프로젝트의 모델이 처리되면 이러한 모델을 탐색하여 관심 있는 추세를 찾아볼 수 있습니다. 숫자만 보는 경우 패턴이 복잡하고 어려울 수 있기 때문에 SQL Server 데이터 마이닝은 데이터를 조사하고 알고리즘이 데이터 내에서 발견한 규칙과 관계를 이해하는 데 도움을 주는 몇 가지 시각적 도구를 제공합니다. 또한 다양한 정확도 테스트를 사용하여 데이터 세트의 유효성을 검사하거나 모델을 배포하기 전에 성능이 가장 뛰어난 모델을 찾을 수 있습니다.
SSDT(SQL Server Data Tools)를 사용하여 모델을 탐색하면 만든 각 모델이 데이터 마이닝 Designer 마이닝 모델 뷰어 탭에 나열됩니다. 뷰어를 사용하여 모델을 탐색할 수 있습니다. 이러한 뷰어는 SQL Server Management Studio 사용할 수도 있습니다.
Analysis Services에서 모델을 빌드하는 데 사용한 각 알고리즘은 다른 유형의 결과를 반환합니다. 따라서 Analysis Services는 각 유형의 기계 학습 모델에 대한 사용자 지정 뷰어를 제공합니다.
세부 정보를 확인하려는 경우 Analysis Services는 모델 데이터 및 발견된 패턴에 대한 자세한 정보를 반 테이블 형식으로 표시하는 일반 콘텐츠 트리 뷰어라는 HTML 뷰어도 제공합니다. 자세한 내용은 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하세요.
이 단원에서는 세 모델에서 결과를 확인합니다. 각 모델 형식은 다른 알고리즘을 기반으로 하며 데이터에 대한 다른 관점을 제공합니다.
의사 결정 트리 모델은 자전거 구매에 영향을 주는 요소에 대해 알려줍니다.
클러스터링 모델은 자전거 구매 동작 및 기타 선택한 특성을 포함하는 특성별로 고객을 그룹화합니다.
Naive Bayes 모델을 통해 다른 특성 간 관계를 탐색할 수 있습니다.
각 마이닝 모델 뷰어에 대해 자세히 알아보려면 다음 항목을 참조하십시오.
수식, 데이터 값 등을 추출하기 위해 세 모델을 모두 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용하여 볼 수 있습니다.
단원의 첫 번째 태스크
의사 결정 트리 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)