PredictCaseLikelihood (dmx)

Sözdizimi

PredictCaseLikelihood([NORMALIZED|NONNORMALIZED])

Bağımsız değişkenler

• NORMALE DÖNDÜ
  Dönüş değeri, model olmadan servis talebi olasılığını bölünmesiyle modeli içindeki durum olasılığını içerir.

• NONNORMALIZED
  Dönüş değeri, durum özniteliklerinin bir olasılıklar ürün böyle ham olasılığını içerir.

Geçerli Oldukları

Kullanılarak oluşturulan modelleri Microsoft Kümeleme ve Microsoft sırası kümeleme algoritmaları.

Dönüş Türü

Çift duyarlıklı kayan nokta sayısı 0 ile 1 arasında.Yakın bir sayı 1 gösterir durum oluşma Bu modelde daha yüksek bir olasılık vardır.Yakın bir sayı 0 durum Bu modelde gerçekleşmesi olasılığı olduğunu gösterir.

Açıklamalar

Varsayılan olarak, sonucu PredictCaseLikelihood işlev normale döndü.Normalleştirilmiş değerleri genellikle daha yararlı öznitelikleri sayısı bir durum artış ve herhangi iki, ham olasılıklar arasındaki farklar durums daha küçük olur.

Aşağıdaki denklemi normalleştirilmiş değerleri, belirli bir x ve y: hesaplamak için kullanılır

• x kümeleme modelini temel alan durum olasılığını =

• y = günlük eğitim durumlarda sayım temel alan durum olasılığını olarak hesaplanan Marjinal durum olasılığını

• Z = Exp (log(x) – Log(Y))

Normalleştirilmiş = (z / (1 + z))

Örnekler

Aşağıdaki örnek, olasılığını verir belirtilen durum 'temel kümeleme modeli içinde ortaya çıkar Adventure Works dw veritabanı.

SELECT
  PredictCaseLikelihood() AS Default_Likelihood,
  PredictCaseLikelihood(NORMALIZED) AS Normalized_Likelihood,
  PredictCaseLikelihood(NONNORMALIZED) AS Raw_Likelihood,
FROM
  [TM Clustering]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
  '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
  'Graduate Degree' AS [Education],
  0 AS [Number Cars Owned],
  0 AS [Number Children At Home]) AS t

Beklenen sonuçlar:

Bu sonuçlar arasındaki fark, normalleştirme etkisini göstermektedir.Ham değeri CaseLikelihood önerir, durum olasılığı yüzde 20 kadar; Bununla birlikte, sonuçlar normalize, durum olasılığını çok düşük olduğunu belirgin olur.

Ayrıca bkz.

Başvuru

Kavramlar