Microsoft SQL Server Analysis Services の Microsoft ツリー ビューアーには、Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムを使用して構築されたデシジョン ツリーが表示されます。 Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムは、分類と回帰の両方をサポートするハイブリッド デシジョン ツリー アルゴリズムです。 したがって、このビューアーを使用して、Microsoft 線形回帰アルゴリズムに基づいてモデルを表示することもできます。 Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズムは、不連続属性と連続属性の両方の予測モデリングに使用されます。 このアルゴリズムの詳細については、「 Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズム」を参照してください。
注
モデルで使用されている数式と検出されたパターンに関する詳細情報を表示するには、Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアーを使用します。 詳細については、 Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアーまたは Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアー(データ マイニング) を使用したモデルの参照に関するページを参照してください。
ビューアー タブ
Analysis Services でマイニング モデルを参照すると、モデルの適切なビューアーのデータ マイニング デザイナーの [ マイニング モデル ビューアー ] タブにモデルが表示されます。 Microsoft ツリー ビューアーには、次のタブとペインが含まれています。
決定木
デシジョン ツリー モデルを構築すると、Analysis Services は予測可能な属性ごとに個別のツリーを構築します。 個々のツリーを表示するには、ビューアーの [デシジョン ツリー] タブの [ツリー] リストからツリーを選択します。
デシジョン ツリーは、アルゴリズムによって決定される最も重要な分割を含む一連の分割で構成されます。この分割は、[ すべて ] ノードのビューアーの左側にあります。 右側で追加の分割が行われます。 [すべて] ノードの分割は最も重要です。これは、データセットに最も強力な分割の原因となる条件付きが含まれているためです。そのため、最初の分割が発生しました。
ツリー内の個々のノードを展開または折りたたみ、各ノードの後に発生する分割を表示または非表示にすることができます。 [ デシジョン ツリー ] タブのオプションを使用して、ツリーの表示方法に影響を与えることもできます。 [ レベルの表示 ] スライダーを使用して、ツリーに表示されるレベルの数を調整します。 既定の拡張を使用して、モデル内のすべてのツリーに表示されるレベルの既定の数を設定します。
不連続属性の予測
個別の予測可能な属性を使用してツリーが構築されると、ビューアーはツリー内の各ノードに次の情報を表示します。
分割の原因となった条件。
人気順に並べられた予測可能な属性の状態の分布を表すヒストグラム。
[ヒストグラム] オプションを使用すると、ツリー内のヒストグラムに表示される状態の数を変更できます。 これは、予測可能な属性に多くの状態がある場合に便利です。 状態は、左から右への人気順にヒストグラムで表示されます。表示する状態の数が属性内の状態の合計数より少ない場合、最も人気の低い状態は灰色でまとめて表示されます。 ノードの各状態の正確な数を表示するには、ノード上でポインターを一時停止してヒントを表示するか、ノードを選択して マイニング凡例でその詳細を表示します。
各ノードの背景色は、[ 背景 ] オプションを使用して選択した特定の属性状態のケースの濃度を表します。 このオプションを使用すると、関心のある特定のターゲットを含むノードを強調表示できます。
連続属性の予測
連続予測可能な属性を使用してツリーが構築されると、ビューアーには、ツリー内の各ノードのヒストグラムではなく、ひし形グラフが表示されます。 ダイヤモンド型グラフには、属性の範囲を示すラインがあります。 ダイヤモンドはノードの平均に位置し、ダイヤモンドの幅はそのノードの属性の分散を表します。 細いひし形は、ノードがより正確な予測を作成できることを示します。 ビューアーには回帰式も表示されます。回帰式は、ノード内の分割を決定するために使用されます。
その他のデシジョン ツリーの表示オプション
デシジョン ツリー モデルでドリルスルーが有効になっている場合は、ツリー内のノードを右クリックして [ ドリル スルー] を選択することで、ノードをサポートするトレーニング ケースにアクセスできます。 データ マイニング ウィザード内でドリルスルーを有効にするか、[マイニング モデル] タブ でマイニング モデルのドリルスルー プロパティを調整します。
[ デシジョン ツリー ] タブのズーム オプションを使用してツリーを拡大または縮小したり、[ サイズを合わせる] を使用してモデル全体をビューアー画面に収めることができます。 ツリーが大きすぎて画面に合わせてサイズを変更できない場合は、[ ナビゲーション] オプションを使用してツリー内を移動できます。 [ ナビゲーション ] をクリックすると、表示するモデルのセクションを選択するために使用できる別のナビゲーション ウィンドウが開きます。
ツリー ビューイメージをクリップボードにコピーして、ドキュメントや画像操作ソフトウェアに貼り付けることもできます。 グラフ ビューのコピーを使用して、ビューアーに表示されているツリーのセクションのみをコピーするか、[グラフ全体をコピー] を使用してツリー内のすべての展開ノードをコピーします。
依存関係ネットワーク
Dependency Network には、入力属性とモデル内の予測可能な属性の間の依存関係が表示されます。 ビューアーの左側にあるスライダーは、依存関係の強さに関連付けられたフィルターとして機能します。 スライダーを下げると、最も強いリンクのみがビューアーに表示されます。
ノードを選択すると、ノードに固有の依存関係がビューアーによって強調表示されます。 たとえば、予測可能なノードを選択した場合、ビューアーでは、予測可能なノードの予測に役立つ各ノードも強調表示されます。
ビューアーに多数のノードが含まれている場合は、[ノードの検索] ボタンを使用して特定の ノード を検索できます。 [ ノードの検索 ] をクリックすると、[ ノードの検索 ] ダイアログ ボックスが開き、フィルターを使用して特定のノードを検索して選択できます。
ビューアーの下部にある凡例は、グラフ内の依存関係の種類に色コードを結びつけています。 たとえば、予測可能なノードを選択すると、予測可能なノードは網掛けされたターコイズ色になり、選択したノードを予測するノードはオレンジ色で網掛けされます。
鉱業の伝説
デシジョン ツリー モデルでノードを選択すると、マイニング凡例に次の情報が表示されます。
ノード内のケースの数を、予測可能な属性の状態で分けます。
ノードの予測可能な属性の各ケースの確率。
予測可能な属性の各状態のカウントを含むヒストグラム。
特定のノード (ノード パスとも呼ばれます) に到達するために必要な条件。
線形回帰モデルの場合、回帰式。
ソリューション エクスプローラーと同様の方法で Mining Legend をドッキングして操作できます。
こちらもご覧ください
Microsoft デシジョン ツリー アルゴリズム
マイニング モデル ビューアー (データ マイニング モデル デザイナー)
マイニング モデル ビューアーのタスクと操作方法
データ マイニング ツール
データ マイニング モデル ビューアー