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Un nuage de points graphe les valeurs réelles dans vos données par rapport aux valeurs prédites par le modèle. Le nuage de points affiche les valeurs réelles le long de l’axe X et affiche les valeurs prédites le long de l’axe Y. Il affiche également une ligne qui illustre la prédiction parfaite, où la valeur prédite correspond exactement à la valeur réelle. La distance d’un point à partir de cette ligne d’angle idéale de 45 degrés indique comment la prédiction a été effectuée correctement ou mal.
Compréhension du nuage de points
Considérez un modèle dans lequel le service marketing prédit les ventes quotidiennes en fonction du nombre de clics sur un lien envoyé dans un e-mail promotionnel. Étant donné que le nombre de clics et la quantité de ventes sont des valeurs numériques continues, vous pouvez graphe le nombre de clics en tant que variable indépendante et ventes en tant que variable dépendante. Lorsque vous le faites, la ligne droite affiche la relation linéaire attendue, et les points dispersés autour de cette ligne montrent comment les données réelles diffèrent des données attendues. Cette analyse vous indique en un clin d’œil comment un ensemble de résultats est corrélé avec une entrée particulière et la quantité de variation du modèle idéal
Interprétation des résultats
Le diagramme suivant montre un exemple de nuage de points, créé pour le scénario qui vient d'être décrit.
Vous pouvez suspendre la souris sur n’importe quel point dispersé autour de la ligne pour afficher les valeurs prédites et réelles dans une info-bulle. Il n’existe aucune Mining Legend pour un nuage de points ; toutefois, le graphique lui-même contient une légende qui affiche le score associé au modèle. Pour plus d’informations sur l’interprétation du score, consultez Contenu du modèle d’exploration de données pour les modèles de régression linéaire (Analysis Services - Exploration de données)
Vous pouvez copier la représentation visuelle du graphique dans le Presse-papiers, mais pas les données sous-jacentes ou la formule. Si vous souhaitez afficher la formule de régression pour la ligne, vous pouvez créer une requête de contenu sur le modèle. Pour plus d’informations, consultez Exemples de requête de modèle de régression linéaire.
Restrictions sur les nuages de points
Un nuage de points ne peut être créé que si le modèle que vous choisissez sous l’onglet Sélection d’entrée contient un attribut prévisible continu. Vous n’avez pas à effectuer de sélections supplémentaires ; le type de graphique en nuages de points s’affiche automatiquement sous l’onglet Lift Chart en fonction du modèle et du type d’attribut.
Bien que les modèles de série chronologique prédisent des nombres continus, vous ne pouvez pas mesurer la précision d’un modèle de série chronologique à l’aide d’un nuage de points. Il existe d’autres méthodes que vous pouvez utiliser, telles que la réservation d’une partie des données historiques. Pour plus d’informations, consultez Exemples de requêtes de modèle de série chronologique.
Contenu associé
Les rubriques suivantes contiennent plus d’informations sur la façon dont vous pouvez créer et utiliser des nuages de points et des graphiques de précision associés.
| Sujets | Liens |
|---|---|
| Fournit une procédure pas à pas pour créer un graphique lift-chart pour le modèle de publipostage ciblé. |
Tutoriel d’introduction à l’exploration de données Test de la précision avec des graphiques de levage (tutoriel de base sur l’exploration de données) |
| Explique les types de graphiques associés. |
Lift Chart (Analysis Services - Exploration de données) Graphique des bénéfices (Analysis Services - Exploration de données) Matrice de classification (Analysis Services - Exploration de données) |
| Décrit les utilisations de la validation croisée pour les modèles d’exploration de données et les structures d’exploration de données. | Validation croisée (Analysis Services - Exploration de données) |
| Décrit les étapes de création de graphiques d’élévation et d’autres graphiques de précision. | Tâches de test et de validation et procédure (exploration de données) |