Referência de algoritmo (Analysis Services – Data Mining)
Esta seção fornece links a tópicos que fornecem mais informações sobre algoritmos específicos da mineração de dados. Esta seção também fornece uma lista das funções que podem ser usadas com cada algoritmo.
Para obter uma visão geral de como os algoritmos de mineração de dados funcionam ou os vários cenários comerciais em que você pode se beneficiar de um algoritmo específico, consulte Algoritmos de mineração de dados (Analysis Services – Mineração de Dados).
Descrição geral de algoritmo
Selecionar o algoritmo ideal para a tarefa analítica e preparar dados para atender aos requisitos de análise são importantes etapas no processo de mineração de dados. Os tópicos a seguir fornecem uma visão geral de como cada algoritmo funciona, definem um exemplo de uma tarefa analítica para a qual o algoritmo é adequado e descrevem como o modelo é usado no cenário. Cada tópico também contém uma seção Requisitos que fornece diretrizes sobre o tipo de dados necessários para cada tipo de modelo.
Algoritmo Associação da Microsoft
Algoritmo Microsoft Clustering
Algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft
Algoritmo Regressão Linear da Microsoft
Algoritmo Regressão Logística da Microsoft
Algoritmo Naïve Bayes da Microsoft
Algoritmo Rede Neural da Microsoft, (Analysis Services – Mineração de Dados)
Referência técnica do algoritmo
Quando você seleciona um algoritmo para usar na criação de um modelo, pode aceitar os padrões fornecidos pelo Analysis Services, mas muitas vezes você pode precisar personalizar a maneira que o modelo é criado ou a maneira que o algoritmo processa dados. Os tópicos a seguir descrevem os parâmetros que você pode usar para personalizar seu modelo de mineração e fornecem informações técnicas detalhadas sobre a implementação de cada algoritmo.
Referência técnica do algoritmo de associação da Microsoft
Referência técnica do algoritmo Microsoft Clustering
Referência técnica do algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft
Referência Técnica do Algoritmo de Regressão Linear da Microsoft
Referência técnica do algoritmo Regressão Logística da Microsoft
Referência técnica do algoritmo Microsoft Naive Bayes
Referência técnica do algoritmo Rede Neural da Microsoft
Referência técnica do algoritmo MSC (Analysis Services - Mineração de Dados)
Referência técnica do algoritmo MTS
Quando você cria um modelo, pode personalizá-lo e afetar potencialmente os resultados filtrando os dados usados no treinamento do modelo. Para obter informações sobre como usar filtros no treinamento e no teste de modelos de mineração, consulte Criando filtros para modelos de mineração (Analysis Services - Mineração de dados) e Ferramentas para criar gráficos de precisão de modelos (Analysis Services - Mineração de dados).
Referência à função de previsão e a consulta
Você pode usar funções para recuperar os resultados de um modelo de mineração. Uma função de previsão pode fornecer informações detalhadas sobre padrões e estatísticas encontrados em análises ou pode ser usada para fazer previsões e previsões de filtragem com base em probabilidade ou importância.
Para obter uma lista completa das funções de previsão, consulte Referência de função de DMX (Data Mining Extensions).
A tabela a seguir lista as funções no Analysis Services que podem ser usadas para criar consultas em todos os tipos de algoritmo.
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Usando funções de previsão com um tipos de modelo específicos
Como cada algoritmo cria padrões diferentes, existem funções de previsão adicionais que são exclusivas de cada tipo de modelo. A forma como as funções de previsão são usadas e a forma como os resultados são interpretados também podem mudar um pouco, dependendo do modelo de mineração. Para obter exemplos de como usar funções de previsão para criar consultas em tipos de modelo específicos, consulte os seguintes tópicos:
Consultando um modelo de associação (Analysis Services - Mineração de dados)
Consultando um modelo de clustering (Analysis Services – Mineração de dados)
Consultando um modelo de árvores de decisão (Analysis Services – Mineração de dados)
Consultando um modelo Naive Bayes (Analysis Services – Mineração de Dados)
Consultando um modelo de regressão linear (Analysis Services – Mineração de Dados)
Consultando um modelo de regressão logística (Analysis Services – Mineração de Dados)
Consultando um modelo de rede neural (Analysis Services – Mineração de Dados)
Consultando um modelo de clusterização de sequência (Analysis Services – Mineração de Dados)
Consultando um modelo de série temporal (Analysis Services - Mineração de Dados)
Consulte também