Точечная диаграмма (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
На точечной диаграмме реальные значения пользовательских данных графически сравниваются с прогнозируемыми значениями в модели. Реальные значения отображаются на оси Х точечной диаграммы; прогнозируемые значения — на оси Y. На ней также отображается линия, отображающая идеальный прогноз, на которой прогнозируемое значение точно совпадает с реальным значением. Расстояние от точки на линии идеальных прогнозов, расположенной под углом в 45 градусов, показывает, насколько хорошо или плохо был выполнен прогноз.
Основные сведения о точечной диаграмме
Рассмотрим модель, при помощи которой в отделе маркетинга компании выполняется прогноз ежедневных продаж, основываясь на количестве переходов по ссылке, отправленной в рекламном электронном письме. Поскольку количество переходов и объем продаж являются непрерывными числовыми значениями, количество переходов можно представить на диаграмме как независимую переменную, а продажи — как зависимую. Прямая линия при этом показывает ожидаемую линейную связь, а точки, рассеянные вокруг линии, показывают, насколько реальные данные отличаются от ожидаемых. С помощью данного анализа можно визуально определить то, насколько набор результатов связан с определенным входом, а также то, насколько велико отклонение от идеальной модели.
Интерпретация результатов
Далее показывается пример точечной диаграммы, созданной для сценария, приведенного ранее.
.gif "пример точечной диаграммы для линейной регрессии")
Остановив указатель мыши над любой из точек, разбросанных на линии, можно увидеть в подсказке прогнозируемые и реальные значения. На точечной диаграмме отсутствуют обозначения интеллектуального анализа данных, однако сама диаграмма содержит условные обозначения, отражающие результаты, связанные с моделью. Дополнительные сведения об интерпретации этих результатов см. в разделе Содержимое моделей интеллектуального анализа данных для моделей линейной регрессии (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).
Визуальное представление диаграммы можно скопировать в буфер обмена, а лежащие в ее основе данные и формулы — нет. Чтобы узнать формулу регрессии для линии, можно создать запрос к содержимому модели. Дополнительные сведения см. в разделе Примеры запросов модели линейной регрессии.
Ограничения точечных диаграмм
Точечную диаграмму можно создать только в том случае, если модель, выбранная на вкладке Выбор входных данных, содержит непрерывный прогнозируемый атрибут. Другие параметры выбирать не нужно, тип точечной диаграммы автоматически отображается на вкладке Диаграмма точности прогнозов на основе модели и типа атрибута.
Несмотря на то что модели временной последовательности предсказывают непрерывные числа, нельзя измерить точность модели временной последовательности с помощью точечной диаграммы. Для этого существуют другие методы, например выделение части исторических данных. Дополнительные сведения см. в разделе Примеры запросов моделей временных рядов.
См. также
Следующие разделы содержат дополнительные сведения о том, как создавать и использовать точечные диаграммы и связанные точечные диаграммы.
Разделы |
Ссылки |
|---|---|
Объясняет, как создать диаграмму точности прогнозов для модели целевой рассылки. |
|
Объясняет типы соответствующих диаграмм. |
Диаграмма точности прогнозов (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных) Диаграмма роста прибыли (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных) Матрица классификации (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных) |
Описывает использование перекрестной проверки для моделей интеллектуального анализа данных и структур интеллектуального анализа данных. |
Перекрестная проверка (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных) |
Описывает шаги для создания диаграммы точности прогнозов и других диаграмм точности. |
Задачи и решения по тестированию и проверке (интеллектуальный анализ данных) |