Eşleştirme türleri (dmx) sorgu işlevler
Kullanabileceğiniz SELECT deyim içinde veri Mining Extensions (dmx) oluşturmak farklı türde sorgular.Bir sorgu araştırma modeli kendisine, yeni Öngörüler yapmak veya yeni verilerle eğitim modeli değiştirme hakkında bilgi döndürmek için kullanılır.Analysis Servicesçeşitli sorguda döndürülen bilgi türünü denetleyen özel işlevler sağlar.Bu işlevler için dmx sorgu eklediğinizde, ek İstatistikler veya veri sütunlarının alabilirsiniz.Ancak, her sorgu türü ve her model türü yalnızca belirli işlevlerini destekler.
Ortak İşlevler
sonuçlar döndüren bir araştırma modeli genişletmek için işlevlerini kullanabilirsiniz.İçin aşağıdaki işlevleri kullanabilirsiniz SELECT deyim tablo deyim verir:
Buna ek olarak, aşağıdaki işlevleri hemen hemen tüm model türleri için desteklenir:
Ek işlevler tek tek algoritmalarını destekleyebilir.Her model türü tarafından desteklenen işlevlerin listesi için bkz: Veri madenciliği modelleri sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği).
select sözdizimi için belirli işlevleri
Aşağıdaki tablo , her tür için kullanabileceğiniz işlevler listelenmektedir SELECT deyim.
dmx işlevleri hakkında genel bilgi için bkz: Veri madenciliği Extensions (dmx) işlev başvurusu.
Sorgu türü |
Desteklenen işlevler |
Açıklamalar |
|---|---|---|
Bu işlevler içeren sayısal veri türü sütun sürekli veya discretized olursa olsun, herhangi bir sütun için en yüksek değerleri, en düşük değerleri ve anlamına gelir sağlamak için kullanılabilir. |
||
|
veya |
Bu işlev belirtilen düğüm modeli için alt düğümleri alır ve, örneğin, düğümler arasında yinelemek için kullanılabilir araştırma modeli içeriği.Araştırma modeli içeriği düğümlerin düzenlemeyi modeli türüne göre değişir.Her araştırma modeli türü yapısı hakkında daha fazla bilgi için bkz: İçerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği). Boyut olarak araştırma modeli içeriği kaydettiyseniz, öznitelik hiyerarşisi sorgulamak için piyasada olan diğer bir çok boyutlu ifadeleri (mdx) işlevleri de kullanabilirsiniz. |
|
The Lag function is supported only for time series models. The IsTestCase function is supported in models that are based on a structure that was created using the holdout option, to create a testing data set.Model bir yapı ile gizleme sınama küme üzerinde temel, tüm durumlarda eğitim servis taleplerini kabul edilir. |
||
Bu bağlamda, IsInNode işlevini verir, ait olduğu servis talebi bir küme ıskalası örnek durumda. nın |
||
select from <modeli>.pmml |
Uygulanamaz.xml sorgu işlevleri yerine kullanın. |
pmml gösterimler yalnızca aşağıdaki modeli türleri için desteklenir: Microsoft Karar ağaçları Microsoft Kümeleme |
Model oluşturmak için kullandığınız algoritma özgü tahmin işlevleri. |
Her model türü için tahmin işlevlerin listesi için bkz: Veri madenciliği modelleri sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği). |
|
Model oluşturmak için kullandığınız algoritma özgü tahmin işlevleri. |
Her model türü için tahmin işlevlerin listesi için bkz: Veri madenciliği modelleri sorgulama (- Analysis Services veri madenciliği). |
Ayrıca bkz.