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)
プロジェクト内のモデルを処理した後、そのモデルを検証して、興味深い傾向を探すことができます。 マイニング モデルの結果は複雑であり、生データの形式では理解しにくいので、通常は視覚的なデータを調査することで、アルゴリズムによってデータ内で発見されたルールや関係を最も理解しやすくなります。 また、モデルを調査することで、配置前にモデルの動作を理解して最もパフォーマンスの良いモデルを調べることもできます。
SQL Server データ ツール (SSDT) を使用してモデルを参照すると、作成した各モデルがデータ マイニング デザイナーの [マイニング モデル ビューアー] タブの一覧に表示されます。 各種のビューアーを使用して、モデルを参照できます。 これらのビューアーは、SQL Server Management Studio でも使用できます。
Analysis Services のどのアルゴリズムを使用してモデルを作成したかによって、それぞれ結果が異なります。 このため、Analysis Services にはアルゴリズムごとに個別のビューアーが用意されています。 また、Analysis Services では、すべての種類のモデルに使用できる汎用ビューアーも用意されています。 汎用コンテンツ ツリー ビューアーは、モデルの詳細なコンテンツを表示します。 モデル コンテンツは、使用されたアルゴリズムによって異なります。 詳細については、「Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアーを使用したモデルの参照」を参照してください。
このレッスンでは、同じデータを 3 つのモデルを使用して検証します。 モデルの種類ごとに、基になるアルゴリズムが異なり、データの検証方法も異なります。 デシジョン ツリー モデルでは、自転車の購入に影響を与える要因がわかります。 クラスター モデルでは、自転車の購買行動を含む属性やその他の任意の属性ごとに顧客をグループ化できます。 Naive Bayes モデルでは、さまざまな属性間のリレーションシップを検証できます。 最後に、汎用コンテンツ ツリー ビューアーでモデルの構造を確認します。このビューアーには、式、抽出されたパターン、クラスターまたは特定のツリー内のケース数など、より詳細な情報が表示されます。
マイニング モデル ビューアーについては、次のトピックを参照してください。
このレッスンの最初の作業
デシジョン ツリー 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)
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レッスン 5: モデルのテスト (基本的なデータ マイニング チュートリアル)