Technische Referenz für den Microsoft Naive Bayes-Algorithmus

Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus ist ein Klassifizierungsalgorithmus, der von Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services zur Verwendung in der Vorhersagemodellierung bereitgestellt wird. Der Algorithmus berechnet die bedingte Wahrscheinlichkeit zwischen Eingabespalten und vorhersagbaren Spalten und setzt die Unabhängigkeit der Spalten voraus. Diese Annahme der Unabhängigkeit führt zum Namen Naive Bayes.

Implementierung des Microsoft Naive Bayes-Algorithmus

Dieser Algorithmus ist weniger rechenintensiv als andere Microsoft-Algorithmen und daher nützlich, um schnell Miningmodelle zu generieren, um Beziehungen zwischen Eingabespalten und vorhersagbaren Spalten zu ermitteln. Der Algorithmus berücksichtigt jedes Eingabeattributwertpaar und Ausgabeattributwertpaar.

Eine Beschreibung der mathematischen Eigenschaften des Bayes-Theorems würde den Rahmen dieser Dokumentation sprengen. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Research im Dokument mit dem Titel Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data.

Eine Beschreibung, wie Wahrscheinlichkeiten in allen Modellen angepasst werden, um potenzielle fehlende Werte zu berücksichtigen, finden Sie unter Fehlende Werte (Analysis Services – Data Mining).

Featureauswahl

Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus führt eine automatische Featureauswahl durch, um die Anzahl der Werte zu begrenzen, die beim Erstellen des Modells berücksichtigt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Featureauswahl (Data Mining).

Algorithmus	Analysemethode	Kommentare
Naive Bayes	Shannon-Entropie Bayes-Methode mit K2-A-priori-Verteilung Bayes-Dirichlet mit uniformer A-priori-Verteilung (Standard)	Der Naive Bayes-Algorithmus akzeptiert nur diskrete oder diskretisierte Attribute, daher kann er den Interessantheitsgrad nicht verwenden.

Der Algorithmus ist so konzipiert, dass die Verarbeitungszeit minimiert wird und die Attribute mit der höchsten Wichtigkeit effizient ausgewählt werden. Sie können jedoch steuern, welche Daten der Algorithmus verwendet, indem Sie die Parameter wie folgt festlegen:

• Um die Werte einzuschränken, die als Eingaben verwendet werden, setzen Sie den Wert von MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES herab.

• Um die Anzahl der vom Modell analysierten Attribute einzuschränken, setzen Sie den Wert von MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES herab.

• Um die Anzahl der Werte zu beschränken, die für ein Attribut berücksichtigt werden können, setzen Sie den Wert von MINIMUM_STATES herab.

Anpassen des Naive Bayes-Algorithmus

Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus unterstützt mehrere Parameter, die sich auf das Verhalten, die Leistung und die Genauigkeit des resultierenden Miningmodells auswirken. Sie können außerdem Modellierungsflags für die Modellspalten festlegen, um die Verarbeitung der Daten zu steuern, oder Flags für die Miningstruktur setzen, um anzugeben, wie fehlende oder NULL-Werte behandelt werden sollen.

Festlegen von Algorithmusparametern

Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus unterstützt mehrere Parameter, die sich auf die Leistung und Genauigkeit des resultierenden Miningmodells auswirken. In der folgenden Tabelle wird jeder Parameter beschrieben.

MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES
Gibt die maximale Anzahl von Eingabeattributen an, die der Algorithmus verarbeiten kann, bevor die Funktionsauswahl aufgerufen wird. Wenn dieser Wert auf 0 festgelegt wird, ist die Funktionsauswahl für Eingabeattribute deaktiviert.

Der Standardwert ist 255.

MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES
Gibt die maximale Anzahl von Ausgabeattributen an, die der Algorithmus verarbeiten kann, bevor die Funktionsauswahl aufgerufen wird. Wenn dieser Wert auf 0 festgelegt wird, ist die Funktionsauswahl für Ausgabeattribute deaktiviert.

Der Standardwert ist 255.

MINIMUM_DEPENDENCY_PROBABILITY
Gibt die minimale Abhängigkeitswahrscheinlichkeit zwischen Eingabe- und Ausgabeattributen an. Dieser Wert wird verwendet, um die Größe der vom Algorithmus generierten Inhalte zu beschränken. Diese Eigenschaft kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen. Größere Werte reduzieren die Anzahl von Attributen im Inhalt des Modells.

Der Standardwert ist 0,5.

MAXIMUM_STATES
Gibt die maximale Anzahl der vom Algorithmus unterstützten Attributstatus an. Wenn die Anzahl der Zustände, die ein Attribut aufweist, größer als die maximale Anzahl von Zuständen ist, verwendet der Algorithmus die beliebtesten Zustände des Attributs und behandelt die verbleibenden Zustände als fehlend.

Der Standard ist 100.

Modellierungsflags

Der Microsoft Decision Trees-Algorithmus unterstützt die folgenden Modellierungsflags. Wenn Sie die Miningstruktur oder das Miningmodell erstellen, definieren Sie Modellierungsflags, die angeben, wie die Werte in den einzelnen Spalten während der Analyse behandelt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Modellierungsflags (Data Mining).

Modellierungsflag	Beschreibung
MODEL_EXISTENCE_ONLY	Dies bedeutet, dass die Spalte zwei mögliche Statuswerte haben kann: Missing und Existing. Ein NULL-Wert ist ein fehlender Wert. Gilt für die Miningmodellspalte.
NOT NULL	Gibt an, dass die Spalte keinen NULL-Wert enthalten kann. Ein Fehler tritt auf, wenn Analysis Services während des Modelltrainings einen NULL-Wert erkennt. Gilt für die Miningstrukturspalte.

Anforderungen

Ein Naive Bayes-Strukturmodell muss eine Schlüsselspalte, mindestens ein vorhersagbares Attribut und mindestens ein Eingabeattribut enthalten. Kein Attribut darf kontinuierlich sein. Wenn die Daten kontinuierliche numerische Daten enthalten, werden sie ignoriert oder diskretisiert.

Eingabespalten und vorhersagbare Spalten

Der Microsoft Naive Bayes-Algorithmus unterstützt die spezifischen Eingabespalten und vorhersagbaren Spalten, die in der folgenden Tabelle aufgeführt sind. Weitere Informationen dazu, was die Inhaltstypen bedeuten, wenn sie in einem Miningmodell verwendet werden, finden Sie unter Inhaltstypen (Data Mining).

Spalte	Inhaltstypen
Eingabeattribut	Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Table und Ordered
Vorhersagbares Attribut	Cyclical, Discrete, Discretized, Table und Ordered

Hinweis

Zyklische und sortierte Inhaltstypen werden unterstützt, der Algorithmus behandelt sie jedoch als diskrete Werte und führt keine spezielle Verarbeitung durch.

Weitere Informationen

Microsoft Naive Bayes Algorithm
Beispiele für Naive Bayes-Modellabfrage
Miningmodellinhalt von Naive Bayes-Modellen (Analysis Services - Data Mining)