"本文介绍了如何使用Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS) 进行决策树挖掘,特别是在预测新生儿体重是否正常的场景下。通过实例展示了数据集的结构和属性,以及如何在Analysis Services环境中创建项目并构建决策树模型。"
决策树挖掘是一种常用的数据挖掘技术,它通过构建树状模型来分析数据中的模式,从而帮助做出预测或决策。在Microsoft SQL Server 2005中,内置的决策树算法可以处理离散和连续属性,以识别变量之间的关联并预测目标变量。
在本案例中,目标是根据给定的9个属性预测新生儿是否为低出生体重。这些属性包括孕妇年龄(AGE)、胎数(BABYSUM)、分娩方式(FMFS)、孕周数(YZS)、营养状况(YYJG)、是否贫血(PX)、婴儿性别(BABYSEX)和出生体重状态(WEIGHT)。其中,WEIGHT是决策树要预测的离散属性,其他属性作为输入特征。
创建决策树模型的过程如下:
1. **数据准备**:首先,需要导入数据集到SSAS环境中。数据集包含100个实例,其中21个是低出生体重,其余为正常。每个实例有9个属性,ID作为主键。
2. **新建项目**:在Analysis Services集成环境中,选择“文件”>“新建”>“项目”,创建一个新的SSAS项目。
3. **创建数据源**:添加新的数据源连接,指向名为“baby”的数据库和同名的数据表。
4. **数据视图设计**:设计数据视图,选择需要的属性并进行必要的预处理,例如缺失值处理、异常值检测和数据类型转换。
5. **挖掘结构**:创建一个数据挖掘结构,选择决策树算法,并指定“WEIGHT”作为预测目标。其他属性作为输入列。
6. **模型训练**:使用数据集训练模型,算法会基于输入属性找到最佳的分割点,以最大化信息增益或基尼指数。
7. **模型验证与评估**:使用交叉验证或其他方法评估模型的准确性,观察决策树的节点分裂和叶节点,理解各个属性对结果的影响。
8. **模型应用**:部署模型并将其应用于实际问题,例如预测新婴儿的体重状态。
通过这个案例,我们可以了解到决策树在医疗健康领域的应用,以及如何利用SQL Server 2005的工具进行数据挖掘。决策树模型不仅可以提供预测,还能帮助理解不同因素对结果的影响,对妇幼保健工作有重要的参考价值。