Lição 4: Explorando os modelos de mala direta (Tutorial de mineração de dados básico)

Depois que os modelos do seu projeto tiverem sido processados, você poderá explorá-los para procurar por tendências que sejam interessantes. Como padrões podem ser complexos e difíceis se analisarmos somente os números, a Mineração de Dados do SQL Server oferece algumas ferramentas visuais que o ajudam a investigar os dados e a compreender as regras e as relações que os algoritmos encontraram nos dados. Você também pode usar uma variedade de testes de precisão para validar seu conjunto de dados ou para descobrir qual o melhor modelo antes de implantá-lo.

Quando você usa SQL Server Data Tools (SSDT) para explorar seus modelos, cada modelo criado é listado na guia Visualizador de Modelos de Mineração no Designer de Mineração de Dados. Você pode usar os visualizadores para explorar os modelos. Esses visualizadores também estão disponíveis em SQL Server Management Studio.

Cada algoritmo usado para criar um modelo no Analysis Services retorna um tipo diferente de resultado. Portanto, o Analysis Services fornece visualizadores personalizados para cada tipo de modelo de machine learning.

Se você quiser entrar em detalhes, o Analysis Services também fornece um visualizador HTML, chamado visualizador de árvore de conteúdo genérico, que exibe informações detalhadas sobre os dados do modelo e quaisquer padrões encontrados, em um formato semi-tabular. Para obter mais informações, consulte Procurar um modelo usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico da Microsoft.

Nesta lição, você examinará os resultados dos seus três modelos. Cada tipo de modelo se baseia em um algoritmo diferente e oferece ideias diferentes sobre os dados.

• O modelo Árvore de Decisão mostra os fatores que influenciam a compra de uma bicicleta.

• O modelo Clustering agrupa seus clientes por atributos que incluem seu comportamento na compra de bicicletas e outros atributos selecionados.

• O modelo Naive Baynes permite que você explore o relacionamento entre os atributos diferentes.

Consulte os tópicos a seguir para saber mais sobre os visualizadores do modelo de mineração.

• Explorando o modelo de árvore de decisão (Tutorial de mineração de dados básico)

• Explorando o modelo de clustering (Tutorial de mineração de dados básico)

• Explorando o modelo Naive Bayes (Tutorial de mineração de dados básico)

Todos os três modelos podem ser exibidos usando o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérico, para extrair fórmulas, valores de dados e assim por diante.

Primeira tarefa na lição

Explorando o modelo de árvore de decisão (Tutorial de mineração de dados básico)

Lição anterior

Lição 3: Adicionando e processando modelos

Próxima lição

Lição 5: Testando modelos (Tutorial de mineração de dados básico)

Consulte Também

Tarefas e instruções do visualizador do modelo de mineração
Visualizadores do Modelo de Mineração de Dados