Badanie modelu drzewa decyzji (Analysis Services - wyszukiwania danych)

Przez badanie zestaw wierszy schematu wyszukiwanie danych, można znaleźć metadane dotyczące modelu, takie jak utworzenia go, gdy model ostatnio został przetworzony, nazwa struktura wyszukiwania że zależy od modelu i nazwę kolumna używane jako atrybut przewidywalne.Może również zwracać parametry, które były używane podczas modelu została utworzona.

select MINING_PARAMETERS 
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'TM_Decision Tree'

Przykładowe wyniki:

MINING_PARAMETERS

COMPLEXITY_PENALTY = 0,5 MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES = 255, MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES = 255, MINIMUM_SUPPORT = 10, SCORE_METHOD = 4 SPLIT_METHOD = 3, FORCE_REGRESSOR =

Powrót do początku

Następująca kwerenda zwraca niektóre podstawowe informacje dotyczące algorytmów, które zostały utworzone podczas tworzenia modelu Samouczek wyszukiwania danych podstawowych.Każdej struktury drzewa jest przechowywana w własny węzła.Ponieważ ten model zawiera pojedynczy atrybut przewidywalny, istnieje tylko jeden węzeł drzewa.Jednak jeśli przy użyciu algorytmu algorytmów tworzenia modelu skojarzeń, może występować setki drzew, jeden dla każdego produktu.

Ta kwerenda zwraca wszystkie węzły typu 2, które węzły najwyższego poziom drzewa reprezentujący określonego atrybut przewidywalne.

SELECT MODEL_NAME, NODE_NAME, NODE_CAPTION, 
NODE_SUPPORT, [CHILDREN_CARDINALITY]
FROM TM_DecisionTrees.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 2

Przykład wyniki:

Co wyniki te informacje?W modelu drzewa decyzji Kardynalność określonego węzła informuje ile bezpośrednie elementy podrzędne węzła ma.Kardynalność dla tego węzła jest 5, co oznacza, że model podzielony zapełnianie miejsce docelowe potencjalnych nabywców bike 5 podgrup.

Następujące pokrewne kwerenda zwraca podrzędność dla tych pięciu podgrupy, wraz z dystrybucji atrybuty i wartości w węzłach podrzędność.Ponieważ statystyki, takie jak obsługa, prawdopodobieństwa oraz odchylenie są przechowywane w tabela zagnieżdżonej NODE_DISTRIBUTION, w tym przykładzie użyto FLATTENED słowa kluczowego do wyprowadzenia kolumny tabela zagnieżdżonej.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT]
FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t
FROM TM_DecisionTree.CONTENT
WHERE [PARENT_UNIQUE_NAME] = '000000001'

Przykład wyniki:

Z tych wyniki można stwierdzić, klientów, którzy zakupione bike ([Bike Buyer] = 1), klienci 1067 miał 0 samochodów i 473 klientów była 3 samochodów.

Powrót do początku

Załóżmy, że odnajdowanie więcej o klientów, którzy kupić rower.Dodatkowe szczegóły kontaktach można przeglądać za pomocą IsDescendant (DMX) funkcja w kwerendzie, jak pokazano w następującym przykładzie.Kwerenda zwraca liczbę nabywców bike pobierając liść węzły (NODE_TYPE = 4) z drzewa zawierający klientów, którzy są ponad 42 roku życia.Kwerenda ogranicza wierszy z tabela zagnieżdżonej do tych, z których kupujący Bike = 1.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,NODE_TYPE,
(
SELECT [SUPPORT] FROM NODE_DISTRIBUTION WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'Bike Buyer' AND ATTRIBUTE_VALUE = '1'
) AS t
FROM TM_DecisionTree.CONTENT
WHERE ISDESCENDANT('0000000010001')
AND NODE_TYPE = 4

Przykład wyniki:

Powrót do początku

W następującej kwerendzie przykładowej wykorzystuje model drzewo decyzyjne, który został utworzony w Samouczek wyszukiwania danych podstawowych.Kwerenda przechodzi w nowy zestaw przykładowych danych z tabela dbo.ProspectiveBuyers w AdventureWorks2008R2 DW do przewidywania, której klienci w nowy zestaw danych zakupu rowerów.

Funkcja przewidywanie kwerendy PredictHistogram (DMX), która zwraca zagnieżdżona tabela zawiera przydatne informacje dotyczące prawdopodobieństwa wykrycia przez model.Końcowe klauzula WHERE kwerendy filtrów wyniki do zwrócenia tylko klienci, którzy są przewidywane jako prawdopodobne kupić rower, z prawdopodobieństwem większa niż 0%.

SELECT
  [TM_DecisionTree].[Bike Buyer],
  PredictHistogram([Bike Buyer]) as Results
From
  [TM_DecisionTree]
PREDICTION JOIN
  OPENQUERY([Adventure Works DW],
    'SELECT
      [FirstName],
      [LastName],
      [MaritalStatus],
      [Gender],
      [YearlyIncome],
      [TotalChildren],
      [NumberChildrenAtHome],
      [HouseOwnerFlag],
      [NumberCarsOwned]
    FROM
      [dbo].[ProspectiveBuyer]
    ') AS t
ON
  [TM_DecisionTree].[First Name] = t.[FirstName] AND
  [TM_DecisionTree].[Last Name] = t.[LastName] AND
  [TM_DecisionTree].[Marital Status] = t.[MaritalStatus] AND
  [TM_DecisionTree].[Gender] = t.[Gender] AND
  [TM_DecisionTree].[Yearly Income] = t.[YearlyIncome] AND
  [TM_DecisionTree].[Total Children] = t.[TotalChildren] AND
  [TM_DecisionTree].[Number Children At Home] = t.[NumberChildrenAtHome] AND
  [TM_DecisionTree].[House Owner Flag] = t.[HouseOwnerFlag] AND
  [TM_DecisionTree].[Number Cars Owned] = t.[NumberCarsOwned]
WHERE [Bike Buyer] = 1
AND PredictProbability([Bike Buyer]) >'.05'

Domyślnie Usługi Analysis Services zwraca zagnieżdżone tabele z etykietą kolumna wyrażenie.Etykieta można zmienić przez wygładzanie kolumna, która jest zwracana.Jeśli to zrobisz, alias (w tym przypadek wyniki) jest używana jako nagłówek kolumna, a wartość w tabela zagnieżdżonej.Aby wyświetlić wyniki w tabela zagnieżdżonej należy rozwinąć.

Przykład wyniki:

Jeśli dostawca nie obsługuje hierarchicznych zestawów wierszy, takie jak pokazano tutaj, można użyć słowa kluczowego FLATTENED w kwerendzie do zwracania wyniki jako tabela, która zawiera wartości null, zamiast wartości kolumna powtarzających się.Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zagnieżdżone tabele (Analysis Services - wyszukiwania danych) lub Opis instrukcji Select (DMX).

Powrót do początku

W następującej kwerendzie przykładowej opiera się na Association struktura wyszukiwania.Aby wykonać wraz z tym przykładzie, można dodać nowy model tej struktura wyszukiwaniai wybierz opcję Microsoft algorytmów jako algorytmu.Aby uzyskać więcej informacji na temat tworzenia Association struktura wyszukiwania, zobacz Lekcja 3: Tworzenie scenariusza koszyka rynku (samouczek wyszukiwania danych pośrednich).

W następującej kwerendzie przykładowej jest kwerendą singleton, które można tworzyć w łatwo Business Intelligence Development Studio Wybieranie pól, a następnie wybierając wartości tych pól z drop -niedziałający listy.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)
FROM
  [DT_Association]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT (SELECT 'Patch kit' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

Oczekiwane wyniki:

Wyniki powiedz trzech najlepszych produktów zaleca klientom, którzy zakupili poprawka zestawu produktów.Możesz także podać wiele produktów jako dane wejściowe podczas formułować zalecenia, wpisując wartości lub za pomocą Singleton kwerendy wprowadzania okno dialogowe Dodawanie lub usuwanie wartości.W następującej kwerendzie przykładowej pokazuje, jak wiele wartości są dostarczane, po którym z przewidywanie.Wartości są połączone przez związek klauzula w instrukcja SELECT, która definiuje wartości wejściowych.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)
From
  [DT_Association]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT (SELECT 'Racing Socks' AS [Model]
  UNION SELECT 'Women''s Mountain Shorts' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

Oczekiwane wyniki:

Powrót do początku

Podczas tworzenia modelu drzewo decyzyjne, który zawiera regresja ciągłego atrybut można użyć formuły regresja dokonać prognoz lub można wyodrębnić informacje o formuły regresja.Aby uzyskać więcej informacji o kwerendach modele regresja, zobacz Badanie modelu regresji liniowej (Analysis Services - wyszukiwania danych).

Jeśli model drzewa decyzji zawiera mieszaniny regresja węzłów i węzłów, dzielących discrete atrybutów lub zakresy, można utworzyć kwerendę zwracającą tylko węzeł regresja.Tabela NODE_DISTRIBUTION zawiera szczegóły formuły regresja.W tym przykładzie są spłaszczane kolumn i tabela NODE_DISTRIBUTION jest aliasu dla ich łatwiejszego oglądania.Jednak w tym modelu regressors nie stwierdzono odnoszą się Income z innymi atrybutami ciągłe.W takich przypadkach Usługi Analysis Services zwraca średnią wartość atrybut i odchylenia razem w modelu dla tego atrybut.

SELECT FLATTENED NODE_DISTRIBUTION AS t
FROM DT_Predict. CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 25

Przykład wyniki:

Aby uzyskać więcej informacji dotyczących typów wartości i statystyki, używane w modelach regresja, zobacz Górnictwo zawartości modelu regresji liniowej modeli (Analysis Services - wyszukiwania danych).

Powrót do początku