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La visionneuse de réseau neuronal Microsoft dans Microsoft SQL Server Analysis Services affiche des modèles d’exploration de données créés avec l’algorithme Microsoft Neural Network. L’algorithme Microsoft Neural Network crée des modèles d’exploration de données de classification et de régression qui peuvent analyser plusieurs entrées et sorties, et est très utile pour les analyses et l’exploration ouvertes. Pour plus d’informations sur cet algorithme, consultez Microsoft Neural Network Algorithm.
Lorsque vous explorez un modèle à l’aide de la visionneuse de réseau neuronal Microsoft, vous choisissez généralement un attribut et un état cibles, puis utilisez la visionneuse pour voir comment les attributs d’entrée affectent le résultat
Par exemple, supposons que vous connaissiez ces faits sur une classe de clients potentiels :
Âge moyen (de 40 à 50 ans).
Possède une maison.
A deux enfants qui vivent encore à la maison.
Comment pouvez-vous mettre en corrélation ces attributs avec la probabilité que le client effectue un achat ?
En créant un modèle de réseau neuronal à l’aide du comportement d’achat en tant que résultat cible, vous pouvez explorer plusieurs combinaisons sur les attributs clients, telles que les revenus élevés, et découvrir quelle combinaison d’attributs est plus susceptible d’influencer le comportement d’achat. Par exemple, vous pouvez découvrir que le facteur déterminant est la distance qu’ils passent au travail.
Si vous avez besoin d’afficher des informations plus détaillées, telles que les équations qui représentent chaque modèle découvert, vous pouvez changer de vue et utiliser la visionneuse de l’arborescence de contenu générique Microsoft. Pour plus d’informations, consultez Parcourir un modèle à l’aide de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft ou de la visionneuse d’arborescence de contenu générique Microsoft (exploration de données).
Onglets de la Visionneuse
Lorsque vous parcourez un modèle d’exploration de données dans Analysis Services, le modèle s’affiche sous l’onglet Visionneuse de modèles d’exploration de données du Concepteur d’exploration de données dans la visionneuse appropriée pour le modèle. Microsoft Neural Network Viewer fournit les onglets suivants pour l’exploration des modèles d’exploration de données de réseau neuronal :
Données d'entrée
Utilisez l’onglet Entrées pour choisir les attributs et les valeurs utilisés par le modèle comme entrées. Par défaut, la visionneuse s’ouvre avec tous les attributs inclus. Dans cette vue par défaut, le modèle choisit les valeurs d’attribut les plus importantes à afficher.
Pour sélectionner un attribut d’entrée, cliquez à l’intérieur de la colonne Attribut de la grille d’entrée , puis sélectionnez un attribut dans la liste déroulante. (Seuls les attributs inclus dans le modèle sont inclus dans la liste.)
La première valeur distincte apparaît sous la colonne Valeur . Cliquer sur la valeur par défaut révèle une liste qui contient tous les états possibles de l’attribut associé. Vous pouvez sélectionner l’état à examiner. Vous pouvez sélectionner autant d’attributs que vous le souhaitez.
Sorties
Utilisez l’onglet Sorties pour choisir l’attribut de résultat à examiner. Vous pouvez choisir deux états de résultat à comparer, en supposant que les colonnes ont été définies comme attributs prévisibles lors de la création du modèle.
Utilisez la liste OutputAttribute pour sélectionner un attribut. Vous pouvez ensuite sélectionner deux états associés à l’attribut dans les listes Valeur 1 et Valeur 2 . Ces deux états de l’attribut de sortie sont comparés dans le volet Variables .
Variables
La grille de l’onglet Variables contient les colonnes suivantes : Attribut, Valeur, Faveurs [valeur 1] et Faveurs [valeur 2]. Par défaut, les colonnes sont triées par l'intensité des faveurs [valeur 1]. Cliquer sur un en-tête de colonne modifie l’ordre de tri de la colonne sélectionnée.
Une barre à droite de l’attribut indique l’état de l’attribut de sortie que l’état d’attribut d’entrée spécifié favorise. La taille de la barre montre comment l’état de sortie favorise l’état d’entrée.
Voir aussi
Algorithme de réseau neuronal Microsoft
Tâches et instructions de la visionneuse de modèles d’analyse de données
Tâches et instructions de la visionneuse de modèles d’analyse de données
Outils d’exploration de données
Visionneuses de modèle d’exploration de données