CREATE MINING MODEL (DMX)

構文

CREATE [SESSION] MINING MODEL <model>
(
    [(<column definition list>)]
)
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH]
CREATE MINING MODEL <model> FROM PMML <xml string>

引数

• model
  モデルの一意の名前です。

• column definition list
  列定義のコンマ区切りのリストです。

• algorithm
  現在のプロバイダによって定義された、データ マイニング アルゴリズムの名前です。

  注
  現在のプロバイダでサポートされているアルゴリズムの一覧は、DMSCHEMA_MINING_SERVICES 行セット を使用して取得できます。Analysis Services の現在のインスタンスでサポートされているアルゴリズムを表示するには、「データ マイニング プロパティ」を参照してください。

• parameter list
  省略可。プロバイダによって定義された、アルゴリズムに対するパラメータのコンマ区切りリストです。

• XML string
  (詳しい知識のあるユーザーのみ。)XML でエンコードされたモデル (PMML) です。文字列を示すには必ず単一引用符 (') を使用してください。

SESSION 句によって、接続が閉じたときやセッションがタイムアウトになったときにサーバーから自動的に削除されるマイニング モデルを作成できます。SESSION マイニング モデルは、ユーザーがデータベース管理者である必要がなく、接続が開いている間のみディスク容量を使用するため便利です。

WITH DRILLTHROUGH 句によって、新しいマイニング モデルでのドリルスルーが可能になります。ドリルスルーは、モデルの作成時にのみ可能です。モデルの種類によっては、カスタム ビューアでモデルを参照するためにドリルスルーが必要な場合があります。Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアを使用してモデルを予測または参照する場合は、ドリルスルーは必要ありません。

CREATE MINING MODEL ステートメントは、列定義の一覧、アルゴリズム、およびアルゴリズム パラメータのリストに基づいた新しいマイニング モデルを作成します。

列定義の一覧

<column name>    <data type>    [<Distribution>]    [<Modeling Flags>]    <Content Type>    [<prediction>]    [<column relationship>] 

<column name>    TABLE    [<prediction>] ( <non-table column definition list> )

パラメータ定義リスト

[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,…]

説明

組み込みのテスト データセットを持つモデルを作成する場合は、CREATE MINING STRUCTURE ステートメントの後に ALTER MINING STRUCTURE ステートメントを使用します。ただし、すべての種類のモデルで提示されたデータセットがサポートされるわけではありません。詳細については、「CREATE MINING STRUCTURE (DMX)」を参照してください。

CREATEMODEL ステートメントを使用してマイニング モデルを作成する方法のチュートリアルについては、「時系列予測の DMX のチュートリアル」を参照してください。

Naive Bayes の例

次の例では、Microsoft Naive Bayes アルゴリズムを使用して、新しいマイニング モデルを作成しています。Bike Buyer の列は、予測可能属性として定義されています。

CREATE MINING MODEL [NBSample]
(
    CustomerKey LONG KEY, 
    Gender TEXT DISCRETE,
    [Number Cars Owned] LONG DISCRETE,
    [Bike Buyer] LONG DISCRETE PREDICT
)
USING Microsoft_Naive_Bayes

結合モデルの例

次の例では、Microsoft 結合アルゴリズムを使用して、新しいマイニング モデルを作成しています。このステートメントは、テーブル列を使用することで、モデル定義内でテーブルを入れ子にする機能を利用しています。モデルを変更するには、MINIMUM_PROBABILITY パラメータおよび MINIMUM_SUPPORT パラメータを使用します。

CREATE MINING MODEL MyAssociationModel (
    OrderNumber TEXT KEY,
    [Products] TABLE PREDICT (
        [Model] TEXT KEY
    )
)
USING Microsoft_Association_Rules (Minimum_Probability = 0.1, MINIMUM_SUPPORT = 0.01)

シーケンス クラスタリングの例

次の例では、Microsoft シーケンス クラスタリング アルゴリズムを使用して、新しいマイニング モデルを作成しています。2 つのキーを使用してモデルを定義しています。OrderNumber 列は、ケース キーとして使用され、個々の注文を指定します。LineNumber 列は、入れ子になったテーブルのキーとして使用され、注文が追加されたアイテムのシーケンスを指定します。

CREATE MINING MODEL BuyingSequence (
    [Order Number] TEXT KEY,
    [Products] TABLE 
     (
        [Line Number] LONG KEY SEQUENCE,
        [Model] TEXT DISCRETE PREDICT
    )
)
USING Microsoft_Sequence_Clustering

時系列の例

次の例では、Microsoft タイム シリーズ アルゴリズムで、ARTxp アルゴリズムを使用して新しいマイニング モデルを作成しています。ReportingDate は時系列のキー列で、ModelRegion はデータ系列のキー列です。この例では、データの周期を 12 か月としています。そのため、PERIODICITY_HINT パラメータは 12 に設定されています。

注
PERIODICITY_HINT パラメータを指定するには、中かっこ文字を使用する必要があります。さらに、値が文字列なので、'{<numeric value>}' のように単一引用符で囲む必要があります。

CREATE MINING MODEL SalesForecast (
        ReportingDate DATE KEY TIME,
        ModelRegion TEXT KEY,
        Amount LONG CONTINUOUS PREDICT,
        Quantity LONG CONTINUOUS PREDICT
)
USING Microsoft_Time_Series (PERIODICITY_HINT = '{12}', FORECAST_METHOD = 'ARTXP')

関連項目

参照