散布図では、モデルによって予測された値に対して、データ内の実際の値がグラフ化されます。 散布図は、X 軸に沿って実際の値を表示し、Y 軸に沿って予測値を表示します。 また、完全な予測を示す線も表示されます。予測値は実際の値と正確に一致します。 この理想的な 45 度の角度線からの点の距離は、予測がどれだけうまく行われたか、どれだけ低いかを示します。
散布図の理解
マーケティング部門が、プロモーション電子メールで送信されたリンクのクリック数に基づいて毎日の売上を予測するモデルを考えてみましょう。 クリック数と売上高の両方が連続する数値であるため、クリック数を独立変数としてグラフ化し、売上を従属変数としてグラフ化できます。 これを行うと、直線は予想される線形関係を示し、その線の周りに散らばっている点は、実際のデータが予想とどのように分岐しているかを示します。 この分析では、一連の結果が特定の入力とどれだけ密接に関連しているか、および理想的なモデルからのバリエーションの量がひとめでわかります。
結果の解釈
次の図は、先ほど説明したシナリオ用に作成された散布図の例を示しています。
線の周りに散らばっている任意のポイントでマウスを一時停止すると、予測された値と実際の値をヒントに表示できます。 散布図には マイニング凡例 はありません。ただし、グラフ自体には、モデルに関連付けられているスコアを表示する凡例が含まれています。 スコアの解釈の詳細については、「 線形回帰モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
グラフの視覚的表現はクリップボードにコピーできますが、基になるデータや数式はコピーできません。 線の回帰式を表示する場合は、モデルに対するコンテンツ クエリを作成できます。 詳細については、「 線形回帰モデルクエリの例」を参照してください。
散布図に関する制限事項
散布図は、[ 入力選択 ] タブで選択したモデルに連続予測可能な属性が含まれている場合にのみ作成できます。 追加の選択を行う必要はありません。散布図グラフの種類は、モデルと属性の種類に基づいて [ リフト チャート ] タブに自動的に表示されます。
時系列モデルは連続する数値を予測しますが、散布図を使用して時系列モデルの精度を測定することはできません。 履歴データの一部を予約するなど、他にも使用できる方法があります。 詳細については、「 タイム シリーズ モデルクエリの例」を参照してください。
関連コンテンツ
次のトピックでは、散布図と関連する精度グラフを作成および使用する方法について詳しく説明します。
| トピック | リンクス |
|---|---|
| 対象メーリング モデルのリフト チャートを作成する方法のチュートリアルを提供します。 |
基本的なデータ マイニング チュートリアル リフト チャートを使用した精度のテスト (基本的なデータ マイニング チュートリアル) |
| 関連するグラフの種類について説明します。 |
リフト チャート (Analysis Services - データ マイニング) 利益チャート (Analysis Services - データ マイニング) 分類マトリックス (Analysis Services - データ マイニング) |
| マイニング モデルとマイニング構造に対するクロス検証の使用について説明します。 | クロス検証 (Analysis Services - データ マイニング) |
| リフト チャートとその他の精度グラフを作成する手順について説明します。 | テストと検証のタスクと操作方法 (データ マイニング) |