第 4 課：探索目標郵寄模型 (基本資料採礦教學課程)
適用於： SQL Server 2016 Preview
處理完專案中的模型之後，您可以瀏覽模型來尋找值得參考的趨勢。 由於模式光看數字可能相當複雜且難以上手，SQL Server 資料採礦提供了一些視覺化工具，可協助您調查資料及了解演算法在資料內探索到的規則和關聯性。 您也可以使用各種精確度測試，在部署模型之前驗證您的資料集或找出執行能力最佳的模型。
當您使用 SQL Server Data Tools (SSDT) 瀏覽模型，您建立每個模型都會列在 採礦模型檢視器 資料採礦設計師中的索引標籤。 您可以使用檢視器瀏覽模型。 這些檢視器也可以在 Transact-SQL 中使用。
您在 Analysis Services 中用來建立模型的每個演算法都會傳回不同類型的結果。 因此，Analysis Services 為每一類型的機器學習模型提供自訂檢視器。
如果您想要取得詳細資料， Analysis Services 也提供了 HTML 檢視器，稱為 一般內容樹狀檢視器, ，以顯示模型資料和任何模式中找不到，半邊表格格式的詳細的資訊。 如需詳細資訊，請參閱使用 Microsoft 一般內容樹狀檢視器瀏覽模型。
在這一課，您將查看三種模型產生的結果。 每一種模型類型都根據不同的演算法，讓您以不同的角度去了解資料。
決策樹模型指出影響自行車購買行為的因素。
群集模型依客戶的自行車購買行為以及您選擇的其他屬性，將客戶予以分組。
貝氏機率分類模型可以讓您探索不同屬性之間的關聯。
請參閱下列主題，深入了解每一種採礦模型檢視器。
這三種模型可使用檢視 一般內容樹狀檢視器, ，以便擷取公式、 資料值等等。
本課程的第一項工作
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第 5 課︰ 測試模型 & #40。基本資料採礦教學課程 )