Lektion 5: Testen von Modellen (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Nachdem Sie das Modell nun mithilfe des Schulungssatzes für gezielte Mailingszenarios verarbeitet haben, testen Sie Ihre Modelle mit dem Testsatz. Die Validierung ist ein wichtiger Schritt im Data Mining-Prozess. Bevor Sie die Modelle in einer Produktionsumgebung bereitstellen, ist es wichtig zu wissen, wie gut Ihre Ziel-Mailing-Mining-Modelle mit realen Daten funktionieren.

Da die Daten im Testsatz bereits bekannte Werte für den Fahrradkauf enthalten, ist es einfach zu bestimmen, ob die Vorhersagen des Modells korrekt sind. Das Modell, das am besten funktioniert, wird von der Marketingabteilung Adventure Works Cycles verwendet, um die Kunden für ihre gezielte Mailingkampagne zu identifizieren.

In dieser Lektion überprüfen Sie Ihre Modelle mit mehreren Methoden:

1. Sie erstellen Vorhersagen für den Testsatz, um zu sehen, wie genau das Modell bei den bekannten Ergebnissen ist. Sie verwenden ein Liftdiagramm, um deren Effektivität zu messen.

   Testen der Genauigkeit mit Liftdiagrammen (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

2. Sie testen Ihre Modelle auf einer gefilterten Teilmenge der Daten. Sie können mehrere Modelle im gleichen Liftdiagramm vergleichen.

   Testen eines gefilterten Modells (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Weitere Informationen zur Allgemeinen Modellüberprüfung finden Sie unter Data Mining Concepts.

Erste Aufgabe in Lektion

Testen der Genauigkeit mit Liftdiagrammen (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

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Lektion 4: Erkunden der Zielsendungsmodelle (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Nächste Lektion

Lektion 6: Erstellen und Arbeiten mit Vorhersagen (Grundlegendes Data Mining-Lernprogramm)

Siehe auch

Registerkarte "Diagramm anheben" (Ansicht "Mininggenauigkeitsdiagramm")
Lift-Chart (Analysis Services - Data Mining)
Testen und Überprüfen (Data Mining)
Registerkarte "Klassifizierungsmatrix" (Ansicht "Mininggenauigkeitsdiagramm")
Klassifizierungsmatrix (Analysis Services - Data Mining)