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

La prueba y validación de un modelo constituye un paso importante en el proceso de minería de datos. Antes de implementar los modelos de minería de datos en un entorno de producción, debe saber cómo se comportan con datos reales.

Los Complementos de minería de datos incluyen herramientas que le ayudan a probar los modelos generados, así como a crear predicciones y recomendaciones utilizando estos.

Gráfico de precisión

El Asistente para gráficos de precisión le ayuda a crear una consulta de predicción y evaluar el rendimiento de un modelo de minería de datos mediante la creación de un gráfico de elevación o gráfico de dispersión. El gráfico de elevación permite distinguir entre los modelos de una estructura que son prácticamente idénticos y determinar cuál ofrece las mejores predicciones.

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

Matriz de clasificación

El Asistente para matrices de clasificación le ayuda a crear una consulta de predicción para evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación. El resultado es un gráfico que resume las predicciones precisas e imprecisas realizadas por el modelo. La matriz es una herramienta valiosa porque no sólo muestra la frecuencia con que el modelo predice un valor correctamente, sino que también muestra qué valores predice el modelo incorrectamente con más frecuencia.

Matriz de clasificación (Complementos de minería de datos de SQL Server)

Gráfico de beneficios

El Asistente para gráficos de beneficios le ayuda a ponderar las ventajas de usar un modelo de minería de datos y evaluar los costos de falsos positivos y falsos negativos.

Este tipo de gráfico mide la precisión de la predicción del modelo e incorpora los costos unitarios y totales que especifique.

Gráfico de beneficios (SQL Server complementos de minería de datos).

Validación cruzada

La validación cruzada es una técnica establecida en la comunidad de la minería de datos para evaluar la validez de un conjunto de datos y la precisión de un modelo de minería de datos en dicho conjunto de datos. Divide un conjunto de datos en subconjuntos y, a continuación, va creando, entrenando y probando modelos de forma iterativa en cada subconjunto.

El Asistente para validación cruzada permite especificar el número de plegamientos por los que dividir los datos y, a continuación, proporciona un informe de validación cruzada que describe estadísticamente las diferencias entre estas secciones transversales. Con esta información, puede determinar si el modelo funciona bien con todos los datos de entrenamiento, o si está sesgado hacia un subconjunto determinado.

Validación cruzada (Complementos de minería de datos de SQL Server)

Asistente para consultas

El Asistente para consultas es una herramienta interactiva que le ayuda a crear una consulta de predicción. Las consultas son la forma de generar recomendaciones, pronósticos futuros, etc.

En el Asistente para consultas , se elige un modelo y, a continuación, se proporcionan datos de entrada, ya sea como valores únicos o de una tabla o un intervalo, y el asistente le ayuda a seleccionar columnas para la salida. También puede agregar funciones a la consulta para generar puntuaciones de probabilidad y otras estadísticas útiles.

Consulta (Complementos de minería de datos de SQL Server)

Editor de consultas avanzadas

Advanced Editor de Power Query es un conjunto interactivo de cuadros de diálogo que le ayuda a crear todo tipo de instrucciones DMX, desde la ejecución de consultas personalizadas hasta la creación y entrenamiento de nuevos modelos, la eliminación de modelos o la creación de nuevos conjuntos de datos.

Editor de consultas avanzadas de minería de datos

Consulte también

Explorar y limpiar datos
Crear un modelo de minería de datos
Implementar y ampliar modelos de minería de datos (Complementos de minería de datos para Excel)