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일반 예측 함수(DMX)

DMX(Data Mining Extensions)에서 SELECT 문을 사용하여 다양한 유형의 쿼리를 만들 수 있습니다. 쿼리는 마이닝 모델 자체에 대한 정보를 반환하거나, 새 예측을 만들거나, 새 데이터로 모델을 학습시켜 모델을 변경하기 위해 사용할 수 있습니다. Analysis Services는 쿼리에 반환되는 정보의 유형을 제어하는 다양한 특수 함수를 제공합니다. 이러한 함수를 DMX 쿼리에 추가하면 추가 통계 또는 데이터 열을 검색할 수 있습니다. 그러나 쿼리 유형과 모델 유형마다 지원되는 함수가 다릅니다.

함수를 사용하여 마이닝 모델이 반환하는 결과를 확장할 수 있습니다. 테이블 식을 반환하는 모든 SELECT 문에 다음 함수를 사용할 수 있습니다.

다음 함수도 거의 모든 모델 유형에 대해 지원됩니다.

개별 알고리즘에서 추가 함수를 지원할 수 있습니다. 각 모델 유형에서 지원하는 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조하십시오.

다음 표에서는 각 SELECT 문 유형에 사용할 수 있는 함수를 나열합니다.

DMX 함수에 대한 자세한 내용은 DMX(Data Mining Extensions) 함수 참조를 참조하십시오.

쿼리 유형

지원되는 함수

설명

SELECT DISTINCT FROM <model>

RangeMin(DMX)

RangeMid(DMX)

RangeMax(DMX)

이러한 함수는 숫자 데이터 형식을 포함하는 열이 연속 열인지 아니면 불연속화된 열인지에 관계없이 해당 열의 최소값, 최대값 및 평균을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.

SELECT FROM <model>.CONTENT

또는

SELECT FROM <model>.DIMENSION_CONTENT

IsDescendant(DMX)

이 함수는 모델의 지정된 노드에 대한 자식 노드를 검색하며 마이닝 모델 콘텐츠의 노드를 반복하는 데 사용할 수 있습니다. 마이닝 모델 콘텐츠에 포함된 노드 배열은 모델 유형에 따라 달라집니다. 각 마이닝 모델 유형의 구조에 대한 자세한 내용은 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

마이닝 모델 콘텐츠를 차원으로 저장한 경우 특성 계층을 쿼리하는 데 사용할 수 있는 다른 MDX(Multidimensional Expressions) 함수도 사용할 수 있습니다.

SELECT FROM <model>.CASES

IsInNode(DMX)

ClientSettingsGeneralFlag 클래스

IsTrainingCase(DMX)

IsTestCase(DMX)

Lag 함수는 시계열 모델에 대해서만 지원됩니다.

IsTestCase 함수는 홀드아웃 옵션을 사용하여 만든 구조를 기반으로 테스트 데이터 집합을 만드는 모델에서 지원됩니다. 모델이 홀드아웃 테스트 집합이 포함된 구조를 기반으로 하지 않을 경우 모든 사례는 학습 사례로 간주됩니다.

SELECT FROM <model>.SAMPLE_CASES

IsInNode(DMX)

이 컨텍스트에서 IsInNode 함수는 이상적인 샘플 사례 집합에 속하는 사례를 반환합니다.

SELECT FROM <model>.PMML

해당 사항 없음. 대신 XML 쿼리 함수 사용

PMML 표현은 다음 모델 유형에 대해서만 지원됩니다.

Microsoft 의사 결정 트리

Microsoft 클러스터링

SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN

모델을 만드는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수

모델 유형별 예측 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조하십시오.

SELECT FROM <model>

모델을 만드는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수

모델 유형별 예측 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조하십시오.

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