일반 예측 함수(DMX)

 

이 항목은 다음에 적용됩니다.예SQL Server(2008부터 시작)아니요Azure SQL 데이터베이스아니요Azure SQL 데이터 웨어하우스아니요병렬 데이터 웨어하우스

사용할 수는 선택 에 확장 DMX (Data Mining)를 만드는 다양 한 유형의 쿼리 문입니다. 쿼리는 마이닝 모델 자체에 대한 정보를 반환하거나, 새 예측을 만들거나, 새 데이터로 모델을 학습시켜 모델을 변경하기 위해 사용할 수 있습니다. Analysis Services다양 한 쿼리에서 반환 되는 정보의 유형을 제어 하는 특수 한 기능을 제공 합니다. 이러한 함수를 DMX 쿼리에 추가하면 추가 통계 또는 데이터 열을 검색할 수 있습니다. 그러나 쿼리 유형과 모델 유형마다 지원되는 함수가 다릅니다.

함수를 사용하여 마이닝 모델이 반환하는 결과를 확장할 수 있습니다. 다음 함수를 사용 하 여 모든 선택 테이블 식을 반환 하는 문:

BottomCount (DMX)RangeMin (DMX)
BottomPercent (DMX)TopCount (DMX)
Predict (DMX)TopPercent (DMX)
RangeMax (DMX)TopSum (DMX)
RangeMid (DMX)

다음 함수도 거의 모든 모델 유형에 대해 지원됩니다.

개별 알고리즘에서 추가 함수를 지원할 수 있습니다. 각 모델 유형에 서 지원 되는 함수 목록은 참조 하십시오. 데이터 마이닝 쿼리 수합니다.

다음 표에 각 유형에 대해 사용할 수 있는 함수가 나와 선택 문입니다.

DMX의 함수에 대 한 일반 정보를 참조 하십시오. DMX Data Mining Extensions () 함수 참조합니다.

쿼리 유형지원되는 함수주의
구분 선택<>>RangeMin (DMX)

 RangeMid (DMX)

 RangeMax (DMX)
이러한 함수는 숫자 데이터 형식을 포함하는 열이 연속 열인지 아니면 불연속화된 열인지에 관계없이 해당 열의 최소값, 최대값 및 평균을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
중에서 선택 <> </> >합니다. 콘텐츠

또는

 중에서 선택 <> </> >합니다. DIMENSION_CONTENT
IsDescendant (DMX)이 함수는 모델의 지정된 노드에 대한 자식 노드를 검색하며 마이닝 모델 콘텐츠의 노드를 반복하는 데 사용할 수 있습니다. 마이닝 모델 콘텐츠에 포함된 노드 배열은 모델 유형에 따라 달라집니다. 각 마이닝 모델 유형에 대해 구조에 대 한 정보를 참조 하십시오. 마이닝 모델 콘텐츠 (Analysis Services-데이터 마이닝)합니다.

마이닝 모델 콘텐츠를 차원으로 저장한 경우 특성 계층을 쿼리하는 데 사용할 수 있는 다른 MDX(Multidimensional Expressions) 함수도 사용할 수 있습니다.
중에서 선택 <> </> >합니다. 경우IsInNode (DMX)

 ClientSettingsGeneralFlag 클래스

 IsTrainingCase (DMX)

 IsTestCase (DMX)
Lag 함수는 시계열 모델에 대해서만 지원 됩니다.

IsTestCase 함수는 홀드 아웃 옵션을 사용 하 여 테스트 데이터 집합을 만들려면 만든 구조를 기반으로 하는 모델에서 지원 됩니다. 모델이 홀드아웃 테스트 집합이 포함된 구조를 기반으로 하지 않을 경우 모든 사례는 학습 사례로 간주됩니다.
중에서 선택 <> </> >합니다. SAMPLE_CASESIsInNode (DMX)이 컨텍스트에서 IsInNode 함수는 이상적인된 샘플 사례 집합에 속한 사례를 반환 합니다.
중에서 선택 <> </> >합니다. PMML이 오류에는 이 작업을 적용할 수 없습니다. 대신 XML 쿼리 함수 사용PMML 표현은 다음 모델 유형에 대해서만 지원됩니다.

 Microsoft 의사 결정 트리

 Microsoft 클러스터링
중에서 선택 <> > 예측 조인모델을 만드는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수각 모델 유형에 예측 함수 목록은 참조 하십시오. 데이터 마이닝 쿼리 수합니다.
선택<>>모델을 만드는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수각 모델 유형에 예측 함수 목록은 참조 하십시오. 데이터 마이닝 쿼리 수합니다.

Data Mining Extensions (DMX) 참조
Data Mining Extensions (DMX) 함수 참조
Data Mining Extensions (DMX) 연산자 참조
Data Mining Extensions (DMX) 문 참조
데이터 마이닝 DMX (Extensions) 구문 표기 규칙
데이터 마이닝 DMX (Extensions) 구문 요소
DMX 예측 쿼리의 구조와 사용법
DMX Select 문 이해

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