Exibindo um modelo de mineração com o Visualizador de Rede Neural da Microsoft
O Visualizador de Rede Neural da Microsoft no MicrosoftSQL ServerAnalysis Services exibe modelos de mineração criados com o algoritmo Rede Neural da Microsoft. O algoritmo Rede Neural da Microsoft cria modelos de mineração de classificação e regressão criando uma rede multicamadas perceptron de neurônios. Para obter mais informações sobre esse algoritmo, consulte Algoritmo Rede Neural da Microsoft.
Você pode usar o Visualizador de Rede Neural da Microsoft para selecionar estados específicos de atributos de entrada e para verificar como os demais atributos de entrada no modelo afetam o estado do atributo de saída, também conhecido como atributo previsível. Por exemplo, você sabe que um cliente potencial, com idade entre 40 e 50 anos, tem casa própria e tem dois filhos que moram em casa. Porém, você não sabe quais outras características específicas sobre essa pessoa poderiam ser usadas para determinar se eles vão comprar uma bicicleta da Adventure Works. Você pode explorar o modelo TM_Neural_Net no exemplo de banco de dados DW da Adventure Works para descobrir se uma pessoa tem também uma renda alta, se há probabilidades de comprar uma bicicleta, de acordo com o modelo. De modo oposto, se eles vivem a mais de 10 milhas de seus empregos, provavelmente não comprarão uma bicicleta.
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Para exibir informações detalhadas sobre as equações usadas no modelo e os padrões descobertos, use o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérica da Microsoft. Para obter mais informações, consulte Exibindo detalhes do modelo com o Visualizador de Árvore de Conteúdo Genérica da Microsoft ou Visualizador de árvore de conteúdo genérica da Microsoft (Designer de Mineração de Dados). |
Guias do visualizador
Quando você navega em um modelo de mineração do Analysis Services, ele é exibido na guia Visualizador do Modelo de Mineração do Designer de Mineração de Dados, no visualizador adequado ao modelo. O Visualizador de Rede Neural da Microsoft oferece as seguintes guias para uso na exploração de modelos de mineração de rede neural:
Entradas
Saídas
Variáveis
Entradas
Com a guia Entradas, você pode selecionar os atributos e seus valores que o modelo de rede neural usará como entradas. Quando o visualizador é exibido, o padrão é incluir todos os atributos. Isso significa que você está perguntando ao modelo quais valores de atributo são os mais importantes para determinar o valor do atributo de saída selecionado.
Para selecionar um atributo de entrada, clique dentro da coluna Atributo da grade Entrada e selecione um atributo na lista suspensa. Somente atributos incluídos no modelo serão incluídos na lista. O primeiro valor específico é exibido na coluna Valor. Quando você clica no valor padrão, uma lista com todos os possíveis estados do atributo associado é exibida. Você pode selecionar o estado que deseja verificar. É possível selecionar quantos atributos desejar.
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Saídas
Você pode usar a guia Saídas para designar o atributo necessário para que o modelo de rede neural use uma saída e os dois estados que deseja comparar. Você só pode selecionar atributos do modelo definido como colunas de previsão ou colunas somente previsão.
Use a lista Atributo de Saída para selecionar um atributo. Você pode selecionar dois estados associados ao atributo nas listas Valor 1 e Valor 2. Esses dois estados do atributo de saída serão comparados no painel Variáveis.
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Variáveis
A grade na guia Variáveis contém as seguintes colunas: Atributo, Valor, Preferências [valor 1] e Preferências [valor 2]. Por padrão, as colunas são classificadas pela força das Preferências [valor 1]. Clicar no cabeçalho de uma coluna altera a ordem de classificação para a coluna selecionada.
Uma barra à direita do atributo mostra qual estado do atributo de saída o estado atributo de entrada especificado prefere. O tamanho da barra mostra como o estado de saída favorece significativamente o estado de entrada.
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