SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - 資料採礦)

針對採礦結構和所有相關的群集模型傳回交叉驗證精確度的度量。

此預存程序會將整個資料集的度量當做單一資料分割來傳回。若要將資料集分割成交叉區段,並傳回每一個資料分割的度量,請使用<SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - 資料採礦)>。

[!附註]

這個預存程序只適用於群集模型。如果是非群集模型,請使用 SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - 資料採礦)

語法

SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure> 
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])

引數

  • mining structure
    目前資料庫中的採礦結構名稱。

    (必要)

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

    預設值是 null,表示會使用所有適用的模型。當使用預設值時,將會自動從候選清單中排除要處理的非群集模型。

    (選擇性)

  • data set
    指出採礦結構中哪一個資料分割要用於測試的整數值。此值衍生自代表下列值總和的位元遮罩,其中任何單一值都是選擇性:

    定型案例

    0x0001

    測試案例

    0x0002

    模型篩選器

    0x0004

    如需可能值的完整清單,請參閱本主題的「備註」一節。

    (必要)

  • test list
    指定測試選項的字串。這個參數保留給未來使用。

    (選擇性)

傳回類型

包含每一個個別資料分割之分數及所有模型之彙總的資料表。

下表列出 SystemGetClusterAccuracyResults 傳回的資料行。若要了解有關如何解譯預存程序所傳回之資訊的詳細資訊,請參閱<交叉驗證報表 (Analysis Services - 資料採礦)>。

資料行名稱

描述

ModelName

已測試的模型名稱。[全部] 表示結果是所有模型的彙總。

AttributeName

不適用於群集模型。

AttributeState

不適用於群集模型。

PartitionIndex

指示資料分割的數字。

對於這個預存程序而言,此數字一定是 0。

PartitionCases

指示已經測試了多少案例的整數。

Test

已執行的測試類型。

Measure

測試所傳回之量值的名稱。每一個模型的量值取決於模型類型及可預測值的類型。

如需每一個可預測類型所傳回的量值清單,請參閱<交叉驗證報表 (Analysis Services - 資料採礦)>。

如需每一個量值的定義,請參閱<交叉驗證 (Analysis Services - 資料採礦)>。

Value

指示群集案例可能性的機率分數。

備註

下表提供您可以在用於交叉驗證的採礦結構內指定資料的值範例。如果您想要將測試案例用於交叉驗證,採礦結構必須已經包含測試資料集。如需在建立採礦結構時如何定義測試資料集的詳細資訊,請參閱<將資料分割成培訓集和測試集 (Analysis Services - 資料採礦)>。

整數值

描述

1

只會使用定型案例。

2

只會使用測試案例。

3

定型案例和測試案例都會使用。

4

組合無效。

5

只會使用定型案例,而且會套用模型篩選器。

6

只會使用測試案例,而且會套用模型篩選器。

7

定型案例和測試案例都會使用,而且會套用模型篩選器。

如需有關您會使用交叉驗證之案例的詳細資訊,請參閱<驗證資料採礦模型 (Analysis Services - 資料採礦)>。

範例

此範例會傳回兩個群集模型 (名為 Cluster 1 和 Cluster 2) 的精確度量值 (這兩個模型與 vTargetMail 採礦結構有關)。第四行程式碼指示結果應該只根據測試案例,而不使用任何可能與每一個模型有關的篩選。

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)

範例結果:

ModelName

AttributeName

AttributeState

PartitionIndex

PartitionSize

Test

Measure

Value

Cluster 1

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.796514342249313

Cluster 2

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.732122471228572

需求

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