Durchsuchen eines Modells mithilfe des Microsoft Neural Network Viewers

Der Microsoft Neural Network Viewer in Microsoft SQL Server Analysis Services zeigt Miningmodelle an, die mit dem Microsoft Neural Network-Algorithmus erstellt werden. Der Microsoft Neural Network-Algorithmus erstellt Klassifizierungs- und Regressions-Miningmodelle, die mehrere Eingaben und Ausgaben analysieren können, und ist sehr nützlich für offene Analysen und Erkundungen. Weitere Informationen zu diesem Algorithmus finden Sie im Microsoft Neural Network Algorithm.

Wenn Sie ein Modell mit dem Microsoft Neural Network Viewer erkunden, wählen Sie in der Regel ein Bestimmtes Zielattribute und -zustand aus, und verwenden Sie dann den Viewer, um zu sehen, wie sich Eingabeattribute auf das Ergebnis auswirken.

Angenommen, Sie wissen diese Fakten über eine Klasse potenzieller Kunden:

• Mittleres Alter (40 bis 50 Jahre alt).

• Besitzt ein Zuhause.

• Hat zwei Kinder, die noch zu Hause leben.

Wie können Sie diese Attribute mit der Wahrscheinlichkeit korrelieren, dass der Kunde einen Kauf tätigen wird?

Durch die Erstellung eines neuralen Netzwerkmodells mithilfe des Einkaufsverhaltens als Zielergebnis können Sie mehrere Kombinationen von Kundenattributen wie hohem Einkommen untersuchen und ermitteln, welche Kombination von Attributen am ehesten das Einkaufsverhalten beeinflusst. Beispielsweise können Sie feststellen, dass der bestimmende Faktor die Entfernung ist, die sie zur Arbeit pendeln.

Wenn Sie detailliertere Informationen anzeigen müssen, z. B. die Formeln, die jedes gefundene Muster darstellen, können Sie ansichten wechseln und den Microsoft Generic Content Tree Viewer verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Durchsuchen eines Modells mithilfe der Microsoft Generic Content Tree Viewer oder microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining).

Viewer-Tabs

Wenn Sie ein Miningmodell in Analysis Services durchsuchen, wird das Modell auf der Registerkarte "Mining Model Viewer " von Data Mining Designer im entsprechenden Viewer für das Modell angezeigt. Der Microsoft Neural Network Viewer bietet die folgenden Registerkarten zum Untersuchen von neuralen Netzwerkminingmodellen:

• Eingaben

• Ausgaben

• Variablen

Eingänge

Verwenden Sie die Registerkarte "Eingaben ", um die Attribute und Werte auszuwählen, die das Modell als Eingaben verwendet hat. Standardmäßig wird der Viewer mit allen enthaltenen Attributen geöffnet. In dieser Standardansicht wählt das Modell aus, welche Attributwerte am wichtigsten für die Anzeige sind.

Klicken Sie zum Auswählen eines Eingabeattributes in die Spalte " Attribut " des Eingaberasters , und wählen Sie ein Attribut aus der Dropdownliste aus. (Nur Attribute, die im Modell enthalten sind, sind in der Liste enthalten.)

Der erste eindeutige Wert wird unter der Spalte "Wert " angezeigt. Durch Klicken auf den Standardwert wird eine Liste angezeigt, die alle möglichen Zustände des zugeordneten Attributs enthält. Sie können den Zustand auswählen, den Sie untersuchen möchten. Sie können beliebig viele Attribute auswählen.

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Ausgaben

Verwenden Sie die Registerkarte "Ausgaben ", um das zu untersuchende Ergebnisattribute auszuwählen. Sie können zwei zu vergleichende Ergebniszustände auswählen, vorausgesetzt, die Spalten wurden beim Erstellen des Modells als vorhersagbare Attribute definiert.

Verwenden Sie die OutputAttribute-Liste , um ein Attribut auszuwählen. Anschließend können Sie aus den Listen "Wert 1 " und "Wert 2 " zwei Zustände auswählen, die dem Attribut zugeordnet sind. Diese beiden Zustände des Ausgabeattributes werden im Bereich "Variablen " verglichen.

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Variablen

Das Raster auf der Registerkarte "Variablen " enthält die folgenden Spalten: Attribut, Wert, Favors [Wert 1] und Favors [Wert 2]. Standardmäßig werden die Spalten nach der Stärke von Favors [Wert 1] sortiert. Durch Klicken auf eine Spaltenüberschrift wird die Sortierreihenfolge nach der ausgewählten Spalte geändert.

Eine Leiste rechts neben dem Attribut zeigt an, welchen Status des Ausgabeattributes der angegebene Eingabeattributestatus bevorzugt. Die Größe des Balkens zeigt, wie stark der Ausgabezustand den Eingabezustand bevorzugt.

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Siehe auch

Microsoft Neural Network Algorithm
Aufgaben des Miningmodell-Viewers und praktische Anleitungen
Aufgaben des Miningmodell-Viewers und praktische Anleitungen
Data Mining Tools
Data Mining-Modellanzeigen