Elegir la columna que se va a usar para probar un modelo de minería de datos

Para poder medir la precisión de un modelo de minería de datos, debe decidir cuál es el resultado que desea evaluar. La mayoría de los modelos de minería de datos requieren que elija al menos una columna para usarla como atributo de predicción al crear el modelo. Por lo tanto, al probar la precisión del modelo, generalmente debe seleccionar ese atributo para probarlo.

En la lista siguiente se describen algunas consideraciones adicionales para elegir el atributo de predicción que se usará en las pruebas:

• Algunos tipos de modelos de minería de datos pueden predecir varios atributos, como redes neuronales, que pueden explorar las relaciones entre muchos atributos.

• Otros tipos de modelos de minería de datos, como los modelos de agrupación en clústeres, no tienen necesariamente un atributo predecible. Los modelos de agrupación en clústeres no se pueden probar a menos que tengan un atributo predecible.

• Para crear un gráfico de dispersión o medir la precisión de un modelo de regresión, es necesario elegir un atributo de predicción continuo como resultado. En ese caso, no se puede especificar un valor de destino. Si vas a crear algo distinto a un gráfico de dispersión, la columna de la estructura de minería subyacente también debe tener el tipo de contenido de Discreto o Discretizado.

• Si elige un atributo discreto como resultado predecible, también puede especificar un valor de destino o dejar el campo Predict Value en blanco. Si incluye un valor de predicción, el gráfico medirá solo la eficacia del modelo al predecir el valor de destino. Si no especifica un resultado de destino, el modelo se mide por su precisión en la predicción de todos los resultados.

• Si desea incluir varios modelos y compararlos en un único gráfico de precisión, todos los modelos deben usar la misma columna de predicción.

• Al crear un informe de validación cruzada, Analysis Services analizará automáticamente todos los modelos que tengan el mismo atributo de predicción.

• Cuando se selecciona la opción Synchronize Prediction columns and Values (Sincronizar columnas de predicción y valores), Analysis Services elige automáticamente las columnas de predicción que tienen los mismos nombres y tipos de datos coincidentes. Si las columnas no cumplen estos criterios, puede desactivar esta opción y elegir manualmente una columna de predicción. Es posible que tenga que hacerlo si va a probar el modelo con un conjunto de datos externo que tiene columnas diferentes a la del modelo. Sin embargo, si elige una columna con el tipo incorrecto de datos, obtendrá un error o resultados incorrectos.

Especificación del resultado que se va a predecir

1. Haga doble clic en la estructura de minería de datos para abrirla en el Diseñador de minería de datos.

2. Seleccione la pestaña Gráfico de precisión de minería.

3. Seleccione la pestaña Selección de entrada .

4. En la pestaña Selección de entrada , en Nombre de columna predecible, seleccione una columna de predicción para cada modelo que incluya en el gráfico.

   Las columnas del modelo de minería de datos que están disponibles en el cuadro Nombre de columna de predicción son solo las que tienen el tipo de uso establecido en Predict o Predict Only.

5. Si desea determinar el levantamiento de un modelo, debe seleccionar un valor de resultado específico para medirlo, eligiendo de la lista Predict Value (Valor a predecir).

Véase también

Elegir y asignar datos de prueba de modelos
Elegir un tipo de gráfico de precisión y establecer opciones de gráfico