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03/31/2012

SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données)

Partitionne la structure d'exploration de données dans le nombre spécifié de sections croisées, effectue l'apprentissage d'un modèle pour chaque partition, puis retourne les mesures de précision de chaque partition.

Remarque Cette procédure stockée ne peut être utilisée qu'avec une structure d'exploration de données qui contient au moins un modèle de clustering. Pour effectuer une validation croisée des autres modèles, vous devez utiliser SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données).

Syntaxe

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

Arguments

mining structure
Nom d'une structure d'exploration de données dans la base de données active.

(obligatoire)
mining model list
Liste séparée par des virgules des modèles d'exploration de données à valider.

Si une liste de modèles d'exploration de données n'est pas spécifiée, la validation croisée est effectuée par rapport à tous les modèles de clustering associés à la structure spécifiée.

Notes

Pour effectuer la validation croisée des autres modèles, vous devez utiliser une procédure stockée distincte, SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données).

(facultatif)
fold count
Entier qui spécifie en combien de partitions séparer le jeu de données. La valeur minimale est 2. Le nombre maximal de replis est maximum integer ou le nombre de cas, la valeur la plus petite étant retenue.

Chaque partition contiendra environ le nombre de cas suivants : max cases/fold count.

Il n'y a pas de valeur par défaut.

Notes

Le nombre de replis affecte considérablement le temps nécessaire pour effectuer la validation croisée. Si vous sélectionnez un nombre trop élevé, la requête risque de s'exécuter très longtemps et dans certains cas le serveur peut ne plus répondre ou dépasser le délai d'attente.

(obligatoire)
max cases
Entier qui spécifie le nombre maximal de cas qui peuvent être testés.

La valeur 0 indique que tous les cas de la source de données seront utilisés.

Si vous spécifiez un nombre supérieur au nombre réel de cas dans le jeu de données, tous les cas de la source de données sont utilisés.

(obligatoire)
test list
Chaîne qui spécifie les options de test.

Remarque Ce paramètre est réservé à un usage futur.

(facultatif)

Type de valeur renvoyée

Le tableau Type de valeur renvoyée contient des scores pour chaque partition individuelle et des agrégats pour tous les modèles.

Le tableau suivant décrit les colonnes retournées.

Nom de colonne	Description
ModelName	Nom du modèle qui a été testé.
AttributeName	Nom de la colonne prédictible. Pour les modèles de cluster, toujours null.
AttributeState	Valeur cible spécifiée dans la colonne prédictible. Pour les modèles de cluster, toujours null..
PartitionIndex	Index de base 1 qui identifie la partition à laquelle s'appliquent les résultats.
PartitionSize	Entier qui indique combien de cas ont été inclus dans chaque partition.
Test	Type de test qui a été effectué.
Measure	Nom de la mesure retournée par le test. Les mesures de chaque modèle dépendent du type de valeur prévisible. Pour obtenir une définition de chaque mesure, consultez Validation croisée (Analysis Services - Exploration de données). Pour obtenir la liste des mesures retournées pour chaque type prévisible, consultez Rapport de validation croisée (Analysis Services - Exploration de données).
Value	Valeur de la mesure de test spécifiée.

Notes

Pour retourner des mesures de précision pour le jeu de données dans son ensemble, utilisez SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données).

Par ailleurs, si le modèle d'exploration de données a déjà été partitionné en replis, vous pouvez contourner le traitement et retourner uniquement les résultats de la validation croisée en utilisant SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données).

Exemples

L'exemple suivant montre comment partitionner une structure d'exploration de données en trois replis, puis comment tester deux modèles de clustering associés à la structure d'exploration de données.

La ligne trois du code répertorie les modèles d'exploration de données spécifiques que vous souhaitez tester. Si vous ne spécifiez pas la liste, tous les modèles de clustering associés à la structure sont utilisés.

La ligne quatre du code spécifie le nombre de replis, et la ligne cinq spécifie le nombre maximal de cas à utiliser.

Étant donné qu'il s'agit de modèles de clustering, vous n'avez pas besoin de spécifier un attribut ou une valeur prévisible.

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

Exemples de résultats :

ModelName	PartitionIndex	PartitionSize	Test	Measure	Value
Cluster 1	1	3025	Clustering	Case Likelihood	0.930524511864121
Cluster 1	2	3025	Clustering	Case Likelihood	0.919184178430778
Cluster 1	3	3024	Clustering	Case Likelihood	0.929651120490248
Cluster 2	1	1289	Clustering	Case Likelihood	0.922789726933607
Cluster 2	2	1288	Clustering	Case Likelihood	0.934865535691068
Cluster 2	3	1288	Clustering	Case Likelihood	0.924724595688798