sql server 2008 数据挖掘插件

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3、增工具挖掘结构的改进对挖掘结果准确性的交叉验证新的时序算法挖掘结构的改进数据分区(DataPartitioning)TrainingSetTest Set挖掘结构的改进设置挖掘模型列别名挖掘结构的改进设置数据挖掘筛选器挖掘结构的改进向下钻取到挖掘结构数据注意:在DMX中仅支持时序算法不支持:NaïveBayes算法神经网络算法逻辑回归算法AgendaExcel数据挖掘插件新增工具挖掘结构的改进对挖掘结果准确性的交叉验证新的时序算法对挖掘结果准确性的交叉验证交叉验证的目的对单个模型验证其准确性同一个挖掘结构内各个挖

4、掘模型的比较交叉验证的步骤将挖掘结构分成同等大小的数据分区每次只去掉一个分区然后对剩余的分区建模型,依次迭代直到所有的分区都被排除过使用被排除的分区验证相应模型的准确性分析结果对挖掘结果准确性的交叉验证Demonstration-对一个模型使用交叉验证AgendaExcel数据挖掘插件新增工具挖掘结构的改进对挖掘结果准确性的交叉验证新的时序算法新的时序算法ARTxp算法仍然包含在Microsoft时序算法中时间序列中预测下一步的最佳算法ARIMA算法新加到Microsoft时序算法中长期预测的最佳算法新的Micr

5、osoft时序算法可以使用ARTxp算法训练一个模型而使用ARIMA算法训练另一个模型最终的结果为最佳预测新的时序算法Demonstration-创建一个时序算法模型总结使用熟悉的界面显示了功能更为强大的数据挖掘能力使挖掘结构和模型的开发更为流畅使用交叉验证来评估模型的准确性新的时序算法:可以预测10个步长以内

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