マイニング モデルの精度チャートを作成する方法
SQL Server Analysis Services で精度チャートを作成するには、次の 5 つの基本手順に従います。
比較するマイニング モデルが含まれているマイニング構造を選択します。
グラフに追加するマイニング モデルを選択します。
グラフの生成に使用するテスト データのソースを指定します。
グラフの種類を選択します。
グラフのオプションを構成します。
これらの基本手順は、リフト チャート、利益チャート、および分類マトリックスと同じです。これらのグラフの種類の基本的なグラフ オプションを構成する手順を次に示します。相互検証レポートの作成方法については、「クロス検証レポート (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
マイニング構造を選択するには
Business Intelligence Development Studio でデータ マイニング デザイナを開きます。
ソリューション エクスプローラで、マイニング モデルを含む構造をダブルクリックします。
[マイニング精度チャート] タブをクリックします。
グラフに含めるマイニング モデルを選択するには
Business Intelligence Development Studio のデータ マイニング デザイナの [マイニング精度チャート] タブで、[入力の選択] タブをクリックします。
現在の構造内にある、予測可能な属性が同じであるモデルがすべて、一覧に表示されます。
グラフに含めるモデルごとに [ボックスを表示する] をオンにします。
[予測可能列名] ボックスをクリックし、一覧から予測可能列の名前を選択します。1 つのグラフに含めるすべてのモデルで、同一の予測可能列を使用する必要があります。
2 つのモデルを比較する場合に、予測可能列の値またはデータ型が異なるときは、[予測列と値の同期] チェック ボックスをオフにすると、強制的に比較が行われます。
注 [予測列と値の同期] チェック ボックスをオンにした場合、モデルの予測可能列のデータとテスト データが Analysis Services によって分析され、最も合うものが検索されます。したがって、強制的な列の比較がどうしても必要な場合にのみ、このチェック ボックスをオフにしてください。
[予測値] ボックスをクリックし、一覧から値を選択します。予測可能列のデータ型が連続値の場合は、このボックスに値を入力する必要があります。
詳細については、「精度チャートの予測可能列を選択する方法」を参照してください。
テスト データを選択するには
[マイニング精度チャート] タブにある [入力の選択] タブで、[精度チャートに使用するデータセットの選択] のいずれかのオプションを選択することによって、グラフの生成に使用するデータのソースを指定します。
[マイニング モデルのテスト ケースを使用する] : オプションを選択します。
[マイニング構造のテスト ケースを使用する] : オプションを選択します。
[別のデータセットを指定する] : オプションを選択してから参照ボタン ([...]) をクリックして、精度チャートに使用する外部データ テーブルを選択します。詳細については、「精度チャートの入力データを選択する方法」および「精度チャートで列マッピングを変更する方法」を参照してください。
外部データセットを使用する場合、必要に応じて入力データセットをフィルタ選択できます。詳細については、「精度チャートの入力行をフィルタ選択する方法」を参照してください。
注 |
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[入力の選択] タブでは、モデルのテスト ケースやマイニング構造のテスト ケースにフィルタを作成できません。マイニング モデルにフィルタを作成するには、モデルの Filter プロパティを変更します。詳細については、「マイニング モデルにフィルターを適用する方法」を参照してください。 |
グラフを生成し、オプションのグラフ設定を構成するには
[マイニング精度チャート] タブで、作成するグラフのタブをクリックします。
リフト チャートの場合は [リフト チャート] タブをクリックします。
[入力の選択] タブでの選択に基づいて、グラフが自動的に生成されます。リフト チャートの使用方法の詳細については、「リフト チャート (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
利益チャートの場合は、まず [リフト チャート] タブをクリックします。[グラフの種類] ボックスの一覧から [利益チャート] を選択します。
[利益チャートの設定] ダイアログ ボックスが開きます。利益チャートのオプションを構成する方法の詳細については、「利益チャート (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。