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Wenn Sie ein Naïve Bayes-Modell mit Browse öffnen, wird das Modell in einem interaktiven Viewer mit vier verschiedenen Bereichen angezeigt. Verwenden Sie den Viewer, um Korrelationen zu untersuchen und Informationen über das Modell und die zugrunde liegenden Daten abzurufen.
Erkunden des Modells
Der Viewer soll Ihnen helfen, die Interaktion zwischen Eingabe- und Ausgabeattributen (Eingaben und abhängigen Variablen) zu untersuchen, die vom Microsoft Naive Bayes-Modell ermittelt wurden.
Wenn Sie mit dem Naïve Bayes-Viewer experimentieren möchten, verwenden Sie den Assistenten zum Klassifizieren (Data Mining-Add-Ins für Excel) im Data Mining-Menüband, klicken Sie auf die Option "Erweitert ", und ändern Sie den Algorithmus, um den Naïve Bayes-Algorithmus zu verwenden.
In diesen Beispielen haben wir die Quelldaten in der Beispielarbeitsmappe verwendet und die Spalte " Jahreseinkommen" in fünf Einkommensgruppen von "Sehr niedrig " bis " Sehr hoch" gruppiert. Das Naïve Bayes-Modell analysierte dann die Faktoren, die mit jeder Einkommenskategorie korreliert sind.
Abhängigkeitsnetzwerk
Das erste Fenster, das Sie verwenden, ist das Abhängigkeitsnetzwerk. Es zeigt Ihnen auf einen Blick, welche Eingaben eng mit dem ausgewählten Ergebnis korreliert sind.
Erkunden des Abhängigkeitsnetzwerks
Klicken Sie zuerst auf das Zielergebnis "Jahreseinkommen", das als Knoten im Diagramm dargestellt wird.
Die hervorgehobenen Knoten, die die Zielvariable umgeben, sind diejenigen, die statistisch mit diesem Ergebnis korreliert sind. Verwenden Sie die Legende am unteren Rand des Betrachters, um die Art der Beziehung zu verstehen.
Klicken Sie links neben dem Viewer auf den Schieberegler, und ziehen Sie ihn nach unten.
Dieses Steuerelement filtert die unabhängigen Variablen basierend auf den Stärken der Abhängigkeiten. Wenn Sie den Schieberegler nach unten ziehen, verbleiben nur die stärksten Verknüpfungen im Diagramm.
Nachdem Sie das Diagramm gefiltert haben, klicken Sie auf die Schaltfläche , Graph-Ansicht kopieren". Wählen Sie dann ein Arbeitsblatt in Excel aus, und drücken Sie STRG+V.
Mit dieser Option wird die ausgewählte Ansicht kopiert, einschließlich Filter und Hervorhebung.
Attributprofile
In den Fenstern "Attributprofile " erhalten Sie einen visuellen Hinweis darauf, wie alle anderen Variablen mit den einzelnen Ergebnissen zusammenhängen.
Erkunden der Profile
Wenn Sie einige Werte ausblenden möchten, damit Sie Ergebnisse einfacher vergleichen können, klicken Sie auf die Spaltenüberschrift, und ziehen Sie sie unter eine andere Spalte.
Klicken Sie in eine beliebige Zelle, um die Verteilung von Werten in der Mininglegende anzuzeigen.
Da die attribute, die verschiedenen Ergebnissen zugeordnet sind, visuell angezeigt werden, ist es einfach, interessante Korrelationen zu erkennen, z. B. wie Einkommen nach Region verteilt werden.
Um die Daten abzurufen, die dieser Ansicht zugrunde liegen, klicken Sie auf "In Excel kopieren". Eine Tabelle wird in einem neuen Arbeitsblatt generiert, das die Korrelationen zwischen einzelnen Attributen und Ergebnissen anzeigt. In dieser Excel-Tabelle können Sie Spalten ganz einfach ausblenden oder filtern.
Attributmerkmale
Die Ansicht "Attributmerkmale " ist nützlich für die eingehende Untersuchung einer bestimmten Ergebnisvariable und der beitragenden Faktoren.
Erkunden Sie die Merkmale der Attribute
Klicken Sie auf "Wert ", und wählen Sie ein Element aus dem Wert aus.
Wenn Sie ein Zielergebnis auswählen, wird das Diagramm aktualisiert, um die Faktoren anzuzeigen, die am stärksten mit dem Ergebnis verknüpft sind, sortiert nach Wichtigkeit.
Beachten Sie, dass Sie beim Erstellen eines Modells mithilfe der Option Schlüssel-Influencer analysieren (Tabellenanalysetools für Excel) Modelle erstellen können, die mehr als ein einziges prognostizierbares Merkmal aufweisen. Alle anderen Assistenten in den Data Mining-Add-Ins beschränken Sie jedoch auf ein vorhersagbares Attribut.
Klicken Sie auf "In Excel kopieren ", um eine Tabelle in einem neuen Arbeitsblatt zu erstellen und die Bewertungen für alle Attribute aufzulisten, die mit dem ausgewählten Zielergebnis zusammenhängen.
Attributdiskriminierung
Die Ansicht "Attributdiskriminierung " hilft dabei, zwei Ergebnisse oder ein Ergebnis im Vergleich zu allen anderen Ergebnissen zu vergleichen.
Untersuchen von Attributdiskriminierung
Verwenden Sie die Steuerelemente "Wert 1 " und " Wert 2", um die Ergebnisse auszuwählen, die Sie vergleichen möchten.
In diesem Modell gab es beispielsweise einige interessante Attribute in der Gruppe mit geringem Einkommen, daher haben wir die niedrigste Einkommensgruppe in der ersten Dropdownliste ausgewählt und alle anderen Zustände in der zweiten Dropdownliste ausgewählt.
Die Attribute werden nach Wichtigkeitsreihenfolge sortiert (basierend auf den Schulungsdaten). Daher ist die Beschäftigung der Faktor, der am ehesten mit dem Einkommen korreliert (zumindest für diese Zielgruppe),
Um die genauen Zahlen anzuzeigen, klicken Sie auf den farbigen Balken, und zeigen Sie die Mininglegende an.
Beachten Sie, dass niedrigere Einkommen auch mit der Region Europa korreliert sind.
Das Naïve Bayes-Modell unterstützt keinen Drilldown; Wenn Sie jedoch die Fälle untersuchen möchten, die dieser Ergebnisgruppe zugeordnet sind, können Sie eine Abfrage verwenden. Informationen zu Abfragen für diesen Modelltyp finden Sie unter Naive Bayes Model Query Examples.