Makale
07/26/2011

SystemGetAccuracyResults (- Analysis Services veri madenciliği)

Çapraz doğrulama doğruluk Ölçüler için bir araştırma yapısı ve tüm ilişkili modeller kümeleme modelleri hariç olmak üzere, verir.

Bu saklı yordam tek bir bölüm şeklinde ölçülerine tam veri küme döndürür.Dataset cross-sections bölüm ve her bölüm için Ölçüler döndürmek için kullanmak SystemGetCrossValidationResults (- Analysis Services veri madenciliği).

Not

Bu saklı yordam kullanılarak oluşturulan modeller için desteklenen Microsoft zaman Series algoritması veya Microsoft sırası kümeleme algoritması.Ayrıca, ayrı modelleri kümeleme için kullanmak saklı yordam, SystemGetClusterAccuracyResults (- Analysis Services veri madenciliği).

Sözdizimi

SystemGetAccuracyResults(<mining structure>, 
[,<mining model list>]
,<data set>
,<target attribute>
[,<target state>]
[,<target threshold>]
[,<test list>])

Bağımsız değişkenler

mining structure
Geçerli veritabanında bir araştırma yapısı adı.

(Gerekli)
model list
Doğrulamak için modelleri virgülle ayrılmış listesi.

Varsayılan değer null.Yani, tüm uygulanabilir modeller kullanılır.Varsayılan değer kullanıldığında, kümeleme modelleri işleme için aday listesinden otomatik olarak dışarıda bırakılır.

(İsteğe bağlı)
data set
Hangi bölümde gösteren bir tamsayı değeri araştırma yapısı test etmek için kullanılır.Değer, herhangi bir değer isteğe bağlı olduğu aşağıdaki değerlerin toplamını gösteren bir bit maskesi türetilir:

Eğitim servis taleplerini

0x0001

Test durumlarda

0X0002

Modeli filtre

0X0004

Olası değerler tam listesi için bu konudaki açıklamalar bölümüne bakın.

(gerekli)
target attribute
Öngörülebilir bir nesnenin adını içeren bir dize.Bir sütun, iç içe geçmiş tablo sütun veya iç içe geçmiş tablo anahtar sütununa bir araştırma modeli öngörülebilir bir nesne olabilir.

(gerekli)
target state
Tahmin etmek için belirli bir değeri içeren bir dize.

Bir değer belirtilirse, ölçüler, özel durumu için toplanır.

Değer belirtilmezse veya null belirtilirse, ölçüler için her tahmin en olası durum için hesaplanır.

Varsayılan değer null.

(isteğe bağlı)
target threshold
0,0-İçinde tahmin değeri doğru olarak sayılır minimum olasılık belirtir 1 numarası.

Varsayılan değer null, başka bir deyişle, tüm Öngörüler doğru sayılır.

(isteğe bağlı)
test list
Sınama seçenekleri belirten bir dize.Bu parametre, gelecekteki kullanım için ayrılmıştır.

(isteğe bağlı)

Dönüş Türü

Her bölüm için puanlar ve toplamları tüm modeller için döndürülen satır kümesi içerir.

Aşağıdaki tablo tarafından döndürülen sütunları listeler GetValidationResults.

Sütun adı	Açıklama
Model	Test modelinin adı.Tüm sonucu tüm modeller için toplu olduğunu gösterir.
ÖznitelikAdı	Adı tahmin edilebilir sütun.
AttributeState	Bir hedef değer tahmin edilebilir sütun. Bu sütun için bir değer içeriyorsa, ölçümleri yalnızca belirtilen durumunu toplanır. Bu değer belirtilmezse veya NULL, ölçüler için her tahmin en olası durum için hesaplanır.
PartitionIndex	Sonuç geçerli olduğu bölümü gösterir. Bu yordam için her zaman 0.
PartitionCases	Örnekte satırların sayısını gösteren bir tamsayı kümegöre <data set> parametresi.
Sınama	Gerçekleştirilen sınama türü.
Ölçü	Sýnamasý tarafýndan verilen ölçü adı.Her model için önlemleri modeli türü ve tahmin edilebilir değerin türünü bağlıdır. Her tahmin edilebilir türü için döndürülen önlemlerin bir listesi için bkz: Karşılıklı doğrulama raporu (Analysis Services - veri madenciliği). Her ölçü bir tanım için bkz: Karşılıklı doğrulama (- Analysis Services veri madenciliği).
Değer	Belirtilen ölçü değeri.

Açıklamalar

Aşağıdaki tablo araştırma yapısında çapraz doğrulama için kullanılan verileri belirtmek için kullanabileceğiniz bir değer örnekleri sağlar.Test durumlarda çapraz doğrulama için kullanmak istiyorsanız, araştırma yapısı zaten bir sınama veri küme içermelidir.Bir araştırma yapısı oluşturduğunuzda bir sınama veri küme tanımlama konusunda daha fazla bilgi için bkz: Veri eğitimi ve kümeleri sınama içine bölümleme (Analysis Services - veri madenciliği).

Tamsayı değeri	Açıklama
1	Yalnızca eğitim durumlarda kullanılır.
2	Yalnızca sınama durumlarda kullanılır.
3	Eğitim servis taleplerini ve sınama durumlarda kullanılır.
4	Geçersiz bileşimi.
5	Modeli filtre uygulanır ve yalnızca eğitim durumlarda kullanılır.
6	Modeli filtre uygulanır ve yalnızca sınama durumlarda kullanılır.
7	Modeli filtre uygulanır ve eğitim ve sınama durumlarda kullanılır.

İçinde kullandığınız çapraz doğrulama senaryoları hakkında daha fazla bilgi için bkz: Veri madenciliği modelleri doğrulama (- Analysis Services veri madenciliği).

Örnekler

Bu örnek bir tek karar ağacı modeli için doğruluk ölçüleri verir v Target Mail DT, yani ilişkili vTargetMail Araştırma yapısı.The code on line four indicates that the results should be based on the testing cases, filtered for each model by the filter specific to that model.[Bike Buyer] specifies the column that is to be predicted, and the 1 on the following line indicates that the model is to be evaluated only for the specific value 1, meaning "Yes, will buy".

Kodun son satırı durumu eşik değeri 0,5 olduğunu belirtir.Bu yüzde 50 ' daha büyük bir olasılık olan Öngörüler "iyi" sayılan anlamına gelir doğruluk hesaplanırken Öngörüler.

CALL SystemGetAccuracyResults (
[vTargetMail],
[vTargetMail DT],
6,
'Bike Buyer',
1,
0.5
)

Örnek Sonuç:

ModelName	ÖznitelikAdı	AttributeState	Bölüm boyutu	Sınama	Ölçü	Değer
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Sınıflandırma	Doğru olumlu	605
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Sınıflandırma	Yanlış pozitif	177
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Sınıflandırma	Doğru negatif	501
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Sınıflandırma	Yanlış negatif	355
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Olasılığını	Günlük puan	-0.598454638753028
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Olasılığını	Yükselt	0.0936717116894395
Hedef posta dt v	Bisiklet alıcı	1	1638	Olasılığını	Kök ortalama kare hata	0.361630800104946