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내용 유형(DMX)

데이터 마이닝 알고리즘에는 데이터 형식이 올바르게 작동하는 것 외에도 내용 유형과 같은 추가 정보가 필요로 합니다. 내용 유형은 알고리즘에서 열의 데이터를 사용하는 방법을 결정하는 데 도움을 줍니다.

각 알고리즘마다 특정한 내용 유형을 지원합니다. 예를 들어 Microsoft Naive Bayes 알고리즘에서는 연속 열을 사용할 수 없습니다. Microsoft Naive Bayes 모델에서 연속 열을 사용하려면 열의 데이터를 불연속화해야 합니다. 일부 알고리즘이 올바르게 실행되기 위해서는 특정한 내용 유형이 필요합니다. 예를 들어 Microsoft 시계열 알고리즘에서는 데이터가 수집된 시간을 식별하기 위한 Key Time 열이 필요합니다.

Analysis Services에서 지원하는 내용 유형에 대한 자세한 내용은 내용 유형(데이터 마이닝)을 참조하십시오.

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