데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 관리
데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 탭에서 마이닝 구조의 기존 마이닝 모델을 수정할 수 있으며 구조에 새 마이닝 모델을 추가할 수 있습니다. 마이닝 모델은 데이터 마이닝 마법사로 정의하는 마이닝 구조를 기반으로 합니다.
마이닝 모델 탭은 마이닝 구조를 설명하는 하나의 열 및 연결된 각 마이닝 모델을 설명하는 추가 열이 있는 표로 구성되어 있습니다. 표의 구조 열에 있는 각 셀에는 구조에 정의되어 있는 열이 나열되며 표의 마이닝 모델 열에 있는 각 셀에는 모델이 마이닝 구조의 열을 사용하는 방법이 나열됩니다.
마이닝 모델 탭 내에서 마이닝 모델을 처리하거나 새 마이닝 모델을 만들 수 있습니다. 속성 창을 사용하여 마이닝 구조 및 연결된 해당 마이닝 모델의 속성을 조정할 수 있습니다. 알고리즘 매개 변수 대화 상자를 사용하여 마이닝 모델을 정의하는 데 사용되는 알고리즘의 매개 변수를 조정할 수 있습니다.
참조 항목:데이터 마이닝 개체 처리, 마이닝 구조에서 열 속성 설정, 마이닝 모델에서 속성 설정, 마이닝 모델 탭: 방법 도움말 항목
새 마이닝 모델 정의
데이터 마이닝 마법사를 완료하면 마법사에서 정의한 마이닝 구조를 기반으로 하는 단일 마이닝 모델이 솔루션 탐색기의 마이닝 구조 폴더에 포함됩니다. 데이터 마이닝 디자이너를 사용하여 마이닝 구조에 다른 모델을 추가할 수 있습니다. 새 모델은 모두 동일한 마이닝 구조를 공유해야 하지만 각 모델에 대해 알고리즘 유형, 열 사용법 및 알고리즘별 매개 변수를 다르게 지정할 수 있습니다.
단일 마이닝 구조에 기반하여 여러 모델을 만들면 다음과 같은 여러 가지 이점이 있습니다.
각 알고리즘 유형은 각기 다른 방식으로 결과를 표시합니다. 동일한 구조에서 두 개 이상의 모델을 정의하면 동일한 데이터로부터 다른 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 클러스터링 모델을 사용하여 데이터를 탐색하고 의사 결정 트리 모델을 사용하여 데이터로부터 예측을 만들 수 있습니다.
마이닝 모델의 결과는 매개 변수를 설정하는 방식의 영향을 받을 수 있습니다. 알고리즘이 동일하지만 특정 매개 변수의 설정만 다른 여러 모델을 만든 다음 결과를 비교하여 알고리즘에 가장 적합한 설정을 선택할 수 있습니다.
모델을 학습하고 테스트할 때 사용되는 데이터를 제어하는 모델에 필터를 적용할 수 있습니다.
마이닝 모델의 결과는 선택하는 입력 열의 영향을 받습니다. 사용되는 입력 열만 다른 여러 모델을 작성한 다음 결과를 비교하여 입력으로 사용할 열을 결정할 수 있습니다.
참조 항목:방법: 기존 마이닝 구조에 마이닝 모델 추가, 데이터 마이닝 알고리즘(Analysis Services - 데이터 마이닝), 마이닝 모델에 대한 필터 만들기(Analysis Services - 데이터 마이닝)
기존 마이닝 모델 편집
마이닝 모델 탭에서 모델을 만든 다음 이를 변경할 수 있습니다. 알고리즘 유형, 모델 이름 및 알고리즘별 매개 변수를 수정할 수 있습니다. 또한 열의 사용법을 변경하고 모델 열에 별칭을 추가하며 학습 및 테스트 시 마이닝 모델에 적용되는 필터를 만들 수 있습니다.
참조 항목:마이닝 모델 탭: 방법 도움말 항목
마이닝 구조 탭에 있는 기본 마이닝 구조를 변경하여 마이닝 모델을 수정할 수도 있습니다.
참조 항목:데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 구조 관리
마이닝 열의 사용법 변경
마이닝 모델 탭의 표에 있는 해당 모델 열에 대한 셀을 사용하여 마이닝 모델에 포함될 열 및 각 열의 사용 방법(입력 열, 키 열, 예측 가능한 열 등)을 변경할 수 있습니다. 각 셀은 마이닝 구조의 열에 해당합니다. 키 열의 경우 셀을 Key 또는 무시로 설정할 수 있습니다. 입력 및 출력 열의 경우 셀을 다음 값으로 설정할 수 있습니다.
무시
Input
Predict
PredictOnly
셀을 무시로 설정하면 열이 마이닝 모델에서 제거되지만 구조의 다른 마이닝 모델에서는 해당 열을 계속 사용할 수 있습니다.
모델 열 별칭 지정
마이닝 모델을 만들 때 Analysis Services에서는 마이닝 구조에 있는 이름과 동일한 열 이름을 사용합니다. 마이닝 모델의 모든 열에 별칭을 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 열 내용 또는 사용법을 보다 쉽게 이해할 수 있으며 쿼리 작성 시 편리하도록 이름을 짧게 만들 수 있습니다.
마이닝 모델 열의 Name 속성을 편집하여 별칭을 만듭니다. Analysis Services에서는 계속 원래 이름을 열의 ID로 사용하며 사용자가 Name에 입력하는 새 값이 열 별칭이 되어 표에서 열 사용법 옆에 괄호로 묶여 나타납니다.
.gif "마이닝 모델 열의 별칭")
이 예에서는 소득과 관련하여 여러 마이닝 구조 열 복사본이 있는 관련 모델을 보여 줍니다. 구조 열의 각 복사본은 서로 다른 방식으로 불연속화되었습니다. 다이어그램의 모델은 각각 마이닝 구조의 다른 열을 사용하지만 모델 전체에서 열을 비교할 때 편리하도록 각 모델의 열 이름을 [Income]으로 바꾸었습니다.
필터 추가
마이닝 모델에 필터를 추가할 수 있습니다. 필터는 모델 사례의 데이터를 일부 하위 집합으로 제한하는 WHERE 조건 집합입니다. 필터는 모델을 학습할 때 사용되며 모델을 테스트하거나 정확도 차트를 만들 때 사용될 수도 있습니다.
자세한 내용은 마이닝 모델에 대한 필터 만들기(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.