Doğrusal regresyon modeller için içerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği)

Doğrusal regresyon modeli yapısını anlama

Doğrusal regresyon modeli son derece basit bir yapısı vardır.Her model, modeli ve meta veriler temsil eden bir tek ana düğüm ve regresyon ağaç düğümü vardır (node_type = 25), her öngörülebilir öznitelik için regresyon formülü içeren.

Doğrusal regresyon modeller olarak aynı algoritmayı kullanmak Microsoft karar ağaçları, ancak farklı parametreler ağaç kısıtlamak için kullanılır ve yalnızca sürekli öznitelikler girdi olarak kabul edildiğiAncak, doğrusal regresyon modelleri tabanlı olduğundan karar ağaçlar algoritması, doğrusal regresyon modelleri kullanılarak görüntülenir Microsoft karar ağacı Görüntüleyicisi.Bilgi için bkz: Microsoft ağacı Görüntüleyici ile bir araştırma modeli görüntüleme.

Sonraki bölümde, regresyon formül düğümünde bilgileri yorumlamak açıklar.Bu bilgiler yalnızca doğrusal regresyon modeller için aynı zamanda eksiklikleri ağacı bölümünü içeren karar ağacı modelleri için geçerlidir.

Bir doğrusal regresyon modeli için içerik modeli

Bu bölümde, doğrusal regresyon için belirli yakınlık derecesine sahip yalnızca bu sütunlar araştırma modeli içerik için ayrıntı ve örnekler sağlar.

Şema satır kümesi genel amaçlı sütunlar hakkında daha fazla bilgi için bkz: İçerik modeli mining (Analysis Services - veri madenciliği).

• MODEL_CATALOG
  Model depolandığı veritabanının adı.

• MODEL_ADI
  Modelinin adı.

• ÖZNİTELİK_ADÝ
  **Kök düğüm:**boş

  **Regresyon düğüm:**öngörülebilir öznitelik adı.

• NODE_NAME
  Her zaman olduğu gibi NODE_UNIQUE_NAME.

• NODE_UNIQUE_NAME
  Düğüm modeli içinde benzersiz tanıtıcısı.Bu değer değiştirilemez.

• NODE_TYPE
  Doğrusal regresyon modeli aşağıdaki düğüm türleri çıktısını verir:

  Düğüm türü No	Tür	Açıklama
  25	Regresyon ağaç kök	Giriş ve çıkış değişken arasındaki ilişkiyi açıklayan formülünü içerir.

• NODE_CAPTION
  Etiket veya düğüm ile ilişkili bir resim yazısı.Bu özellik öncelikle görüntüleme amaçlıdır.

  **Kök düğüm:**boş

  **Regresyon düğüm:**tüm.

• CHILDREN_CARDINALITY
  Düğüm olan çocuklar sayısı tahmini.

  **Kök düğüm:**regresyon düğüm sayısını gösterir.Bir regresyon düğüm her modeli öngörülebilir öznitelik için oluşturulur.

  **Regresyon düğüm:**her zaman 0.

• PARENT_UNIQUE_NAME
  Düğümün üst benzersiz adı.Kök tüm düğümler için null döner düzey.

• NODE_DESCRIPTION
  Düğüm açıklaması.

  **Kök düğüm:**boş

  **Regresyon düğüm:**tüm.

• NODE_RULE
  Doğrusal regresyon modeller için kullanılmaz.

• MARGINAL_RULE
  Doğrusal regresyon modeller için kullanılmaz.

• NODE_PROBABILITY
  Bu düğüm ile ilişkili olasılık.

  **Kök düğüm:**0

  **Regresyon düğüm:**1

• MARGINAL_PROBABILITY
  Üst düğüm düğümden ulaşmasını olasılık.

  **Kök düğüm:**0

  **Regresyon düğüm:**1

• NODE_DISTRIBUTION
  Bir iç içe tablo düğümünde değerlerle ilgili istatistikleri sağlar.

  **Kök düğüm:**0

  Regresyon düğüm:, regresyon formül oluşturmak için kullanılan öğeler içeren bir tablo.Regresyon düğüm değeri aşağıdaki türleri içerir:

  VALUETYPE
  1 (Eksik)
  3 (Sürekli)
  7 (Katsayısı)
  8 (Puan kazanç)
  9 (İstatistik)
  11 (Kesme)

• NODE_SUPPORT
  Bu düğüm destek servis taleplerinin sayısı.

  **Kök düğüm:**0

  **Regresyon düğüm:**eğitim durumlarda sayısı.

• MSOLAP_MODEL_COLUMN
  Öngörülebilir öznitelik adı.

• MSOLAP_NODE_SCORE
  NODE_PROBABILITY ile aynı

• MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
  Etiket görüntüleme amacıyla kullanılır.

Açıklamalar

Oluşturduğunuzda, bir modeli kullanarak Microsoft doğrusal regresyon algoritması, veri madenciliği motoru oluşturur özel bir örnek bir karar ağaçları modeli ve tek bir düğümü eğitim verileri içerecek şekilde ağaç sınırlamak parametrelerini sağlayanTüm sürekli girişleri bayrak ve olası regressors, ancak yalnızca bu regressors değerlendirilen, uyma veri son model içinde regressors olarak kalır.Analiz hiç bir tek regresyon formül her regresör veya hiçbir regresyon formül üretir.

Tam regresyon formülde görebilirsiniz Mining gösterge,'ı tıklatarak (tümü) düğümü Microsoft ağacı Görüntüleyici.

Sürekli öngörülebilir bir öznitelik içeren bir karar ağaçları modeli oluşturduğunuzda da, bazen ağaç regresyon ağaç düğümlerini özellikleri paylaşan regresyon düğümü vardır.

İçin sürekli öznitelikleri düğüm dağıtım

Regresyon düğüm önemli bilgilerin çoğunu NODE_DISTRIBUTION içinde yer alan tablo.NODE_DISTRIBUTION düzeni aşağıdaki örnekte gösterilmektedir tablo.Bu örnekte, hedeflenen posta araştırma yapısı yaş üzerinde temel müşteri gelir öngörür bir doğrusal regresyon modeli oluşturmak için kullanıldı.Çünkü kolayca varolan kullanarak oluşturulmadan yalnızca gösterim amacıyla modelidir AdventureWorks2008R2 örnek verileri ve araştırma yapısı.

NODE_DISTRIBUTION tablo birden çok satır varsa, her bir değişkene göre gruplandırılmış.İlk iki satır, her zaman değeri 1 ve 3 türleridir ve hedef açıklamak öznitelik.İzleyen satırları belirli bir formülü hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan regresör.Bir regresör doğrusal bir ilişki çıkış değişkeni olan bir giriş değişkendir.Birden fazla regressors olabilir ve her regresör katsayısı için ayrı bir satıra sahip olacaktır (valuetype = 7), puan kazanç (valuetype = 8) ve İstatistikler (valuetype = 9).Son olarak, tablo kesme noktası denklemi, içeren bir satır vardır (valuetype = 11).

Regresyon formülün öğeleri

Ayrıca bkz.

Başvuru

Kavramlar