Эта задача анализирует производительность выбранных моделей при прогнозировании столбца "{0}" для проверочных данных, которые будут выбраны на следующей странице мастера. Задача создает матричный отчет и отображает правильные и неправильные классификации, выполненные каждой из моделей на "{0}". Матричный отчет показывает для каждого уникального состояния столбца "{0}" количество вхождений в проверочные данные, а также количество вхождений в результаты прогноза каждой модели. Правильные прогнозы отображаются на основной диагонали матрицы классификации. Ненулевое значение, не находящееся на основной диагонали матрицы, представляет одну или несколько ошибок классификации.
Эта версия несовместима с позже установленной версией. Дополнительные сведения о совместимости см. в статье http://go.mi ...
Эта диаграмма содержит группирования, не поддерживаемые во время разработки. При сохранении отчета эти группирования будут ...
Эта задача анализирует производительность выбранных моделей при прогнозировании столбца "{0}" для проверочных данных, которые ...
Эта задача анализирует производительность выбранных моделей при прогнозировании столбца "{0}" для проверочных данных, которые ...
Эта задача анализирует производительность выбранных моделей при прогнозировании столбца "{0}" для проверочных данных, которые ...
Эта задача выполняет перекрестную проверку выбранных моделей из структуры интеллектуального анализа данных "{0}". Задача ...
Эта задача моделирует рост прибыли, вызванный применением выбранных моделей для определения вариантов, где "{0}"="{1}", в ...
Эта инструкция будет выполнена следующей. Переместите стрелку, чтобы следующей выполнялась другая инструкция. Однако это ...
Эта операция в режиме интеграции с SharePoint не поддерживается. Дополнительные сведения о поддерживаемых операциях приведены ...