El algoritmo Bayes

rEl algoritmo Bayes naive de Microsoft es un algoritmo de clasificación basado en los teoremas de Bayes y que Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona para el modelado de predicción. La palabra naïve (ingenuo en inglés) del término Bayes naive proviene del hecho que el algoritmo utiliza técnicas Bayesianas pero no tiene en cuenta las dependencias que puedan existir.El algoritmo Bayes naive de Microsoft es un algoritmo de clasificación basado en los teoremas de Bayes y que Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona para el modelado de predicción. La palabra naïve (ingenuo en inglés) del término Bayes naive proviene del hecho que el algoritmo utiliza técnicas Bayesianas pero no tiene en cuenta las dependencias que puedan existir.

Desde el punto de vista computacional, el algoritmo es menos complejo que otros algoritmos de Microsoft y, por tanto, resulta útil para generar rápidamente modelos de minería de datos que detectan las relaciones entre las columnas de entrada y las columnas de predicción. Puede utilizar este algoritmo para realizar la exploración inicial de los datos y, más adelante, aplicar los resultados para crear modelos de minería de datos adicionales con otros algoritmos más complejos y precisos desde el punto de vista computacional.

Ejemplo

Como parte de su estrategia promocional, el departamento de comercialización de la empresa Adventure Works Cycles ha decidido atraer a posibles clientes realizando un envío por correo de folletos. Para reducir costos, desean enviar los folletos solo a los clientes de los que esperan recibir respuesta. La empresa almacena información en una base de datos sobre datos demográficos y respuestas a envíos de correo anteriores. Desean utilizar estos datos para ver el modo en que los datos demográficos como la edad o la ciudad pueden ayudarles a predecir la respuesta a una promoción, comparando los clientes potenciales con los que tienen características similares y con los que han adquirido productos de la empresa en el pasado. En concreto, lo que desean es ver las diferencias entre los clientes que adquirieron una bicicleta y los que no lo hicieron.

Mediante el algoritmo Bayes naive de Microsoft, el departamento de comercialización pude predecir rápidamente un resultado de un perfil de cliente concreto y, por tanto, puede determinar qué clientes responderán a los folletos con más probabilidad. Con el Visor Bayes naive de Microsoft de SQL Server Data Tools (SSDT), también pueden investigar visualmente qué columnas de entrada específicas contribuyen a conseguir respuestas positivas a los folletos.El algoritmo Bayes naive de Microsoft es un algoritmo de clasificación basado en los teoremas de Bayes y que Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona para el modelado de predicción. La palabra naïve (ingenuo en inglés) del término Bayes naive proviene del hecho que el algoritmo utiliza técnicas Bayesianas pero no tiene en cuenta las dependencias que puedan existir.

Desde el punto de vista computacional, el algoritmo es menos complejo que otros algoritmos de Microsoft y, por tanto, resulta útil para generar rápidamente modelos de minería de datos que detectan las relaciones entre las columnas de entrada y las columnas de predicción. Puede utilizar este algoritmo para realizar la exploración inicial de los datos y, más adelante, aplicar los resultados para crear modelos de minería de datos adicionales con otros algoritmos más complejos y precisos desde el punto de vista computacional.

Ejemplo

Como parte de su estrategia promocional, el departamento de comercialización de la empresa Adventure Works Cycles ha decidido atraer a posibles clientes realizando un envío por correo de folletos. Para reducir costos, desean enviar los folletos solo a los clientes de los que esperan recibir respuesta. La empresa almacena información en una base de datos sobre datos demográficos y respuestas a envíos de correo anteriores. Desean utilizar estos datos para ver el modo en que los datos demográficos como la edad o la ciudad pueden ayudarles a predecir la respuesta a una promoción, comparando los clientes potenciales con los que tienen características similares y con los que han adquirido productos de la empresa en el pasado. En concreto, lo que desean es ver las diferencias entre los clientes que adquirieron una bicicleta y los que no lo hicieron.

Mediante el algoritmo Bayes naive de Microsoft, el departamento de comercialización pude predecir rápidamente un resultado de un perfil de cliente concreto y, por tanto, puede determinar qué clientes responderán a los folletos con más probabilidad. Con el Visor Bayes naive de Microsoft de SQL Server Data Tools (SSDT), también pueden investigar visualmente qué columnas de entrada específicas contribuyen a conseguir respuestas positivas a los folletos.El algoritmo Bayes naive de Microsoft es un algoritmo de clasificación basado en los teoremas de Bayes y que Microsoft SQL Server Analysis Services proporciona para el modelado de predicción. La palabra naïve (ingenuo en inglés) del término Bayes naive proviene del hecho que el algoritmo utiliza técnicas Bayesianas pero no tiene en cuenta las dependencias que puedan existir.

Desde el punto de vista computacional, el algoritmo es menos complejo que otros algoritmos de Microsoft y, por tanto, resulta útil para generar rápidamente modelos de minería de datos que detectan las relaciones entre las columnas de entrada y las columnas de predicción. Puede utilizar este algoritmo para realizar la exploración inicial de los datos y, más adelante, aplicar los resultados para crear modelos de minería de datos adicionales con otros algoritmos más complejos y precisos desde el punto de vista computacional.

Ejemplo

Como parte de su estrategia promocional, el departamento de comercialización de la empresa Adventure Works Cycles ha decidido atraer a posibles clientes realizando un envío por correo de folletos. Para reducir costos, desean enviar los folletos solo a los clientes de los que esperan recibir respuesta. La empresa almacena información en una base de datos sobre datos demográficos y respuestas a envíos de correo anteriores. Desean utilizar estos datos para ver el modo en que los datos demográficos como la edad o la ciudad pueden ayudarles a predecir la respuesta a una promoción, comparando los clientes potenciales con los que tienen características similares y con los que han adquirido productos de la empresa en el pasado. En concreto, lo que desean es ver las diferencias entre los clientes que adquirieron una bicicleta y los que no lo hicieron.

Mediante el algoritmo Bayes naive de Microsoft, el departamento de comercialización pude predecir rápidamente un resultado de un perfil

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