SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)

Gilt für: SQL Server 2019 und frühere Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Diese gespeicherte Prozedur partitioniert die Miningstruktur in die angegebene Anzahl von Querschnitten, trainiert ein Modell für jede Partition und gibt Genauigkeitsmetriken für jede Partition zurück.

Hinweis Verwenden Sie diese gespeicherte Prozedur nur mit einer Miningstruktur mit mindestens einem Clusteringmodell. Um nicht gruppierte Modelle zu überprüfen, verwenden Sie SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining).To cross-clustering models, use SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining).

Syntax

  
SystemGetClusterCrossValidationResults(  
<structure name>,   
[,<mining model list>]  
,<fold count>}  
,<max cases>  
<test list>])  

Arguments

Bergbaustruktur
Name einer Miningstruktur in der aktuellen Datenbank.

(erforderlich)

Miningmodellliste
Durch Trennzeichen getrennte Liste der zu überprüfenden Miningmodelle.

Wenn Sie keine Liste der Miningmodelle angeben, wird die Kreuzüberprüfung für alle Clusteringmodelle für die angegebene Struktur ausgeführt.

(Optional)

Faltenanzahl
Ganze Zahl, die die Anzahl der Partitionen angibt, in die der Datensatz getrennt werden soll. Der Mindestwert ist 2. Die maximale Anzahl von Faltungen ist eine maximale ganze Zahl oder die Anzahl der Fälle, je nachdem, welcher Wert niedriger ist.

Jede Partition enthält ungefähr diese Anzahl von Fällen: max. Anzahlder Fälle/, die gefaltet werden.

Es gibt keinen Standardwert.

(erforderlich)

max. Fälle
Ganze Zahl, die die maximale Anzahl von Fällen angibt, die getestet werden können.

Der Wert 0 gibt an, dass die Prozedur alle Fälle in der Datenquelle verwendet.

Wenn Sie eine Zahl angeben, die höher als die tatsächliche Anzahl von Fällen im Dataset ist, prüft die Prozedur alle Fälle in der Datenquelle.

(erforderlich)

Testliste
Eine Zeichenfolge, die Testoptionen angibt.

Hinweis Dieser Parameter ist für die zukünftige Verwendung reserviert.

(Optional)

Rückgabetyp

Die Tabelle "Rückgabetyp" enthält Bewertungen für jede einzelne Partition und Aggregierte für alle Modelle.

In der folgenden Tabelle werden die zurückgegebenen Spalten beschrieben.

Bemerkungen

Um Genauigkeitsmetriken für den gesamten Datensatz zurückzugeben, verwenden Sie SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining).

Wenn das Miningmodell bereits Faltungen enthält, verwenden Sie SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining), um die Verarbeitung zu überspringen und nur die Validierungsergebnisse zurückzugeben.

Examples

In diesem Beispiel wird eine Miningstruktur in drei Faltungen unterteilt und zwei zugeordnete Clusteringmodelle getestet.

Zeile 3 listet die zu testden Miningmodelle auf. Wenn Sie keine Modelle auflisten, testet der Code alle Clusteringmodelle, die der Struktur zugeordnet sind.

Zeile 4 gibt die Anzahl der Faltungen an, und Zeile 5 gibt die maximale Anzahl der zu verwendenden Fälle an.

Clusteringmodelle erfordern nicht, dass Sie ein vorhersagbares Attribut oder einen vorhersagbaren Wert angeben.

CALL SystemGetClusterCrossValidationResults(  
[v Target Mail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
3,  
10000  
)  

Beispielergebnisse:

Anforderungen

Ab SQL Server 2008 unterstützt nur SQL Server Enterprise cross-validation.

Siehe auch

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetAccuracyResults (Analyse Dienste - Data Mining)
SystemGetClusterCrossValidationResults
SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)