Ziel des Data Mining-Modelltrainings

Gilt für:SQL Server SSIS Integration Runtime in Azure Data Factory

Das Ziel des Data Mining-Modelltrainings trainiert Data Mining-Modelle, indem die Daten, die vom Ziel empfangen werden, über Data Mining-Modellalgorithmen übergeben werden. Mehrere Data Mining-Modelle können von einem Ziel trainiert werden, falls die Modelle mit der gleichen Data Mining-Struktur erstellt wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Mining Structure Columns und Mining Model Columns.

Konfiguration des Ziels des Data Mining-Modelltrainings

Wenn eine Spalte auf Fallebene der Zielstruktur und die Modelle, die mit der Struktur erstellt wurden, den Inhaltstyp KEY TIME oder KEY SEQUENCE aufweisen, müssen die Eingabedaten nach dieser Spalte sortiert werden. Beispielsweise verwenden Modelle, die mit dem Microsoft Time Series-Algorithmus erstellt wurden, den KEY TIME-Inhaltstyp. Falls Eingabedaten nicht sortiert sind, wird beim Verarbeiten des Modells möglicherweise ein Fehler gemeldet. Falls die Daten sortiert werden müssen, können sie mithilfe einer Transformation zum Sortieren in einer früheren Phase des Datenflusses sortiert werden. Diese Anforderung gilt nicht für Spalten mit dem KEY-Inhaltstyp. Weitere Informationen finden Sie unter Inhaltstypen (Data Mining) und Transformation zum Sortieren.

Dieses Ziel weist eine Eingabe und keine Ausgabe auf.

Das Ziel des Data Mining-Modelltrainings stellt mithilfe eines Verbindungs-Managers für SQL Server Analysis Services eine Verbindung mit dem Analysis Services-Projekt oder der Instanz von Analysis Services her, die die Miningstruktur und die Miningmodelle enthält, die vom Ziel trainiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Analysis Services Connection Manager.

Sie können Eigenschaften mit dem SSIS -Designer oder programmgesteuert festlegen.

Das Dialogfeld Erweiterter Editor enthält die Eigenschaften, die programmgesteuert festgelegt werden können. Klicken Sie auf eines der folgenden Themen, um weitere Informationen zu den Eigenschaften zu erhalten, die Sie im Dialogfeld Erweiterter Editor oder programmgesteuert festlegen können:

• Common Properties

• Benutzerdefinierte Eigenschaften des Ziels des Data Mining-Modelltrainings

Weitere Informationen zum Festlegen der Eigenschaften finden Sie unter Festlegen der Eigenschaften einer Datenflusskomponente.

Trainings-Editor für Data Mining-Modelle (Registerkarte Verbindung)

Wählen Sie auf der Seite Verbindung des Dialogfelds Trainings-Editor für Data Mining-Modelle ein Mining-Modell zum Trainieren aus.

Tastatur

Connection manager
Wählen Sie eine Verbindung aus der Liste der vorhandenen Analysis Services -Verbindungen aus, oder erstellen Sie wie im Folgenden beschrieben über die Schaltfläche Analysis Services Neu eine neue -Verbindung.

Neu
Erstellen Sie mithilfe des Dialogfelds Analysis Services-Verbindungs-Manager hinzufügen eine neue Verbindung.

Miningstruktur
Wählen Sie eine Struktur aus der Liste der verfügbaren Miningstrukturen, oder erstellen Sie durch Klicken auf Neueine neue Struktur.

Neu
Erstellen Sie mithilfe von Data Mining-Assistenteine neue Miningstruktur und ein Miningmodell.

Miningmodelle
Zeigt die Liste der mit der ausgewählten Miningstruktur verknüpften Miningmodelle an.

Trainings-Editor für Data Mining-Modelle (Registerkarte Spalten)

Mithilfe der Seite Spalten des Dialogfelds Trainings-Editor für Data Mining-Modelle können Sie Eingabespalten Spalten in der Miningstruktur zuordnen.

Tastatur

Verfügbare Eingabespalten
Zeigt die Liste der verfügbaren Eingabespalten an. Ziehen Sie Eingabespalten, um sie Miningstrukturspalten zuzuordnen.

Miningstrukturspalten
Zeigt die Liste der Miningstrukturspalten an. Ziehen Sie Miningstrukturspalten, um sie verfügbaren Eingabespalten zuzuordnen.

Eingabespalte
Zeigen Sie die in obiger Tabelle ausgewählten Eingabespalten an. Verwenden Sie zum Ändern oder Entfernen einer Zuordnungsauswahl die Liste Verfügbare Eingabespalten.

Miningstrukturspalten
Zeigt alle verfügbaren Zielspalten an, und ob sie zugeordnet sind.