ALTER MINING STRUCTURE(DMX)
기존 마이닝 구조를 기반으로 새 마이닝 모델을 만듭니다. ALTER 문으로 새 마이닝 모델을 만들기 위해서는 먼저 구조가 있어야 합니다. 이러한 점에서 이 문은 CREATE MINING MODEL 문과 다릅니다.
구문
ALTER MINING STRUCTURE <structure>
ADD MINING MODEL <model>
(
[(<column definition list>)]
)
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH]
인수
- structure
모델을 추가할 마이닝 구조의 이름입니다.
- model
모델의 고유한 이름입니다.
- column definition list
열 정의의 쉼표로 구분된 목록입니다.
- algorithm
데이터 마이닝 공급자의 공급자 정의 이름입니다.
- parameter list
선택 사항입니다. 알고리즘에 대해 공급자가 정의한 매개 변수의 쉼표로 구분된 목록입니다.
주의
마이닝 구조에 복합 키가 포함된 경우 이 구조에서 정의한 모든 키 열이 마이닝 모델에 포함되어야 합니다.
Microsoft 클러스터링 및 Microsoft 시퀀스 클러스터링 알고리즘을 사용하여 만든 모델의 경우처럼 모델에 예측 가능 열이 필요하지 않을 경우에는 열 정의를 문에 포함하지 않아도 됩니다. 결과 모델의 모든 특성은 입력으로 처리됩니다.
WITH DRILLTHROUGH 절을 사용하면 새 마이닝 모델에서 드릴스루를 사용할 수 있습니다. 드릴스루는 모델을 만들 때만 사용할 수 있습니다.
열 정의 목록
각 열에 대해 다음 정보를 포함하여 열 정의 목록을 사용하는 모델의 구조를 정의합니다.
- 이름(필수)
- 모델링 플래그
- 이 열을 예측할 알고리즘에 표시하며 PREDICT 또는 PREDICT_ONLY 절로 표시되는 예측 요청
열 정의 목록에 대해 다음 구문을 사용하여 단일 열을 정의합니다.
<column name> [<modeling flags>] [<prediction>]
열 하나에 대해 여러 개의 모델링 플래그를 정의할 수 있습니다. 마이닝 모델 열에 정의할 수 있는 마이닝 모델 플래그에 대한 자세한 내용은 마이닝 모델 열을 참조하십시오.
예측 절을 사용하여 예측 열의 사용 방법을 설명합니다. 다음 표에서는 사용 가능한 두 가지 절을 설명합니다.
PREDICT |
이 열은 모델에 의해 예측될 수 있으며 다른 예측 가능 열 값을 예측하기 위해 입력 사례에 제공될 수 있습니다. |
PREDICT_ONLY |
이 열은 모델에 의해 예측될 수 있지만 이 열의 값을 입력 사례에 사용하여 다른 예측 가능 열 값을 예측할 수는 없습니다. |
매개 변수 정의 목록
매개 변수 목록을 사용하여 모델의 성능과 기능을 조정할 수 있습니다. 매개 변수 목록 구문은 다음과 같습니다.
[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,?
각 알고리즘과 관련된 매개 변수 목록은 데이터 마이닝 알고리즘을 참조하십시오.
예
다음 예에서는 Naive Bayes 마이닝 모델을 New Mailing 마이닝 구조에 추가합니다.
ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]
ADD MINING MODEL [Naive Bayes]
(
CustomerKey,
Gender,
[Number Cars Owned],
[Bike Buyer] PREDICT
)
Using Microsoft_Naive_Bayes
참고 항목
참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 정의 문
DMX(데이터 마이닝 확장) 데이터 조작 문
DMX(데이터 마이닝 확장) 문 참조