DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법

DMX를 사용하여 다음과 같은 예측 유형을 만들 수 있습니다.

예측 조인

마이닝 모델에 있는 패턴을 기준으로 입력 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 쿼리 문 다음에는 마이닝 모델 열과 입력 열 간에 조인 조건을 제공하는 ON 절이 와야 합니다.

자연 예측 조인

쿼리를 실행할 테이블의 열 이름과 정확히 일치하는 마이닝 모델의 열 이름을 기준으로 예측을 만드는 데 사용합니다. 마이닝 모델 열과 입력 열 간의 일치하는 이름을 기준으로 조인 조건이 자동으로 생성되기 때문에 이 쿼리 문에는 ON 절이 필요하지 않습니다.

빈 예측 조인

입력 데이터를 제공할 필요 없이 가장 가능성이 높은 예측을 찾는 데 사용합니다. 마이닝 모델의 내용만을 기준으로 예측을 반환합니다.

단일 쿼리

쿼리에 데이터를 제공하여 예측을 만드는 데 사용합니다. 이 문을 사용하면 한 가지 사례를 쿼리하여 신속한 결과를 얻을 수 있으므로 매우 유용합니다. 예를 들어 35세 기혼 여성의 자전거 구매 가능성을 예측하는 쿼리를 사용할 수 있습니다. 이 쿼리에는 외부 데이터 원본이 필요하지 않습니다.

DMX에서 예측 쿼리를 만들려면 다음 요소를 결합하여 사용합니다.

• SELECT [FLATTENED]

• TOP

• FROM <model> PREDICTION JOIN

• ON

• WHERE

• ORDER BY

예측 쿼리의 SELECT 요소는 결과 집합에 표시되는 열과 식을 정의하며 다음 데이터를 포함할 수 있습니다.

• 마이닝 모델의 Predict 또는 PredictOnly 열

• 예측을 만드는 데 사용하는 입력 데이터의 열

• 데이터 열을 반환하는 함수

FROM <model> PREDICTION JOIN 요소는 예측을 만드는 데 사용하는 원본 데이터를 정의합니다. 단일 쿼리의 경우 이 요소는 열에 할당된 일련의 값입니다. 빈 예측 조인의 경우 이 요소는 빈 상태가 됩니다.

ON 요소는 마이닝 모델에 정의된 열을 외부 데이터 집합의 열에 매핑합니다. 빈 예측 조인 쿼리나 자연 예측 조인을 만드는 경우에는 이 요소를 포함하지 않아도 됩니다.

WHERE 절을 사용하여 예측 쿼리 결과를 필터링할 수 있습니다. TOP 또는 ORDER BY 절을 사용하여 가능성이 가장 높은 예측을 선택할 수 있습니다. 이 절을 사용하는 방법은 SELECT(DMX)를 참조하십시오.

예측 문의 구문에 대한 자세한 내용은 SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN(DMX) 및 SELECT FROM <model>(DMX)을 참조하십시오.

참조