SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - wyszukiwania danych)
Zwraca dokładności krzyżowo metryki dla struktura wyszukiwania i pokrewne usługi klastrowania modeli.
Ta procedura składowana zwraca metryki dla całego zestaw danych jako pojedynczą partycję.Służy do dzielenia zestawu danych na przekrój poprzeczny i przywrócić metryki dla każdej partycji, SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - wyszukiwania danych).
Ostrzeżenie
Ta procedura składowana działa tylko dla modeli klastrowanie.Klastrowanie modeli, użyj SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - wyszukiwania danych).
Składnia
SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure>
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])
Argumenty
mining structure
Nazwa struktura wyszukiwania w bieżącej bazie danych.(Wymagane)
mining model list
Rozdzielana przecinkami lista modeli do sprawdzania poprawności.Wartością domyślną jest null, co oznacza, że wszystkie modele stosowane są używane.Użyto domyślnej-klastrowanie modeli automatycznie są wyłączone z listy kandydatów do przetworzenia.
(Opcjonalnie)
data set
Wartość całkowitą, która wskazuje, które partycji w struktura wyszukiwania jest używany do testowania.Wartość jest pochodną maskę bitową, która stanowi sumę następujących wartości, gdzie dowolną pojedynczą wartość jest opcjonalne:Przypadki szkolenia
0X0001
Testów
0X0002
Filtr modelu
0X0004
Aby uzyskać pełną listę możliwych wartości zobacz sekcję Spostrzeżenia tego tematu.
(Wymagane)
test list
Ciąg, który określa opcje badania.Ten parametr jest zarezerwowany do użytku w przyszłości.(opcjonalnie)
Zwracany typ
Tabela zawierająca wyniki dla każdej z poszczególnych partycji i zagregowanych danych dla wszystkich modeli.
Poniższa tabela zawiera listę kolumn, zwrócony przez SystemGetClusterAccuracyResults.Aby dowiedzieć się więcej o interpretowaniu informacji zwracanych przez procedura składowana, zobacz Raport sprawdzania poprawności krzyżowych (Analysis Services - wyszukiwania danych).
Nazwa kolumny |
Opis |
|---|---|
ModelName |
Nazwa modelu, która została zbadana.Wszystkie wskazuje, że wynik jest wartość zagregowana dla wszystkich modeli. |
Nazwa_atrybutu |
Nie ma zastosowania do modeli klastrowanie. |
AttributeState |
Nie ma zastosowania do modeli klastrowanie. |
PartitionIndex |
Numer, który wskazuje partycję. Dla tej procedura składowana, numer jest zawsze 0. |
PartitionCases |
Liczba całkowita wskazująca liczbę przypadków zostały przetestowane. |
Test |
Typ testu, który został wykonany. |
Miara |
Nazwa miara zwracane przez badania.Środki dla każdego modelu zależą od typu model i typ wartości przewidywalne. Listę środków zwracane dla każdego typu przewidywalny, zobacz Raport sprawdzania poprawności krzyżowych (Analysis Services - wyszukiwania danych). Definicję każdego miara Sprawdzanie poprawności krzyżowych (Analysis Services - wyszukiwania danych). |
Wartość |
Ocena prawdopodobieństwa wskazujący prawdopodobieństwo przypadek klastra. |
Uwagi
Poniższa tabela zawiera przykłady wartości, które można użyć do określenia danych w struktura wyszukiwania używany do sprawdzania poprawności krzyżowych.Jeśli chcesz użyć testów krzyżowo struktura wyszukiwania musi już zawierać testów zestaw danych.Aby uzyskać informacje dotyczące sposobu definiowania zestaw testowania danych podczas tworzenia struktura wyszukiwania, zobacz Partycjonowanie danych do szkolenia i testowania zestawy (Analysis Services - wyszukiwania danych).
Wartość całkowita |
Opis |
|---|---|
1 |
Są używane tylko w przypadkach szkolenia. |
2 |
Są używane tylko w przypadkach badania. |
3 |
Używane są zarówno spraw kształcenia i testowania przypadkach. |
4 |
Nieprawidłowa kombinacja. |
5 |
Są używane tylko w przypadkach szkolenia i stosowany jest filtr modelu. |
6 |
Są używane tylko w przypadkach badania i stosowany jest filtr modelu. |
7 |
Szkolenie i badania przypadków są używane i stosowany jest filtr modelu. |
Aby uzyskać więcej informacji na temat scenariusze, w których można użyć krzyżowe sprawdzanie poprawności, zobacz Sprawdzanie poprawności modeli wyszukiwania danych (Analysis Services - wyszukiwania danych).
Przykłady
W tym przykładzie zwraca dokładności środki dla dwóch modeli klastrów o nazwie Cluster 1 i Cluster 2, które są skojarzone z vTargetMail struktura wyszukiwania.Kod w wierszu 4 wskazuje, że wyniki powinna być oparta na przypadkach badania samodzielnie, bez żadnych filtrów, które mogą być skojarzone z każdym modelem.
CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)
Przykładowe wyniki:
ModelName |
Nazwa_atrybutu |
AttributeState |
PartitionIndex |
PartitionSize |
Test |
Miara |
Wartość |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Klaster 1 |
0 |
5545 |
Klastrowanie |
Prawdopodobieństwo sprawy |
0.796514342249313 |
||
Klaster 2 |
0 |
5545 |
Klastrowanie |
Prawdopodobieństwo sprawy |
0.732122471228572 |
Wymagania
Sprawdzanie poprawności krzyżowych jest dostępna tylko w SQL Server Enterprise począwszy od SQL Server 2008.
Zobacz także