종속성 네트워크 탭(마이닝 모델 뷰어)
종속성 네트워크 탭에서는 마이닝 모델에 포함된 모든 특성에 대한 그래픽 뷰를 제공하고 특성의 관계를 보여 줍니다.
종속성 네트워크 탭은 Naïve Bayes 모델, 의사 결정 트리 모델 및 연결 모델을 비롯한 몇 가지 유형의 마이닝 모델에 사용됩니다. 이러한 모델의 컨텍스트에서 종속성 네트워크 탭의 내용을 해석하는 방법은 다음 링크를 참조하십시오.
Microsoft Naive Bayes 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기
Microsoft 연결 규칙 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기
옵션
뷰어 내용 새로 고침
뷰어에서 마이닝 모델을 다시 로드합니다.마이닝 모델
현재 마이닝 구조에서 보려는 마이닝 모델을 선택합니다. 사용자 지정 뷰어에서 마이닝 모델이 열립니다. 각 모델에 사용되는 사용자 지정 뷰어의 유형은 모델을 만드는 데 사용한 알고리즘에 따라 결정됩니다.뷰어
선택한 마이닝 모델을 탐색하는 데 사용할 뷰어를 선택합니다. 각 마이닝 모델에 대해 제공되는 사용자 지정 뷰어나 Microsoft 마이닝 콘텐츠 뷰어를 사용할 수 있습니다. 또한 사용 가능한 경우 플러그 인 뷰어를 사용할 수 있습니다. Microsoft 콘텐츠 트리 뷰어는 모든 모델에서 사용할 수 있으며 HTML 테이블로 모델 콘텐츠를 나타냅니다.확대
특성을 자세히 볼 수 있도록 다이어그램을 확대합니다.축소
특성을 더 보고 특성 간의 링크를 볼 수 있도록 다이어그램을 축소합니다.그래프 뷰 복사
다이어그램에서 표시되는 섹션을 클립보드로 복사합니다.전체 그래프 복사
전체 다이어그램을 클립보드로 복사합니다.링크
특성의 오른쪽에 있는 슬라이더를 조정하여 뷰어에 표시되는 링크(가장자리) 및 노드의 수를 조정합니다. 슬라이더 막대를 아래로 끌면 임계값이 증가하므로 가장 강력한 링크만 표시됩니다. 각 모델 유형에 대해 약간 다른 값이 그래프의 링크를 나타내는 데 사용됩니다.의사 결정 트리 모델에서 가장자리는 분할 점수에 의해 부분적으로 결정되는 연결의 예측 강도를 나타냅니다.
Naïve Bayes 모델에서 두 노드 간의 링크는 양방향으로 이동할 수 있습니다. 즉, 노드 A는 노드 B를 예측할 수 있고 노드 B는 노드 A를 예측할 수 있습니다. 가장자리와 연결된 점수는 연결의 예측 강도를 나타냅니다.
연결 모델에서 노드 간의 가장자리는 두 항목 집합을 연결하는 규칙의 중요도 점수를 나타냅니다.
모든 모델 유형에 대한 일반 규칙은 링크가 강력할수록 두 특성 간의 예측 관계도 강력하다는 것입니다.