Gráfico de precisión (complementos de minería de datos de SQL Server)

Un gráfico de precisión permite aplicar un modelo a un nuevo conjunto de datos y, a continuación, evaluar el rendimiento del modelo. El gráfico de precisión creado por este asistente es un gráfico de elevación, que es un tipo de gráfico que se usa con frecuencia para medir la precisión de un modelo de minería de datos. Este tipo de gráfico de precisión muestra una representación gráfica de la mejora que obtiene del uso del modelo de minería de datos especificado, en comparación con las predicciones aleatorias, y en el caso ideal en el que el 100 % de las predicciones son precisos. Puede comparar varios modelos dentro de un único gráfico.

Ejemplo

Tenga en cuenta el caso en el que el departamento de marketing de Adventure Works Cycles quiere crear una campaña de correo dirigida. En las campañas pasadas, saben que una tasa de respuesta del 10 por ciento es típica. Tienen una lista de 10 000 clientes potenciales almacenados en una tabla de la base de datos. En función de la tasa de respuesta típica, pueden esperar que 1000 clientes respondan.

Sin embargo, dado que pueden permitirse enviar un anuncio a solo 5.000 clientes, el departamento de marketing usa un modelo de minería de datos para dirigirse a los 5.000 clientes que tienen más probabilidades de responder.

Si la empresa selecciona aleatoriamente 5.000 clientes, puede esperar recibir solo 500 respuestas positivas, ya que solo el 10 % de los destinatarios suelen responder. Este escenario es el que representa la línea aleatoria del gráfico de elevación.

Sin embargo, si el departamento de marketing usa un modelo de minería de datos para dirigirse a su correo, y si el modelo fuera perfecto, la empresa podría esperar recibir 1000 respuestas enviando un anuncio a los 1000 clientes potenciales recomendados por el modelo. Este escenario se representa mediante la línea ideal en el gráfico de elevación.

Usar el Asistente para gráficos de precisión

Para crear un gráfico de precisión, debe hacer referencia a una estructura de minería de datos existente. Puede medir la precisión de varios modelos basados en esa estructura, siempre y cuando prediga lo mismo.

Si no está seguro de qué estructuras están disponibles, puede explorar el servidor. Para obtener más información, vea Examinar modelos en Excel (complementos de minería de datos de SQL Server).

Para crear un gráfico de precisión

1. Haga clic en la cinta Cliente de Minería de Datos.

2. En el grupo Precisión y validación , haga clic en Gráfico de precisión.

3. En el cuadro de diálogo Seleccionar estructura o modelo , elija el modelo que desea evaluar. Haga clic en Next.

   Nota:

   Debe elegir un modelo que coincida estrechamente con los datos que quiere probar.

4. En el cuadro de diálogo Especificar columna para predecir y valor para predecir , elija la columna que desea predecir y un valor de destino, si procede. Haga clic en Next.

   Por ejemplo, en el ejemplo anterior, puede elegir la columna que modela la respuesta del cliente y especificar el valor objetivo como "Probablemente comprará".

   Nota:

   No se puede predecir un valor continuo. Sin embargo, puede discretizar la columna separando los valores en intervalos discretos. Debe hacerlo antes de crear el modelo de minería de datos.

5. En el cuadro de diálogo Seleccionar datos de origen, especifique el origen de los datos que pasará por el modelo para crear una predicción.

6. Si usa un origen externo de datos y no los datos de prueba almacenados con el modelo, en el cuadro de diálogo Especificar relaciones , asigne las columnas de los nuevos datos de origen a las columnas usadas en el modelo de minería de datos.

   Si los nombres de las columnas son similares, el asistente los asignará automáticamente. Aunque algunas columnas de los datos de entrada pueden ser irrelevantes para el análisis y se pueden omitir, algunas columnas son necesarias para que el modelo de minería de datos procese la entrada. Estas columnas pueden incluir un identificador de transacción, el valor de destino o las columnas usadas para la predicción. Si no asigna una columna necesaria, el asistente proporcionará un mensaje de advertencia.

7. Haga clic en Finalizar

   El asistente crea un informe que incluye el gráfico de impulso y los datos subyacentes.

Requisitos

Si va a predecir un valor discreto, debe seleccionar el valor de destino que desea predecir. Por ejemplo, si los datos se clasifican con una respuesta "Sí: Comprar" como 1 y la respuesta "No: No comprar" como 2, debe especificar 1 o 2 como valores de predicción. Sin embargo, si desea predecir un intervalo de valores, solo puede comparar dos valores a la vez. Por ejemplo, si desea predecir una puntuación superior a 5, es posible que tenga que volver a etiquetar los datos de origen y crear un nuevo modelo que separa los resultados en dos conjuntos: los mayores que 5 y los menores que 5. A continuación, puede comparar la precisión de esos dos grupos.

Descripción de la precisión

Puede crear dos tipos de gráficos, uno en el que especifique un estado de la columna de predicción y otro en el que no especifique el estado.

Si especifica el estado de la columna de predicción, el eje X del gráfico representa el porcentaje del conjunto de datos de prueba que se usa para comparar las predicciones. El eje y del gráfico representa el porcentaje de valores que se predicen como el estado especificado.

Si no especifica el estado de la columna de predicción, el gráfico muestra la precisión del modelo para todas las predicciones posibles.

Para obtener más información sobre cómo funciona un gráfico de elevación y cómo se calcula la precisión en función de las líneas de predicción aleatorias e ideales, vea el tema "Gráfico de elevación" en los Libros en pantalla de SQL Server.

Véase también

Validar modelos y usar modelos para la predicción (complementos de minería de datos para Excel)