絞り込みメール配信構造への新しいモデルの追加 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
ここでは、データ マイニング デザイナの [マイニング モデル] タブを使用して、2 つの新しいモデルを定義します。モデルの作成には、Microsoft クラスタリング アルゴリズムと Microsoft Naive Bayes アルゴリズムを使用します。この 2 つのアルゴリズムを選択する理由は、不連続値 (自転車の購入) を予測できるためです。これらのアルゴリズムの詳細については、「Microsoft クラスタリング アルゴリズム」および「Microsoft Naive Bayes アルゴリズム」を参照してください。
クラスタ マイニング モデルを作成するには
Business Intelligence Development Studio のデータ マイニング デザイナを開き、[マイニング モデル] タブに切り替えます。
このデザイナには 2 つの列が表示されます。マイニング構造用の列と、前のレッスンで作成した TM_Decision_Tree マイニング モデル用の列です。
[構造] 列を右クリックし、[新しいマイニング モデル] をクリックします。
[新しいマイニング モデル] ダイアログ ボックスで、[モデル名] に「TM_Clustering」と入力します。
[アルゴリズム名] で [Microsoft クラスタリング] を選択します。
[OK] をクリックします。
データ マイニング デザイナの [マイニング モデル] タブに新しいモデルが表示されます。Microsoft クラスタリング アルゴリズムを使用して作成したこのモデルでは、類似した特性を持つ顧客がクラスタにグループ化され、各クラスタごとに自転車の購入が予測されます。新しいモデルの列の使用法やプロパティを変更することはできますが、このチュートリアルでは TM_Clustering モデルを変更する必要はありません。
Naive Bayes マイニング モデルを作成するには
データ マイニング デザイナの [マイニング モデル] タブで [構造] 列を右クリックし、[新しいマイニング モデル] をクリックします。
[新しいマイニング モデル] ダイアログ ボックスで、[モデル名] に「TM_NaiveBayes」と入力します。
[アルゴリズム名] で [Microsoft Naive Bayes] を選択し、[OK] をクリックします。
連続属性である Age 列および Yearly Income 列が Microsoft Naive Bayes アルゴリズムではサポートされていないことを知らせるメッセージが表示されます。
メッセージの内容を確認したら、[はい] をクリックして操作を続行します。
データ マイニング デザイナの [マイニング モデル] タブに新しいモデルが表示されます。このタブのすべてのモデルについて列の使用法やプロパティを変更することはできますが、このチュートリアルでは TM_NaiveBayes モデルを変更する必要はありません。