Базы данных Oracle - статьи



              

Как начать работать с Oracle Data Miner - часть 2


Выполните следующие шаги для создания деревьев решений:

  1. В меню Activity выберите пункт Build.
  2. Первый экран мастера (wizard) содержит общую информацию. Нажмите Next.
  3. На шаге 1 из 5: Тип модели (Model Type), оставьте Function Type (тип функции) как Classification (классификация) и Algorithm (алгоритм) как Decision Tree. Нажмите Next. В продукте Oracle Data Miner классификация - это тип функции, или категория алгоритмов, относящихся к классификации, а дерево решений - это алгоритм, который принадлежит данному типу функций.
  4. На шаге 2 из 5: Данные (Data), удостоверьтесь, что выбранная схема - это SURVEYS и таблица/представление (table/view) - это CUSTOMER_SATISFACTION. Если они еще не выбраны, выберите их из списка. Уникальный идентификатор является в этом случае единственным значением. Удостоверьтесь, что выбран первичный ключ МCUSTOMER_SATISFACTION_ID. В секции Select Columns выберите все столбцы. Нажмите Next.
  5. На шаге 3 из 5: Использование данных (Data Usage), выберите все колонки, кроме CUSTOMER_SATISFACTION_ID, как ввод и выберите FEEDBACK как назначение. Нажмите Next. Столбец FEEDBACK в таблице содержит ответ как POSITIVE или NEGATIVE. Oracle Data Miner проанализирует этот двоичный ответ применительно ко всем атрибутам, чтобы определить те из них, которые влияют на отзывы клиентов в наибольшей степени.
  6. На шаге 4 из 5: Для выбора Preferred Target Value, выберите Negative. Нажмите Next. (Это значение может быть изменено в любой момент.) Выбор Negative настраивает Oracle Data Miner на поиск решений, результатом которых является отрицательный ответ, и дерево решений будет структурировано в соответствии с этим. На шаге 5 из 5: Имя действия (Activity Name), измените имя на CUSTOMER_SAT_1 (увеличьте последнее число, если вы повторно выполняете это действие). Нажмите Next.
  7. В шаге Finish оставьте выбранную опцию Run upon finish и нажмите Finish для начала этого процесса.

На этом этапе Oracle Data Miner определяет лучшие расщепления атрибутов, строит модель и тестирует правила, которые сгенерированы с этим набором данных. Рисунок 3 показывает шаги-действия (activity steps).




Содержание  Назад  Вперед