SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - 資料採礦)

語法

SystemGetClusterCrossValidationResults(
<structure name>, 
[,<mining model list>]
,<fold count>}
,<max cases>
<test list>])

引數

• mining structure
  目前資料庫中的採礦結構名稱。

  (必要)

• mining model list
  要驗證之採礦模型的逗號分隔清單。

  如果未指定採礦模型清單，將會針對與指定之結構有關的所有群集模型執行交叉驗證。

  [!附註]

  若要交叉驗證不是群集模型的模型，您必須使用個別的預存程序 SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - 資料採礦)。

  (選擇性)

• fold count
  指定要將資料集分成的資料分割數目的整數。最小值為 2。摺疊的最大數目為 maximum integer 或是案例數，以較低者為準。

  每一個資料分割都大概包含這個案例數：max cases/fold count。

  沒有預設值。

  [!附註]

  摺疊數會大幅影響執行交叉驗證所需的時間。如果您選取的數字太高，查詢可能會執行很長的一段時間，而在某些情況下可能會造成伺服器沒有回應或逾時。

  (必要)

• max cases
  指定可以測試之最大案例數的整數。

  0 的值表示將會使用資料來源內的所有案例。

  如果您指定的數字高於資料集內的實際案例數，就會使用資料來源內的所有案例。

  (必要)

• test list
  指定測試選項的字串。

  注意：這個參數保留給未來使用。

  (選擇性)

傳回類型

傳回類型資料表包含每一個個別資料分割的分數及所有模型的彙總。

下表描述傳回的資料行。

備註

若要傳回整個資料集的精確度度量，請使用 SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - 資料採礦)。

此外，如果採礦模型已經分割成若干摺疊，您可以使用 SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - 資料採礦) 來略過處理，並只傳回交叉預測的結果。

範例

下列範例示範如何將採礦結構分割成三個摺疊，然後測試與此採礦結構有關的兩個群集模型。

程式碼的第三行會列出您想要測試的特定採礦模型。如果您未指定此清單，便會使用與此結構有關的所有群集模型。

程式碼的第四行指定摺疊的數目，第五行則指定要使用的最大案例數。

因為這些是群集模型，所以您不需要指定可預測的屬性或值。

CALL SystemGetClusterCrossValidationResults(
[v Target Mail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
3,
10000
)

範例結果：

需求

從 SQL Server 2008 開始，交叉驗證只能在 SQL Server Enterprise 中使用。

請參閱

參考