Procurando um modelo Naive Bayes
Quando você abre um modelo Naïve Bayes usando Browse, o modelo é exibido em um visualizador interativo com quatro painéis diferentes. Use o visualizador para explorar correlações e obter informações sobre o modelo e os dados subjacentes.
Explorar o modelo
A finalidade do visualizador é ajudá-lo a explorar a interação entre atributos de entrada e saída (entradas e variáveis dependentes) que foram descobertos pelo modelo do Microsoft Naive Bayes.
Se você quiser experimentar o visualizador Naïve Bayes, use o assistente Assistente de Classificação (Suplementos de Mineração de Dados para Excel) na faixa de opções Mineração de Dados, clique na opção Avançado e altere o algoritmo para usar o algoritmo Naïve Bayes
Para esses exemplos, usamos os dados de origem na pasta de trabalho de exemplo e agrupamos a coluna Renda Anual em cinco grupos de renda, de Muito Baixo a Muito Alto. O modelo Naïve Bayes analisou os fatores correlacionadas com cada categoria de renda.
Rede de Dependências
A primeira janela que você usará é a Rede de Dependência. Ela mostra uma visão geral cujas entradas estão estreitamente correlacionadas ao resultado selecionado.
Explorar a rede de dependências
Primeiro, clique no resultado de destino, Renda Anual, que é representado como um nó no grafo.
Os nós realçados em volta da variável pretendida são os que estão correlacionadas estatisticamente com esse resultado. Use a legenda na parte inferior do visualizador para entender a natureza da relação.
Clique no controle deslizante à esquerda do visualizador e arraste-o para baixo.
Esse controle filtra as variáveis independentes, com base nos pontos fortes das dependências. Quando você arrasta o controle deslizante para baixo, apenas os links mais importantes permanecem no gráfico.
Depois de filtrar o grafo, clique no botão Copiar Exibição do Grafo. Selecione uma planilha do Excel e pressione Ctrl+V.
Essa opção copia a exibição selecionada, inclusive filtros e realce.
Perfis de Atributo
As janelas Perfis de Atributo fornece uma indicação visual de como todas as outras variáveis estão relacionadas aos resultados individuais.
Explorar os perfis
Para ocultar alguns valores para que você possa comparar resultados mais facilmente, clique no título da coluna e arraste-o para baixo de outra coluna.
Clique em qualquer célula para exibir a distribuição de valores na Legenda de Mineração.
Como os atributos associados a resultados diferentes são exibidos visualmente, é fácil reconhecer correlações interessantes, por exemplo, como as rendas são distribuídas por região.
Para obter os dados subjacentes a essa exibição, clique em Copiar para o Excel. Uma tabela é gerada em uma nova planilha que mostra as correlações entre atributos individuais e resultados. Nessa tabela do Excel, você pode facilmente ocultar ou filtrar colunas.
Características do Atributo
A exibição Características do Atributo é útil para o exame aprofundado de uma variável de resultado específica e dos fatores contribuintes.
Explorar as características do atributo
Clique em Valor e selecione um item no Valor.
Quando você selecionar um resultado pretendido, o gráfico será atualizado para mostrar os fatores que estão mais fortemente associados ao resultado, classificados por importância.
Observe que, se você criar um modelo usando a opção Analisar Influenciadores de Chave (Ferramentas de Análise de Tabela para Excel), poderá criar modelos que tenham mais de um atributo previsível. No entanto, todos os outros assistentes nos suplementos de Mineração de Dados limitam a um atributo previsível.
Clique em Copiar para Excel para criar uma tabela, em uma nova planilha, listando as pontuações de todos os atributos relacionados ao resultado de destino selecionado.
Distinção de Atributo
A exibição Discriminação de Atributo ajuda a comparar dois resultados, ou um resultado versus todos os outros resultados.
Explorar distinção de atributo
Use os controles Valor 1 e Valor 2 para selecionar os resultados que você deseja comparar.
Por exemplo, nesse modelo havia alguns atributos interessantes no grupo de baixa renda, portanto, escolhemos o grupo de menor renda na primeira lista suspensa e escolhemos Todos os outros estados na segunda lista suspensa.
Os atributos são classificados por ordem de importância (calculada com base nos dados de treinamento). Consequentemente, a ocupação é o fator mais correlacionado com renda (para este grupo-alvo, pelo menos).
Para ver as figuras exatas, clique na barra colorida e exiba a Legenda de Mineração.
Observe que rendas mais baixas também estão correlacionadas com a região da Europa.
O modelo Naïve Bayes não oferece suporte à busca detalhada; no entanto, se você quiser verificar os casos associados a esse grupo de resultados, poderá usar uma consulta. Para obter informações sobre consultas nesse tipo de modelo, consulte Exemplos de consulta de modelo naive Bayes.
Consulte Também
Procurando modelos no Excel (Suplementos de Mineração de Dados do SQL Server)