SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)

mining structure

Name einer Miningstruktur in der aktuellen Datenbank.

(Erforderlich)

model list

Durch Trennzeichen getrennte Liste von Modellen, die überprüft werden sollen.

Der Standardwert lautet null. Dies heißt, dass alle anwendbaren Modelle verwendet werden. Bei Verwendung des Standardwerts werden Clustering-Modelle automatisch aus der Liste der Kandidaten für die Verarbeitung ausgeschlossen.

(Optional)

data set

Ein ganzzahliger Wert, der angibt, welche Partition in der Miningstruktur zum Testen verwendet wird. Der Wert wird von einer Bitmaske abgeleitet, die die Summe der folgenden Werte darstellt, wobei jeder einzelne Wert optional ist:

Trainingsfälle	0x0001
Testfälle	0x0002
Modellfilter	0x0004

Eine vollständige Liste der möglichen Werte finden Sie in diesem Thema im Abschnitt mit den Hinweisen.

(erforderlich)

target attribute

Zeichenfolge, die den Namen eines vorhersagbaren Objekts enthält. Ein vorhersagbares Objekt kann eine Spalte, eine verschachtelte Tabellenspalte oder eine Schlüsselspalte für eine geschachtelte Tabelle eines Miningmodells sein.

(erforderlich)

target state

Zeichenfolge, die einen bestimmten vorherzusagenden Wert enthält.

Wenn ein Wert angegeben ist, werden die Metriken für diesen bestimmten Status aufgelistet.

Wenn kein Wert oder Null angegeben ist, werden die Metriken für den wahrscheinlichsten Status der einzelnen Vorhersagen berechnet.

Der Standardwert lautet null.

(optional)

target threshold

Zahl zwischen 0,0 und 1, die die Mindestwahrscheinlichkeit angibt, mit der Vorhersagewert als richtig gewertet wird.

Der Standardwert ist null. Das heißt, dass alle Vorhersagen als richtig gewertet werden.

(optional)

test list

Eine Zeichenfolge, die Testoptionen angibt. Dieser Parameter ist für die zukünftige Verwendung reserviert.

(optional)

Das Rowset, das zurückgegeben wird, enthält Bewertungen für jede Partition und Aggregate für alle Modelle.

In der folgenden Tabelle sind die Spalten aufgeführt, die von GetValidationResults zurückgegeben werden.

Die folgende Tabelle enthält Beispiele für die Werte, mit denen Sie die Daten in der für die Kreuzvalidierung verwendeten Miningstruktur angeben können. Wenn Sie Testfälle für die Kreuzvalidierung verwenden möchten, muss die Miningstruktur bereits ein Testdataset enthalten. Informationen zum Definieren eines Testdatasets bei der Erstellung einer Miningstruktur finden Sie unter Trainings- und Testdatasets.

Weitere Informationen über die Szenarien, in denen Sie Kreuzvalidierung verwenden würden, finden Sie unter Tests und Überprüfung (Data Mining).

In diesem Beispiel werden Genauigkeitsmeasures für ein einzelnes Entscheidungsstrukturmodell, v Target Mail DT, zurückgegeben, das mit der vTargetMail-Miningstruktur verknüpft ist. Der Code auf Zeile vier gibt an, dass die Ergebnisse auf den Testfällen basieren müssen, die für jedes Modell mit dem jeweils modellspezifischen Filter gefiltert wurden. [Bike Buyer] gibt die zu vorherzusagende Spalte an, und die 1 auf der folgenden Zeile gibt an, dass das Modell nur für den bestimmten Wert 1 ("Yes, will buy") ausgewertet werden soll.

Die letzte Zeile des Codes gibt an, dass der Statusschwellenwert 0,5 beträgt. Das heißt, dass Vorhersagen mit einer Wahrscheinlichkeit über 50 Prozent bei der Genauigkeitsberechnung als "gute" Vorhersagen bewertet werden sollen.

CALL SystemGetAccuracyResults (
[vTargetMail],
[vTargetMail DT],
6,
'Bike Buyer',
1,
0.5
)

Beispielergebnisse:

Die Kreuzvalidierung in SQL Server Enterprise ist erst ab SQL Server 2008 verfügbar.

Verweis