Miningmodelleigenschaften

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

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

Miningmodelle verfügen über die folgenden Arten von Eigenschaften:

• Von der Miningstruktur geerbte Eigenschaften, die den Daten- und Inhaltstyp der von dem Modell verwendeten Daten definieren

• Eigenschaften, die sich auf den Algorithmus beziehen, der zum Erstellen des Miningmodells verwendet wurde, einschließlich sämtlicher Kundenparameter

• Eigenschaften, die auf dem Modell einen Filter definieren, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden

Die Eigenschaften eines Miningmodells werden anfänglich definiert, wann Sie das Modell erstellen. Sie können später die meisten Eigenschaften, einschließlich der Algorithmusparameter, Filter und Spaltenverwendungseigenschaften, jedoch ändern. Mithilfe der Registerkarte Miningmodelle des Data Mining-Designers oder mit AMO oder XMLA können Sie Eigenschaften für Miningmodelle anpassen.

Nach dem Ändern einer Eigenschaft müssen Sie das Modell erneut verarbeiten, damit sich die Änderungen im Modell widerspiegeln. Eine erneute Verarbeitung ist auch dann erforderlich, wenn die Änderung nur Metadaten betrifft, wie beispielsweise das Hinzufügen eines Spaltenalias oder einer Spaltenbeschreibung.

Eigenschaften von Modellen

In der folgenden Tabelle werden die Eigenschaften, die für Miningmodelle spezifisch sind, beschrieben. Darüber hinaus gibt es Eigenschaften, die Sie im Mining in einzelnen Spalten festlegen können.

Eigenschaft	Beschreibung
Algorithmus	Legt den Algorithmustyp für das Miningmodell fest.
AlgorithmParameters	Legt Werte für die zu jedem Algorithmustyp verfügbaren Algorithmusparameter fest.
Filter	Legt einen Filter fest, der auf die Daten angewendet wird, die zum Trainieren und Testen des Miningmodells verwendet werden. Die Filterdefinition wird mit dem Modell gespeichert und kann optional verwendet werden, wenn Sie Vorhersageabfragen erstellen oder die Genauigkeit des Modells testen. Beim Trainieren des Modells ist der Modellfilter nicht optional.
Name	Legt den Namen des Miningmodells fest.
AllowDrillThrough	Gibt an, ob Drillthrough für das Miningmodell aktiviert ist.

Eigenschaften der Modellspalte

Sie können die folgenden für Data Mining spezifischen Eigenschaften für jede Spalte in einem Miningmodell festlegen. Diese Eigenschaften können für jedes Miningmodell in einer Miningstruktur auf einen unterschiedlichen Wert festgelegt werden.

Eigenschaft	Beschreibung
Beschreibung	Beschreibt den Zweck der Miningspalte.
Name	Legt den Namen der Miningmodellspalte fest. Sie können einen neuen Namen eingeben, um einen Alias für die Miningmodellspalte anzugeben.
ModelingFlags	Legt algorithmusspezifische Flags für die Spalte fest.
SourceColumnID	Gibt den Namen der Miningstrukturspalte an, auf der die Modellspalte basiert. Diese Eigenschaft ist schreibgeschützt.
Verwendung	Legt fest, wie die Spalte vom Miningmodell verwendet wird.

Weitere Informationen

Miningmodellspalten
Miningstrukturen (Analysis Services - Data Mining)
Miningmodelltasks und Anweisungen
Ändern der Eigenschaften eines Miningmodells
Data Mining-Tools
Erstellen einer relationalen Miningstruktur
Erstellen eines Alias für eine Modellspalte