DEĞİŞTİRME araştırma yapısı (dmx)

Bağımsız değişkenler

• structure
  Adı çıkarma yapısına araştırma modeli eklenir.

• model
  Çıkarma modeli için benzersiz bir ad.

• column definition list
  Sütun tanımları virgülle ayrılmış listesi.

• nested column definition list
  Sütunları iç içe geçmiş bir tablo, varsa, virgülle ayrılmış listesi.

• nested filter criteria
  Bir filtre ifade iç içe geçmiş tablo sütunları için uygulanır.

• algorithm
  Adı veri madenciliği algoritması gibi tarafından tanımlanan sağlayıcı.

  Not

  Geçerli sağlayıcı tarafından desteklenen algoritmaların listesini alınan kullanarakDMSCHEMA_MINING_SERVICES satır kümesi.Geçerli örneğini de desteklenen algoritmaları görüntülemek içinAnalysis ServicesBkz:Veri madenciliği özellikleri.

• parameter list
  İsteğe bağlı.Sağlayıcı tarafından tanımlanmış algoritma parametreleri virgülle ayrılmış listesi.

• filter criteria
  Bir filtre ifade büyük tablodaki sütunlar için uygulanır.

Remarks

, araştırma yapısı Bileşik anahtar içeren çıkarma modeli yapısına. tanımlanan anahtar sütunlar dahil

Modeli bir tahmin edilebilir sütun gibi kullanılarak oluşturulan modelleri gerektirmiyorsa,MicrosoftKümeleme veMicrosoftSıra kümeleme algoritmaları, gerekmez içeren bir sütun tanımının deyim.Elde edilen modelinde tüm öznitelikler girdi kabul edilir.

,WITHuygulanan yan durum tablo, filtre ve detaylandırma seçenekleri belirleyebilirsiniz:

• EklemeFILTERanahtar sözcüğünü ve bir filtre koşulu.Filtre durumlarda geçerlidir araştırma modeli.

• EklemeDRILLTHROUGHkullanıcıları etkinleştirmek için anahtar sözcük araştırma modeli modeli sonuçlar büyük veri. ayrıntılara içinYalnızca, model oluştururken, veri madenciliği Uzantıları (DMX içinde), detaylandırma etkinleştirilebilir.

Büyük/küçük durum filtre hem detaylandırma, kullanılacak, birleştiren tek bir anahtar sözcüklerWITHyan tümce Aşağıdaki örnekte gösterilen sözdizimini kullanarak:

WITH DRILLTHROUGH, FILTER(Gender = 'Male')

Sütun tanımı listesi

<structure column name>  [AS <model column name>]  [<modeling flags>]    [<prediction>]

Filtre ölçütü ifadeleri

Parametre tanım listesi

[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,…]

Örnek 1: Model eklemek için Yapı

Aşağıdaki örnek, bir Naive Bayes çıkarma modeline eklerYeni posta araştırma yapısı ve 50'ye özniteliği durumları sayısının üst sınırını belirler.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]
ADD MINING MODEL [Naive Bayes]
(
    CustomerKey, 
    Gender,
    [Number Cars Owned],
    [Bike Buyer] PREDICT
)
USING Microsoft_Naive_Bayes (MAXIMUM_STATES = 50)

Örnek 2: Filtre uygulanmış bir model eklemek için Yapı

Aşağıdaki örnek, araştırma modeli eklerNaive Bayes Women, toYeni posta araştırma yapısı.Örnek 1 eklenen çıkarma modeli aynı temel yapısını yeni modeli vardır; ancak, bu model durumlar arasında sınırlar araştırma yapısı kadın müşterilere 50 yaş üzerinde.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]
ADD MINING MODEL [Naive Bayes Women]
(
    CustomerKey, 
    Gender,
    [Number Cars Owned],
    [Bike Buyer] PREDICT
)
USING Microsoft_Naive_Bayes
WITH FILTER([Gender] = 'F' AND [Age] >50)

Örnek 3: Filtre uygulanmış bir model bir iç içe tablo olan bir yapı ekleyin

Aşağıdaki örnek, bir çıkarma modeli Pazar sepeti değiştirilmiş sürüm ekler araştırma yapısı.araştırma yapısı Kullanılıyor eklemek için örnek değiştirilmiş olan birBölge Müşteri bölgesi öznitelikleri içeren, sütun ve değeri yüksek , Ortaveya düşük kullanarak müşteri gelir kategorilerine bir Gelir Grup sütun.

araştırma yapısı Müşterinin satın öğeleri listeler iç içe geçmiş bir tablo da içerir.

Çünkü araştırma yapısı iç içe geçmiş bir tablo, filtre durum tablosu, iç içe geçmiş tablo veya her ikisini de tanımlayabilirsiniz.Bu örnek, bir durum filtresi ve bir yolda lastiği modelleri satın wealthy Avrupa müşteriler için servis taleplerini kısıtlamak için iç içe satır filtre birleştirir.

ALTER MINING STRUCTURE [Market Basket with Region and Income]
ADD MINING MODEL [Decision Trees]
(
    CustomerKey, 
    Region,
    [Income Group],
    [Product] PREDICT (Model) 
WITH FILTER (EXISTS (SELECT * FROM [v Assoc Seq Line Items] WHERE 
 [Model] = 'HL Road Tire' OR
 [Model] = 'LL Road Tire' OR
 [Model] = 'ML Road Tire' )
)
) WITH FILTER ([Income Group] = 'High' AND [Region] = 'Europe')
USING Microsoft_Decision Trees

See Also

Reference