして下げると、関係が最も強いリンクだけがグラフに表示されます。
グラフをフィルター処理したら、[グラフ ビューのコピー] ボタンをクリックします。 Excel でワークシートを選択し、Ctrl キーを押しながら V キーを押します。

これで、選択したビューが、フィルターと強調表示も含めて、コピーされます。

[属性プロファイル] ウィンドウでは、他のすべての変数が個々の結果にどのように関連しているかを視覚的に示します。

結果を簡単に比較できるように、いくつかの値を非表示にするには、列見出しを別の列にドラッグします。
任意のセルをクリックして、[ マイニング凡例] の値の分布を表示します。

異なる結果に関連付けられた属性は異なる表示になるため、地域別の収入の分布など、興味のある相関関係をすばやく見つけることができます。
このビューの基になるデータを取得するには、[ Excel にコピー] をクリックします。個々の属性と結果との相関関係を示す新しいテーブルがワークシートに生成されます。この Excel テーブルでは、簡単に列の非表示やフィルター処理ができます。

[属性の特性] ビューは、特定の結果変数と要因の詳細な調査に役立ちます。

Naive Bayes ビューアーの属性

[ 値] をクリックし、[値] から項目を選択 します。

目標の結果を選択すると、グラフが更新されて、その結果との関連性が最も強い要素が重要度順に表示されます。

[ キーインフルエンサーの分析 (テーブル分析ツール for Excel)] オプションを使用してモデルを作成する場合は、複数の予測可能な属性を持つモデルを作成できます。ただし、データマイニングアドインのその他のウィザードはすべて、予測可能な属性が 1 つに制限されています。
[ Excel にコピー ] をクリックしてテーブルを作成し、新しいワークシートに、選択したターゲットの結果に関連するすべての属性のスコアを一覧表示します。

属性の識別ビューは、2 つの結果、つまり 1 つの結果と他のすべての結果を比較するのに役立ちます。

Naive Bayes ビューアーでの属性の

比較する結果を選択するには、値 1 と 値 2 のコントロールを使用します。

たとえば、このモデルでは、低所得グループに興味深い属性がいくつか含まれているため、最初のドロップダウンリストで最も低い所得グループを選択し、2 番目のドロップダウンリストで [その他のすべての状態 ] を選択しました。

属性は、重要度順に並べ替えられます (重要度はトレーニングデータに基づいて計算)。したがって、職業が最も密接に収入との相関関係がある要因です (少なくともこの対象グループの場合)。

正確な図を表示するには、色付きのバーをクリックし、[ マイニング凡例] を表示します。
低収入は、ヨーロッパ地域とも相関関係があります。

Naïve Bayes モデルではドリルダウンはサポートされていません。ただし、この結果グループに関連付けられたケースを調査する場合は、クエリを使用できます。この種類のモデルに対するクエリの詳細については、「 Naive Bayes Model Query Examples」を参照してください。