使用 [ 屬性特性 ] 窗格來探索貝氏機率模型中結果與輸入屬性之間的關聯性。 您可以選擇目標屬性的值,然後查看對結果影響最強的輸入屬性清單。
如需詳細資訊:Microsoft貝氏機率分類演算法,使用Microsoft貝氏機率分類查看器流覽模型
選項。
重新整理查看器內容
在查看器中重載採礦模型。
採礦模型
從目前採礦結構中的模型選擇要檢視的採礦模型。 採礦模型會自動在自定義查看器中開啟,最適合您所選擇的特定模型類型。
檢視人員
選擇要用來探索所選採礦模型的查看器。 針對每個模型,您可以選擇自定義查看器,或Microsoft採礦內容查看器。 如果有的話,外掛程式查看器也會出現在這份清單中。
屬性
選擇您想要分析的可預測屬性。
ReplTest1
為您在 [屬性] 中設定的可預測屬性選擇狀態。 由於貝氏機率分類模型不支持連續變數,因此所有目標屬性都有離散或離散化的結果。 Missing 屬性一律會自動新增至清單。
<可預測狀態的特性>
圖表包含下列數據行,描述輸入屬性的狀態如何與選取的可預測屬性狀態相關。
| 值 | 說明 |
|---|---|
| 變數 | 列出採礦模型中的輸入屬性。 |
| 數值 | 列出 Variable 中輸入屬性的每個狀態。 |
| 概率 | 長條代表該數據列中屬性和值與可預測屬性之選取狀態相關聯的機率。 將滑鼠停留在列上,以百分比檢視機率。 |
另請參閱
資料採礦演算法 (Analysis Services - 數據採礦)
採礦模型查看器 (資料採礦模型設計工具)
數據採礦模型查看器