Naive Bayes 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)

Microsoft Naive Bayes 알고리즘은 자전거 구매와 입력 특성 간의 상호 작용을 표시하는 몇 가지 방법을 제공합니다.

Microsoft Naive Bayes 뷰어는 Naive Bayes 마이닝 모델을 탐색하는 데 사용할 수 있는 다음 탭을 제공합니다.

종속성 네트워크

종속성 네트워크 탭은 Microsoft 트리 뷰어의 종속성 네트워크 탭과 동일한 방식으로 작동합니다. 뷰어의 각 노드는 특성을 나타내고 노드 사이의 선은 관계를 나타냅니다. 뷰어에서 예측 가능한 특성인 Bike Buyer의 상태에 영향을 주는 모든 특성을 볼 수 있습니다.

종속성 네트워크 탭에서 모델을 탐색하려면

1. 마이닝 모델 뷰어 탭의 맨 위에 있는 마이닝 모델 목록을 사용하여 모델로 전환합니다TM_NaiveBayes.

2. 뷰어 목록을 사용하여 Microsoft Naive Bayes 뷰어로 전환합니다.

3. 노드를 Bike Buyer 클릭하여 해당 종속성을 식별합니다.

   분홍색 음영은 모든 특성이 자전거 구매에 영향을 미친다는 것을 나타냅니다.

4. 가장 영향력 있는 특성을 식별하도록 슬라이더를 조정합니다.

   슬라이더를 낮추면 [Bike Buyer] 열에 가장 큰 영향을 미치는 속성만 남아 있습니다. 슬라이더를 조정하면 가장 영향력 있는 특성 중 몇 가지는 소유 차량 수, 통근 거리 및 총 자식 수입니다.

특성 프로필

특성 프로필 탭에서는 입력 특성의 여러 상태가 예측 가능한 특성의 결과에 미치는 영향을 설명합니다.

특성 프로필 탭에서 모델을 탐색하려면

1. 예측 가능한 상자에서 선택되어 있는지 Bike Buyer 확인합니다.

2. 마이닝 레전드가 특성 프로필의 표시를 차단하는 경우, 이를 옮겨서 프로필이 보이도록 하세요.

3. 히스토그램 막대 상자에서 5를 선택합니다.

   모델에서 5는 하나의 변수에 대한 최대 상태 수입니다.

   이 예측 가능한 특성의 상태에 영향을 주는 특성은 예측 가능한 특성의 각 상태에 있는 입력 특성의 각 상태 및 해당 분포 값과 함께 나열됩니다.

4. 특성 열에서 소유된 자동차 번호를 찾습니다. 자전거 구매자(1로 레이블이 지정된 열)와 비구매자(0으로 레이블이 지정된 열)의 히스토그램 차이점을 확인합니다. 0 또는 1 대의 자동차를 가진 사람은 자전거를 구입할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

5. 자전거 구매자(열 레이블 1) 열에서 소유한 자동차 수 셀을 두 번 클릭합니다.

   마이닝 레전드는 더 자세한 보기를 표시합니다.

속성 특징

특성 특성 탭을 사용하여 특성 및 값을 선택하여 선택한 값 사례에 다른 특성의 값이 표시되는 빈도를 확인할 수 있습니다.

특성 특성 탭에서 모델을 탐색하려면

1. 특성 목록에서 선택되어 있는지 Bike Buyer 확인합니다.

2. 값을1로 설정합니다.

   시청자는 집에 자녀가 없고, 출퇴근이 짧고, 북미 지역에 거주하는 고객이 자전거를 구입할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

특성 차별

특성 차별 탭을 사용하여 자전거 구매의 두 불연속 값과 다른 특성 값 간의 관계를 조사할 수 있습니다. 모델에는 TM_NaiveBayes 1과 0의 두 가지 상태만 있으므로 뷰어를 변경할 필요가 없습니다.

뷰어에서 자동차를 소유하지 않는 사람들은 자전거를 구입하는 경향이 있으며, 두 대의 자동차를 소유한 사람들은 자전거를 구입하지 않는 경향이 있음을 알 수 있습니다.

관련 작업

다른 마이닝 모델을 살펴보려면 다음 항목을 참조하세요.

• 의사 결정 트리 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)

• 클러스터링 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)

다음 단원:

5단원: 모델 테스트(기본 데이터 마이닝 자습서)

수업의 이전 과제

클러스터링 모델 탐색(기본 데이터 마이닝 자습서)

또한 참조하십시오

Microsoft Naive Bayes 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기
특성 차별 탭(마이닝 모델 뷰어)
특성 프로필 탭(마이닝 모델 뷰어)
속성 특성 탭(마이닝 모델 뷰어)
종속성 네트워크 탭(마이닝 모델 뷰어)