Escolha a coluna a ser usada para testar um modelo de mineração

Antes de medir a precisão de um modelo de mineração, você deve decidir qual resultado é que deseja avaliar. A maioria dos modelos de mineração de dados exige que você escolha pelo menos uma coluna para usar como o atributo previsível ao criar o modelo. Portanto, ao testar a precisão do modelo, você geralmente deve selecionar esse atributo para testar.

A lista a seguir descreve algumas considerações adicionais para escolher o atributo previsível a ser usado no teste:

• Alguns tipos de modelos de mineração de dados podem prever vários atributos, como redes neurais, que podem explorar as relações entre muitos atributos.

• Outros tipos de modelos de mineração, como modelos de clustering, não necessariamente têm um atributo previsível. Os modelos de clustering não podem ser testados, a menos que tenham um atributo previsível.

• Para criar um gráfico de dispersão ou medir a precisão de um modelo de regressão requer que você escolha um atributo previsível contínuo como o resultado. Nesse caso, você não pode especificar um valor de destino. Se você estiver criando algo diferente de um gráfico de dispersão, a coluna de estrutura de mineração subjacente também deverá ter um tipo de conteúdo discreto ou discretizado.

• Se você escolher um atributo discreto como o resultado previsível, também poderá especificar um valor de destino ou deixar o campo Prever Valor em branco. Se você incluir um Valor de Previsão, o gráfico medirá apenas a eficácia do modelo na previsão do valor de destino. Se você não especificar um resultado de destino, o modelo será medido para sua precisão na previsão de todos os resultados.

• Se você quiser incluir vários modelos e compará-los em um único gráfico de precisão, todos os modelos deverão usar a mesma coluna previsível.

• Quando você cria um relatório de validação cruzada, o Analysis Services analisará automaticamente todos os modelos que têm o mesmo atributo previsível.

• Quando a opção, Sincronizar colunas de Previsão e Valores, é selecionada, o Analysis Services escolhe automaticamente colunas previsíveis que têm os mesmos nomes e tipos de dados correspondentes. Se suas colunas não atenderem a esses critérios, você poderá desativar essa opção e escolher manualmente uma coluna previsível. Talvez seja necessário fazer isso se estiver testando o modelo com um conjunto de dados externo que tenha colunas diferentes do modelo. No entanto, se você escolher uma coluna com o tipo de dados errado, receberá um erro ou resultados incorretos.

Especificar o resultado a ser previsto

1. Clique duas vezes na estrutura de mineração para abri-la no Designer de Mineração de Dados.

2. Selecione a aba Gráfico de Precisão de Mineração.

3. Selecione a guia Seleção de Entrada .

4. Na guia Seleção de Entrada , em Nome previsível da Coluna, selecione uma coluna previsível para cada modelo que você incluir no gráfico.

   As colunas do modelo de mineração que estão disponíveis na caixa Nome da Coluna Previsível são apenas aquelas com o tipo de uso definido como Prever ou Prever Somente.

5. Se você quiser determinar a elevação de um modelo, deverá selecionar um valor de resultado específico a ser medido, escolhendo na lista Valor Previsto.

Consulte Também

Escolher e mapear dados de teste de modelo
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