Microsoft SQL Server Analysis Services의 Microsoft Naive Bayes 뷰어에는 Microsoft Naive Bayes 알고리즘을 사용하여 빌드된 마이닝 모델이 표시됩니다. Microsoft Naive Bayes 알고리즘은 예측 모델링 작업에 매우 적응할 수 있는 분류 알고리즘입니다. 이 알고리즘에 대한 자세한 내용은 Microsoft Naive Bayes 알고리즘을 참조하세요.
순진한 Bayes 모델의 주요 목적 중 하나는 데이터 세트의 데이터를 빠르게 탐색하는 방법을 제공하는 것이므로 Microsoft Naive Bayes 뷰어는 예측 가능한 특성과 입력 특성 간의 상호 작용을 표시하는 몇 가지 방법을 제공합니다.
비고
모델에 사용된 수식 및 검색된 패턴에 대한 자세한 정보를 보려면 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어로 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어 또는 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어(데이터 마이닝)를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하세요.
뷰어 탭
Analysis Services에서 마이닝 모델을 찾아보면 모델에 적합한 뷰어에 있는 데이터 마이닝 디자이너의 마이닝 모델 뷰어 탭에 모델이 표시됩니다. Microsoft Naive Bayes 뷰어는 데이터를 탐색하기 위한 다음 탭을 제공합니다.
종속성 네트워크
종속성 네트워크 탭에는 입력 특성과 모델의 예측 가능한 특성 간의 종속성이 표시됩니다. 뷰어 왼쪽의 슬라이더는 종속성의 강도에 연결된 필터 역할을 합니다. 슬라이더를 낮추면 가장 강력한 링크만 표시됩니다.
노드를 선택하면 뷰어는 노드와 관련된 종속성을 강조 표시합니다. 예를 들어 예측 가능한 노드를 선택하는 경우 뷰어는 예측 가능한 노드를 예측하는 데 도움이 되는 각 노드를 강조 표시합니다.
뷰어 맨 아래에 있는 범례는 색 코드를 그래프의 종속성 유형에 연결합니다. 예를 들어 예측 가능한 노드를 선택하면 예측 가능한 노드가 청록색으로 음영 처리되고 선택한 노드를 예측하는 노드는 주황색으로 음영 처리됩니다.
특성 프로필
특성 프로필 탭은 표에 히스토그램을 표시합니다. 이 표를 사용하여 예측 가능한 상자에서 선택한 예측 가능한 특성을 모델에 있는 다른 모든 특성과 비교할 수 있습니다. 탭의 각 열은 예측 가능한 특성의 상태를 나타냅니다. 예측 가능한 특성에 많은 상태가 있는 경우 히스토그램 막대를 조정하여 히스토그램에 표시되는 상태 수를 변경할 수 있습니다. 선택한 수가 특성의 총 상태 수보다 작은 경우 상태는 지원 순서대로 나열되고 나머지 상태는 단일 회색 버킷으로 수집됩니다.
히스토그램의 색을 특성의 상태와 관련된 마이닝 범례를 표시하려면 범례 표시 확인란을 클릭합니다. 마이닝 범례에는 선택한 각 특성-값 쌍에 대한 사례 분포도 표시됩니다.
표의 내용을 HTML 테이블로 클립보드에 복사하려면 특성 프로필 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 복사를 선택합니다.
속성 특징
특성 특성 탭을 사용하려면 특성 목록에서 예측 가능한 특성을 선택하고 값 목록에서 선택한 특성의 상태를 선택합니다. 이러한 변수를 설정하면 특성 특성 탭에 선택한 특성의 선택한 사례와 연결된 특성의 상태가 표시됩니다. 특성은 중요도에 따라 정렬됩니다.
특성 차별
특성 구분 탭을 사용하려면 특성, 값 1 및 값 2 목록에서 예측 가능한 특성과 두 개의 상태를 선택합니다. 그런 다음 특성 구분 탭의 표에 다음 정보가 열에 표시됩니다.
속성
예측 가능한 특성의 한 상태를 매우 선호하는 상태를 포함하는 데이터 세트의 다른 특성을 나열합니다.
값
특성 열에 있는 특성의 값을 표시합니다.
값 1을 선호합니다.<>
특성 값이 값 1에 표시된 예측 가능한 특성 값을 얼마나 강하게 선호하는지를 나타내는 색 막대를 표시합니다.
값 2를 선호합니다.<>
예측 가능한 특성 값 2에 표시된 값과 얼마나 일치하는지를 나타내는 색이 지정된 막대를 표시합니다.
또한 참조하십시오
Microsoft Naive Bayes 알고리즘
마이닝 모델 뷰어 작업 및 방법
데이터 마이닝 도구
데이터 마이닝 모델 뷰어