Badanie modelu regresji liniowej (Analysis Services - wyszukiwania danych)

Przez badanie zestaw wierszy schematu wyszukiwanie danych, można znaleźć metadane dotyczące modelu.Gdy model został utworzony, gdy model ostatnio został przetworzony, nazwa może obejmować struktura wyszukiwania że zależy od modelu i nazwę kolumna wyznaczone jako atrybut przewidywalne.Może również zwracać parametry, które były używane podczas modelu została utworzona.

SELECT MINING_PARAMETERS 
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'TM_PredictIncome'

Przykładowe wyniki:

Powrót do początku

Następujące kwerendy zwraca model wyszukiwania zawartości dla modelu regresja liniowej, który został zbudowany przy użyciu tego samego źródło danych korespondencji ukierunkowanych, użytej w Samouczek wyszukiwania danych podstawowych.Ten model prognozuje dochód klienta oparte na wiek.

Kwerenda zwraca zawartość węzła, który zawiera formułę regresja.Każda zmienna i współczynnik są przechowywane w oddzielnym wierszu tabela zagnieżdżonej NODE_DISTRIBUTION.Jeśli chcesz wyświetlić formuły pełną regresja, Przeglądarka Microsoft drzewa, kliknij (wszystkie) węzeł i Otwórz Górnictwa legendy.

SELECT FLATTENED NODE_DISTRIBUTION as t
FROM LR_PredictIncome.CONTENT

Oczekiwane wyniki:

Porównania w Górnictwa legendy, formuła regresja wygląda następująco:

Roczny dochód = 57,220.919 + 471.688 * (wiek - 45.427)

Można zobaczyć w Górnictwa legendy, niektóre liczby są zaokrąglone; Jednak w tabela NODE_DISTRIBUTION oraz Górnictwa legendy zasadniczo zawierają te same wartości.

Wartości kolumna VALUETYPE stwierdzić, jakie informacje zawarte w każdym wierszu, co jest przydatne w przypadku przetwarzania wyniki programowo.W poniższej tabela przedstawiono typy wartości, które są wyświetlane formuły regresja liniowej.

Więcej informacji o znaczeniu każdego typu wartości dla modeli regresja, zobacz Górnictwo zawartości modelu regresji liniowej modeli (Analysis Services - wyszukiwania danych).

Powrót do początku

Przy użyciu wyliczania VALUETYPE, jak pokazano w następującej kwerendzie może zwracać tylko współczynnik równanie regresja:

SELECT FLATTENED MODEL_NAME,
    (SELECT ATTRIBUTE_VALUE, VALUETYPE
     FROM NODE_DISTRIBUTION
     WHERE VALUETYPE = 11) 
AS t
FROM LR_PredictIncome.CONTENT

Ta kwerenda zwraca dwa wiersze, z model wyszukiwania zawartości i wiersza z tabela zagnieżdżonej, który zawiera współczynnik.Kolumna ATTRIBUTE_NAME nie włącza się tu ponieważ jest zawsze puste współczynnika.

Powrót do początku

Najprostszym sposobem utworzenia pojedynczej kwerendy na modelu regresja jest za pomocą Wprowadzania kwerendy Singleton okno dialogowe.Na przykład utworzyć następującą kwerendę DMX, wybierając model regresja właściwe Wybieranie Singleton kwerendy, a następnie wpisując 20 jako wartość wieku.

SELECT [LR_PredictIncome].[Yearly Income]
From   [LR_PredictIncome]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 20 AS [Age]) AS t

Przykładowe wyniki:

Powrót do początku

Za pomocą wielu funkcje przewidywanie standardowa modele regresja liniowej.Poniższy przykład ilustruje sposób dodawania niektóre Statystyki opisowe do przewidywanie wyniki kwerendy.Wyniki te można zobaczyć jest znaczne odchylenie od średniej dla tego modelu.

SELECT
  ([LR_PredictIncome].[Yearly Income]) as [PredIncome],
  (PredictStdev([LR_PredictIncome].[Yearly Income])) as [StDev1]
From
  [LR_PredictIncome]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 20 AS [Age]) AS t

Przykładowe wyniki:

Powrót do początku