Статья
09/28/2010

Технический справочник по упрощенному алгоритму Байеса (Майкрософт)

Упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) является алгоритмом классификации, предоставляемым службами MicrosoftSQL ServerAnalysis Services для использования в прогнозирующем моделировании. Этот алгоритм вычисляет условную вероятность между входными и прогнозируемыми столбцами и предполагает, что столбцы являются независимыми. Из-за этого предположения о независимости алгоритм и называется упрощенным алгоритмом Байеса.

Реализация упрощенного алгоритма Байеса (Майкрософт)

Данный алгоритм требует меньшего количества вычислений, чем другие алгоритмы Майкрософт, и является полезным для быстрого формирования моделей интеллектуального анализа данных для обнаружения отношений между входными и прогнозируемыми столбцами. Алгоритм учитывает все пары значений входного атрибута и выходного атрибута.

Описание математических свойств теоремы Байеса выходит за рамки данной документации; дополнительные сведения см. в статье Группы исследований Майкрософт под названием Обучаемые байесовские сети:.

Описание уточнения вероятностей во всех моделях для учета возможных отсутствующих величин см. в разделе Отсутствующие значения (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Выбор компонентов

Упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) проводит автоматический выбор характеристик для уменьшения количества значений, учитываемых при построении модели. Дополнительные сведения см. в разделе Выбор характеристик в интеллектуальном анализе данных.

Алгоритм	Метод анализа	Комментарии
Упрощенный алгоритм Байеса	Энтропия Шеннона Алгоритм Байеса с априорной оценкой K2 Эквивалент Дирихле метода Байеса с однородной априорной оценкой (выбор по умолчанию)	В упрощенном алгоритме Байеса допускается применение только дискретных или дискретизированных атрибутов, поэтому в нем не может использоваться оценка интересности.

Упрощенный алгоритм Байеса

Энтропия Шеннона

Алгоритм Байеса с априорной оценкой K2

Эквивалент Дирихле метода Байеса с однородной априорной оценкой (выбор по умолчанию)

В упрощенном алгоритме Байеса допускается применение только дискретных или дискретизированных атрибутов, поэтому в нем не может использоваться оценка интересности.

Алгоритм разработан для минимизации времени обработки; он эффективно отбирает атрибуты с наибольшей важностью. Однако данные, используемые алгоритмом, можно контролировать, изменяя следующие параметры.

Для ограничения количества входных значений следует уменьшить параметр MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES.
Для ограничения количества атрибутов, анализируемых моделью, следует уменьшить параметр MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES.
Для ограничения количества значений, учитываемых для каждого атрибута, следует уменьшить параметр MINIMUM_STATES.

Настройка упрощенного алгоритма Байеса

Упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) поддерживает несколько параметров, влияющих на поведение, производительность и точность получающейся в результате модели интеллектуального анализа. Можно также изменять способ обработки данных в модели, устанавливая на столбцах флаги модели или устанавливая флаги на структуре интеллектуального анализа данных, чтобы задать способы обработки отсутствующих значений столбцов и значений, равных NULL.

Задание параметров алгоритма

Упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) поддерживает несколько параметров, влияющих на производительность и точность получающейся в результате модели интеллектуального анализа данных. В следующей таблице содержатся описания всех параметров.

MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES
Указывает максимальное количество входных атрибутов, которые алгоритм может обработать перед вызовом выбора характеристик. Установка этого значения равным 0 отключает выбор характеристик для входных атрибутов.

Значение по умолчанию равно 255.
MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES
Задает максимальное количество выходных атрибутов, которые алгоритм может обработать перед вызовом выбора характеристик. Установка этого значения равным 0 отключает выбор характеристик для выходных атрибутов.

Значение по умолчанию равно 255.
MINIMUM_DEPENDENCY_PROBABILITY
Задает минимальную вероятность зависимости между входными и выходными атрибутами. Это значение используется для ограничения размера содержимого, формируемого алгоритмом. Это свойство может быть установлено равным от 0 до 1. Большие значение уменьшают количество атрибутов в содержимом модели.

Значение по умолчанию равно 0,5.
MAXIMUM_STATES
Указывает максимальное количество состояний атрибутов, поддерживаемое алгоритмом. Если количество состояний атрибутов превышает максимально возможное количество состояний, то алгоритм использует наиболее частые состояния атрибутов и считает остальные состояния отсутствующими.

Значение по умолчанию равно 100.

Флаги модели

Алгоритм деревьев решений (Майкрософт) поддерживает следующие флаги модели. Чтобы задать порядок обработки в ходе анализа значений в каждом столбце, во время создания структуры или модели интеллектуального анализа данных определяются флаги моделирования. Дополнительные сведения см. в разделе Флаги моделирования (интеллектуальный анализ данных).

Флаг моделирования	Описание
MODEL_EXISTENCE_ONLY	Столбец будет обрабатываться так, как будто у него два возможных состояния: отсутствует и присутствует. NULL означает отсутствие значения. Применяется к столбцу модели интеллектуального анализа данных.
NOT NULL	Указывает, что столбец не может содержать значение NULL. Если службы Analysis Services в ходе обучения модели обнаружат столбец со значением NULL, возникает ошибка. Применяется к столбцу структуры интеллектуального анализа данных.

MODEL_EXISTENCE_ONLY

Столбец будет обрабатываться так, как будто у него два возможных состояния: отсутствует и присутствует. NULL означает отсутствие значения.

Применяется к столбцу модели интеллектуального анализа данных.

NOT NULL

Указывает, что столбец не может содержать значение NULL. Если службы Analysis Services в ходе обучения модели обнаружат столбец со значением NULL, возникает ошибка.

Применяется к столбцу структуры интеллектуального анализа данных.

Требования

Древовидная модель упрощенного алгоритма Байеса должна содержать ключевой столбец, входные столбцы и один прогнозируемый столбец. Непрерывные атрибуты не допускаются; если в данных содержатся непрерывные числовые данные, они будут пропущены или дискретизированы.

Входные и прогнозируемые столбцы

Упрощенный алгоритм Байеса (Майкрософт) поддерживает определенные входные столбцы данных и прогнозируемые столбцы, которые перечислены ниже в таблице. Дополнительные сведения о значении типов содержимого в применении к модели интеллектуального анализа данных см. в разделе Типы содержимого (интеллектуальный анализ данных).

Столбец	Типы содержимого
Входной атрибут	Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Table и Ordered
Прогнозируемый атрибут	Cyclical, Discrete, Discretized, Table и Ordered

Примечание
Типы содержимого Cyclical и Ordered поддерживаются, но алгоритм обрабатывает их как дискретные величины и не производит их особой обработки.