修改目標郵寄模型 (資料採礦教學課程)
更新： 2007 年 9 月 15 日
上一項工作所建立的第一個採礦結構，包含一個基於 Microsoft 決策樹演算法的單一採礦模型。在這項工作中，您將利用資料採礦設計師的 [採礦模型] 索引標籤來定義另外兩個模型。在這項工作中，您將定義貝氏機率分類模型和群集模型。
詳細資訊
資料採礦設計師, 在資料採礦設計師中管理採礦模型, Microsoft 群集演算法, Microsoft 貝氏機率分類演算法
建立 Microsoft 群集模型
若要建立群集採礦模型
在 Business Intelligence Development Studio 中，切換到資料採礦設計師的 [採礦模型] 索引標籤。
請注意，這個設計師會顯示兩個資料行，這個課程先前的工作所建立的採礦結構和第一個採礦模型各有一個資料行。
以滑鼠右鍵按一下 [結構] 資料行，選取 [新增採礦模型]。
此時會開啟 [新增採礦模型] 對話方塊。
在 [模型名稱] 中，輸入 [TM_Clustering]。
在 [演算法名稱] 中，選取 [Microsoft 群集]。
按一下 [確定]。
此時在資料採礦設計師的 [採礦模型] 索引標籤中，會出現一個新的模型。Microsoft 群集演算法所建立的模型，可以群集及預測連續變數和分隔變數。雖然您可以修改新模型的資料行用法和屬性，但在這個教學課程中，TM_Clustering 模型不需要任何變更。
建立 Microsoft 貝氏機率分類模型
若要建立貝氏機率分類模型
在資料採礦設計師的 [採礦模型] 索引標籤中，以滑鼠右鍵按一下**[結構]** 資料行，再選取 [新增採礦模型]。
此時會開啟 [新增採礦模型] 對話方塊。
在 [模型名稱] 中，輸入 [TM_NaiveBayes]。
在 [演算法名稱] 中，選取 [Microsoft 貝氏機率分類]。按一下 [確定]。
此時會出現一則訊息，說明 Microsoft 貝氏機率分類演算法不支援連續的資料行。若要在貝氏機率分類模型中使用這些資料行，您必須將它們分隔。在這個教學課程中，您將忽略這些資料行。
按一下 [是] 來確認訊息，並繼續作業。
此時在 [採礦模型] 索引標籤中，會出現一個新的模型。雖然您可以在這個索引標籤中修改所有模型的資料行用法和屬性，但在這個教學課程中，TM_NaiveBayes 模型不需要任何變更。
處理採礦模型
現在，採礦模型的結構和參數都已齊全，您可以開始部署和處理各個模型。您可以處理與採礦結構相關聯的特定採礦模型，也可以處理與結構相關聯的所有模型。
詳細資訊
若要部署專案和處理選取的採礦模型
在 BI Development Studio 的 [採礦模型] 功能表中，從方格內模型的一或多個資料行中選取採礦模型。
在 [採礦模型] 功能表上，選取 [處理模型]。
如果您變更了採礦結構，在處理模型之前，會提示您重新部署結構。按一下 [是]。
按一下 [處理採礦結構 - 目標郵寄] 對話方塊中的 [執行]。
就會開啟 [處理進度] 對話方塊，以顯示模型處理的詳細資料。處理模型可能需要花一些時間，這會隨著您的電腦而不同。
在模型完成處理之後，按一下 [處理進度] 對話方塊中的 [關閉]。
按一下 [處理採礦結構 - <structure>] 對話方塊中的 [關閉]。
此時會將 Analysis Services 資料庫部署在伺服器電腦上，而且會處理這個採礦模型。
如果資料庫已部署在伺服器電腦上，您可以利用下列處理序，只處理採礦模型。
若要部署好專案之後，處理採礦模型
在 BI Development Studio 的 [採礦模型] 功能表上，按一下 [處理採礦結構和所有模型]。
此時會開啟 [處理採礦結構 - <目標郵寄>] 對話方塊。
按一下 [執行]。
此時會開啟 [處理進度] 對話方塊來顯示處理模型的相關資訊。處理模型可能需要花一些時間，這會隨著您的電腦而不同。
處理完成之後，請在 [處理進度] 和 [處理採礦結構 - <目標郵寄>] 對話方塊中，按一下 [關閉]。