SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining)

 

Betrifft: SQL Server 2016

Gibt Genauigkeitsmetriken einer Kreuzvalidierung für eine Miningstruktur und zugehörige Clustering-Modelle zurück.

Diese gespeicherte Prozedur gibt Metriken für das ganze Dataset als einzelne Partition zurück. Um das Dataset in Querschnitte partitionieren und Metriken für jede Partition zurückzugeben, verwenden Sie SystemGetClusterCrossValidationResults & #40; Analysis Services – Datamining & #41;.

System_CAPS_ICON_note.jpg Hinweis


Diese gespeicherte Prozedur funktioniert nur bei Clustering-Modellen. Verwenden Sie für nicht-Clustermodelle SystemGetAccuracyResults & #40; Analysis Services – Datamining & #41;.

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

Miningstruktur
Name einer Miningstruktur in der aktuellen Datenbank.

(Erforderlich)

Liste der Mining-Modell
Durch Trennzeichen getrennte Liste von Modellen, die überprüft werden sollen.

Der Standardwert beträgt null, was heißt, dass alle anwendbaren Modelle verwendet werden. Bei Verwendung des Standardwerts werden Nicht-Clustermodelle automatisch aus der Liste der Kandidaten für die Verarbeitung ausgeschlossen.

(Optional)

Dataset
Ein ganzzahliger Wert, der angibt, welche Partition in der Miningstruktur zum Testen verwendet werden soll. Der Wert wird von einer Bitmaske abgeleitet, die die Summe der folgenden Werte darstellt, wobei jeder einzelne Wert optional ist:

Trainingsfälle0x0001
Testfälle0x0002
Modellfilter0x0004

Eine vollständige Liste der möglichen Werte finden Sie in diesem Thema im Abschnitt mit den Hinweisen.

(Erforderlich)

die Testliste
Eine Zeichenfolge, die Testoptionen angibt. Dieser Parameter ist für die zukünftige Verwendung reserviert.

(Optional)

Eine Tabelle mit Bewertungen für jede einzelne Partition und Aggregaten für alle Modelle.

In der folgenden Tabelle sind die Spalten aufgeführt, die von SystemGetClusterAccuracyResultszurückgegeben werden. Weitere Informationen zum Interpretieren der von der gespeicherten Prozedur zurückgegebenen Informationen finden Sie unter Measures in der Kreuzvalidierungsbericht.

SpaltennameBeschreibung
ModelNameName des Modells, das getestet wurde. Alles gibt an, dass das Ergebnis ein Aggregat für alle Modelle ist.
AttributeNameNicht anwendbar auf Clustering-Modelle.
AttributeStateNicht anwendbar auf Clustering-Modelle.
PartitionIndexEine Zahl, die die Partition angibt.

Für diese gespeicherte Prozedur ist die Zahl immer 0.
PartitionCasesEin ganzzahliger Wert, der angibt, wie viele Fälle getestet wurden.
TestDer Typ von Test, der ausgeführt wurde.
MeasureDer Name des Measures, der vom Test zurückgegeben wurde. Measures für die einzelnen Modelle richten sich nach dem Modelltyp und dem Typ des vorhersagbaren Werts.

Eine Liste der für die einzelnen vorhersagbaren Typen zurückgegebenen Measures, finden Sie unter Measures in der Kreuzvalidierungsbericht.

Eine Definition der einzelnen Measures finden Sie unter Kreuzvalidierung & #40; Analysis Services – Datamining & #41;.
WertEin Wahrscheinlichkeitsergebnis, das die Wahrscheinlichkeit des Clusterfalls angibt.

Die folgende Tabelle enthält Beispiele für die Werte, mit denen Sie die Daten in der für die Kreuzvalidierung verwendeten Miningstruktur angeben können. Wenn Sie Testfälle für die Kreuzvalidierung verwenden möchten, muss die Miningstruktur bereits ein Testdataset enthalten. Informationen dazu, wie Sie ein testdataset definieren, wenn Sie eine Miningstruktur erstellen, finden Sie unter Trainings- und Testsätze Daten.

Ganzzahliger WertBeschreibung
1Nur Trainingsfälle werden verwendet.
2Nur Testfälle werden verwendet.
3Sowohl die Trainingsfälle als auch Testfälle werden verwendet.
4Ungültige Kombination.
5Nur Trainingsfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.
6Nur Testfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.
7Sowohl die Trainingsfälle als auch Testfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.

Weitere Informationen zu den Szenarien, in dem Sie die übergreifende Überprüfung verwenden, finden Sie unter Test und Überprüfung & #40; Data Mining & #41;.

In diesem Beispiel werden Genauigkeitsmeasures für zwei Clustering-Modelle namens Cluster 1 und Cluster 2 zurückgegeben, die mit der vTargetMail-Miningstruktur verknüpft sind. Der Code in Zeile 4 gibt an, dass die Ergebnisse nur auf den Testfällen basieren sollen, ohne dass möglicherweise mit den einzelnen Modellen verknüpfte Filter verwendet werden.

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

Beispielergebnisse:

ModelNameAttributeNameAttributeStatePartitionIndexPartitionSizeTestMeasureWert
Cluster 105545ClusteringFallwahrscheinlichkeit0.796514342249313
Cluster 205545ClusteringFallwahrscheinlichkeit0.732122471228572

Übergreifende Überprüfung steht nur in SQL Server Enterprise ab SQL Server 2008.

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SystemGetAccuracyResults & #40; Analysis Services – Datamining & #41;
SystemGetClusterCrossValidationResults & #40; Analysis Services – Datamining & #41;
SystemClusterGetAccuracyResults

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