Wyświetlanie model wyszukiwania z programem Microsoft neuronowe podglądu sieci
The Microsoft Neural Network Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services displays mining models that are built with the Microsoft Neural Network algorithm.The Microsoft Neural Network algorithm creates classification and regresja mining models by constructing a multilayer perceptron network of neurons. Aby uzyskać więcej informacji na temat tego algorytmu zobacz Algorytm neuronowe sieci firmy Microsoft.
Można użyć Microsoft Neuronowe podglądu sieci aby wybrać określone stany wejściowy atrybutów i aby uzyskać więcej informacji dotyczących wpływu stan atrybut danych wyjściowych, znane również jako atrybut przewidywalne inne atrybuty wejściowych w modelu. Na przykład może wiadomo, że potencjalny klient jest drugie wieku od 40 do 50 lat, jest właścicielem Główny i ma dwa dzieci nadal aktywne w Główny.Jednak może nie wiesz jakie inne cechy specyficzne informacje dotyczące tej osoby, można użyć w celu ustalenia, czy będą one kupić roweru z Adventure Works. Można poznać modelu TM_Neural_Net w Adventure Works DW przykładowej bazy danych do wykrywania, że jeżeli osoba również ma wysoki dochód, ich będzie prawdopodobnie kupić rowerów, zgodnie ze wzorem. I odwrotnie jeśli żyją więcej niż 10 mil od miejsca pracy one prawdopodobnie będzie nie kupują roweru.
Uwaga
Aby wyświetlić szczegółowe informacje na temat równania, używany w modelu i desenie, które zostały wykryte, należy użyć Microsoft Ogólny podgląd zawartości drzewa. Aby uzyskać więcej informacji zobacz Wyświetlanie szczegółowe informacje o modelu z podglądem drzewa zawartości rodzajowa firmy Microsoft lub Microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining Designer).
Podgląd karty
Podczas przeglądania model wyszukiwania w Analysis Services, model jest wyświetlany na Podgląd górnictwie modelu kartę Konstruktor wyszukiwanie danych w przeglądarce odpowiednie dla modelu.The Microsoft Neural Network Viewer provides the following tabs for use in exploring neural network mining models:
Dane wejściowe
Wyjście
Variables
Dane wejściowe
Z Dane wejściowe karcie można wybrać atrybut i wartości atrybut, który model neuronowe sieci będzie używany jako danych wejściowych.Jeśli zostanie otwarty w podglądzie, wartością domyślną jest uwzględnienie wszystkich atrybutów.Oznacza to, że użytkownik są pytaniem modelu wartości atrybut, które są najważniejsze do określenia wartości atrybut wybranej produkcji.
Aby wybrać atrybut wejściowy, kliknij wewnątrz Atrybut kolumnaDane wejściowe siatki, a następnie wybierz atrybut z listy rozwijanej.Na liście znajdują się tylko te atrybuty, które znajdują się w modelu.Pierwsza wartość różne pojawia się w obszarze Wartość kolumna.Klikając przycisk wartość domyślna ujawnia lista zawierająca wszystkie możliwe stany skojarzone atrybut.Można wybrać stan, który chcesz zbadać.Można wybrać dowolną liczbę atrybutów, która.
Powrót do początku
Wyjście
Można użyć Wyjście kartę, aby wyznaczyć atrybut dla modelu neuronowe sieci w celu wykorzystania produkcji i dwa stany, które chcesz porównać.Można wybrać tylko atrybuty z modelu określonych przewidywania lub przewidywania tylko kolumny.
Use the OutputAttribute list to select an attribute.Następnie można wybrać dwa stany skojarzonych z atrybut z Wartość 1 and Wartość 2 list.Te dwa stany atrybut danych wyjściowych jest porównywana w Zmienne okienko.
Powrót do początku
Variables
W siatce Zmienne karta zawiera następujące kolumny: Atrybut, Wartość, Preferuje [wartość 1, and Preferuje [wartość 2.Domyślnie w kolumnach są sortowane według siłę Preferuje [wartość 1.Kliknięcie nagłówka kolumna zmienia kolejność sortowania do zaznaczonej kolumna.
Pasek z prawej strony pola atrybutu pokazuje których stan preferuje określony atrybut wejściowy stanie atrybut danych wyjściowych.Rozmiar paska pokazuje, jak zdecydowanie stanu produkcji preferuje wejściowy stanie.
Powrót do początku
See Also