レッスン 3: モデルの追加と処理
前のレッスンで作成したマイニング構造には、Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムに基づくマイニング モデルが 1 つ含まれています。 ターゲット メーリング キャンペーンのための顧客を識別するために、このモデルを使用できます。 ただし、徹底的な分析を行うには、異なるアルゴリズムを使用して関連モデルを作成し、それらの結果を比較する方が一般的です。 これにより、さまざまな洞察を得ることもできます。 このため、追加の 2 つのモデルを作成し、それらのモデルを処理および配置します。
このレッスンでは、見込み顧客のリストの中から、製品を購入する可能性の高い顧客を予測するマイニング モデルのセットを作成します。
このレッスンの作業では、Microsoft クラスタリング アルゴリズムおよび Microsoft Naive Bayes アルゴリズムを使用します。
このレッスンの内容は次のとおりです。
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)
絞り込みメール配信構造でのモデルの処理 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
このレッスンの最初の作業
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)
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レッスン 2: 絞り込みメール配信構造の作成 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)
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レッスン 4: 絞り込みメール配信モデルの検証 (基本的なデータ マイニング チュートリアル)