Verarbeiten von Modellen in der Targeted Mailing-Struktur (Lernprogramm zu Data Mining-Grundlagen)
Gilt für: SQL Server 2016 Preview
Bevor Sie die erstellten Miningmodelle durchsuchen und verwenden können, müssen Sie das Analysis Services-Projekt bereitstellen und die Miningstruktur und die Miningmodelle verarbeiten.
Bereitstellen von sendet das Projekt an einen Server und alle Objekte in diesem Projekt auf dem Server erstellt.
Verarbeitung füllt Analysis Services Objekte mit Daten aus relationalen Datenquellen.
Modelle können erst dann verwendet werden, wenn sie bereitgestellt und verarbeitet wurden. Wenn Sie Änderungen am Modell vornehmen, z. B. neue Daten hinzufügen, müssen Sie die Modelle darüber hinaus erneut bereitstellen und verarbeiten.
Sicherstellen von Konsistenz mit HoldoutSeed
Wenn Sie ein Projekt bereitstellen und die Struktur sowie die Modelle verarbeiten, werden die einzelnen Zeilen in der Datenstruktur auf Grundlage eines numerischen Ausgangswerts entweder dem Trainings- oder Testsatz zugewiesen. Der numerische Ausgangswert wird in der Regel auf der Basis von Attributen der Datenstruktur berechnet. Bei einer Änderung der Modellaspekte würde sich der Ausgangswert jedoch ändern und zu leicht abweichenden Ergebnissen führen. Daher, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau wie hier beschrieben werden, wird nach dem Zufallsprinzip weisen eine feste zurückhaltungsausgangswert von 12. Mit dem Ausgangswert zurückgehaltener Daten wird der Stichprobenalgorithmus initialisiert, und es wird sichergestellt, dass die Daten für alle Miningstrukturen und deren Modelle weitestgehend auf die gleiche Weise partitioniert werden.
Dieser Wert hat keinen Einfluss auf die Anzahl der Fälle im Trainingssatz, sondern stellt lediglich sicher, dass bei jeder Modellerstellung dieselbe Partitionierungsmethode verwendet wird.
Weitere Informationen über zurückhaltungsausgangswerte finden Sie unter Trainings- und Testsätze Daten.
So legen Sie den Ausgangswert zurückgehaltener Daten fest
Klicken Sie auf die Miningstruktur Registerkarte oder die Miningmodelle Registerkarte im Data Mining-Designer SQL Server Data Tools (SSDT).
Targeted Mailing-Miningstruktur zeigt in der Eigenschaften Bereich.
Sicherstellen, dass die Eigenschaften Bereich geöffnet ist, drücken Sie F4.
Stellen Sie sicher, CacheMode Wert KeepTrainingCases.
Geben Sie 12 für HoldoutSeed.
Bereitstellen und Verarbeiten der Modelle
Im Data Mining-Designer können Sie je nach Umfang der am Modell oder den zugrunde liegenden Daten vorgenommenen Änderungen entscheiden, welche Objekte verarbeitet werden sollen:
Bei dieser Aufgabe verarbeiten Sie die Struktur und alle Modelle gleichzeitig, weil die Daten und Modelle neu sind.
So stellen Sie das Projekt bereit und verarbeiten alle Miningmodelle
In der Miningmodell Klicken Sie im Menü Miningstruktur verarbeiten und alle Modelle.
Falls Sie Änderungen an der Miningstruktur vorgenommen haben, werden Sie aufgefordert, das Projekt zu erstellen und bereitzustellen, bevor Sie die Modelle verarbeiten. Klicken Sie auf Ja.
Klicken Sie auf Ausführen in die Miningstruktur verarbeiten - Targeted Mailing Dialogfeld.
Das Dialogfeld Verarbeitungsstatus wird geöffnet und zeigt detaillierte Informationen zur Verarbeitung des Modells an. Verarbeitung des Modells dauert einige Zeit, abhängig von Ihrem Computer.
Klicken Sie nach Abschluss der Modellverarbeitung im Dialogfeld Verarbeitungsstatus auf Schließen .
Klicken Sie auf Schließen in die Miningstruktur verarbeiten - im Dialogfeld.
Vorherige Aufgabe in der Lektion
Hinzufügen neuer Modelle Targeted Mailing-Struktur ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
Nächste Lektion
Lektion 4: Untersuchen der Targeted Mailing-Modelle ( Grundlegende Datamining-Lernprogramm )
Siehe auch
Anforderungen und Überlegungen zur Verarbeitung (Data Mining)