查詢線性迴歸模型 (Analysis Services - 資料採礦)

您可以查詢資料採礦結構描述資料列集來尋找有關模型的中繼資料。這可能包括建立模型的時間、上次處理模型的時間、模型所依據之採礦結構的名稱，以及指定為可預測屬性之資料行的名稱。您也可以傳回初次建立此模型時所使用的參數。

SELECT MINING_PARAMETERS 
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'TM_PredictIncome'

範例結果：

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下列查詢會針對利用＜資料採礦基本教學課程＞中所使用之相同目標郵寄資料來源所建立的線性迴歸模型，傳回採礦模型內容。此模型會根據年齡預測客戶收入。

查詢會傳回包含迴歸公式之節點的內容。每個變數和係數都儲存在 NODE_DISTRIBUTION 資料表的個別資料列中。如果您要檢視完整的迴歸公式，使用 Microsoft 樹狀檢視器，按一下 (All) 節點，然後開啟 [採礦圖例]。

SELECT FLATTENED NODE_DISTRIBUTION as t
FROM LR_PredictIncome.CONTENT

預期的結果：

相較之下，在 [採礦圖例] 中，迴歸公式顯示如下：

Yearly Income = 57,220.919 + 471.688 * (Age - 45.427)

您可以發現，在 [採礦圖例] 中，有些數字會被捨入，不過，NODE_DISTRIBUTION 資料表和 [採礦圖例] 基本上包含相同的值。

VALUETYPE 資料行中的值會告訴您每個資料列中包含哪種資訊；如果您要以程式設計方式處理結果，哪個比較實用。下表顯示針對線性迴歸公式輸出的值類型。

如需有關迴歸模型每個值類型之意義的詳細資訊，請參閱＜線性迴歸模型的採礦模型內容 (Analysis Services - 資料採礦)＞。

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您可以使用 VALUETYPE 列舉，僅傳回迴歸方程式的係數，如以下查詢所示：

SELECT FLATTENED MODEL_NAME,
    (SELECT ATTRIBUTE_VALUE, VALUETYPE
     FROM NODE_DISTRIBUTION
     WHERE VALUETYPE = 11) 
AS t
FROM LR_PredictIncome.CONTENT

此查詢會傳回兩個資料列，其中一個資料列來自採礦模型內容，而另一個資料列則來自包含係數的巢狀資料表。ATTRIBUTE_NAME 資料行不包含在此處，因為該資料行對係數來說，永遠是空白的。

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在迴歸模型上建立單一查詢最簡單的方式是使用 [單一查詢輸入] 對話方塊。例如，您可以適當的迴歸模型、選擇 [單一查詢]，然後輸入 20 做為 Age 的值來建立下列 DMX 查詢。

SELECT [LR_PredictIncome].[Yearly Income]
From   [LR_PredictIncome]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 20 AS [Age]) AS t

範例結果：

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您可以搭配線性迴歸模型使用多個標準的預測函數。下列範例說明如何將一些敘述性的統計資料加入到預測查詢結果中。從這些結果中您可以發現，這與此模型的平均值有相當大的偏差。

SELECT
  ([LR_PredictIncome].[Yearly Income]) as [PredIncome],
  (PredictStdev([LR_PredictIncome].[Yearly Income])) as [StDev1]
From
  [LR_PredictIncome]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 20 AS [Age]) AS t

範例結果：

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