SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining)

Artikel
12/23/2023

Gilt für: SQL Server 2019 und früher 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.

Gibt Genauigkeitsmetriken einer Kreuzvalidierung für eine Miningstruktur und zugehörige Clustering-Modelle zurück.

Diese gespeicherte Prozedur gibt Metriken für das ganze Dataset als einzelne Partition zurück. Verwenden Sie SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services – Data Mining), um das Dataset in Querschnitte zu partitionieren und Metriken für jede Partition zurückzugeben.

Hinweis

Diese gespeicherte Prozedur funktioniert nur bei Clustering-Modellen. Verwenden Sie systemGetAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining) für Nicht-Clustering-Modelle.

Syntax

  
SystemGetClusterAccuracyResults(  
<mining structure>   
[,<mining model list>]  
,<data set>  
,<test list>])

Argumente

Miningstruktur
Name einer Miningstruktur in der aktuellen Datenbank.

(Erforderlich)

mining model list
Durch Trennzeichen getrennte Liste von Modellen, die überprüft werden sollen.

Der Standardwert beträgt null, was heißt, dass alle anwendbaren Modelle verwendet werden. Bei Verwendung des Standardwerts werden Nicht-Clustermodelle automatisch aus der Liste der Kandidaten für die Verarbeitung ausgeschlossen.

(Optional)

Dataset
Ein ganzzahliger Wert, der angibt, welche Partition in der Miningstruktur zum Testen verwendet werden soll. Der Wert wird von einer Bitmaske abgeleitet, die die Summe der folgenden Werte darstellt, wobei jeder einzelne Wert optional ist:

Schulungsfälle: 0x0001
Testfälle: 0x0002
Modellfilter: 0x0004

Eine vollständige Liste der möglichen Werte finden Sie in diesem Thema im Abschnitt mit den Hinweisen.

(Erforderlich)

test list
Eine Zeichenfolge, die Testoptionen angibt. Dieser Parameter ist für die zukünftige Verwendung reserviert.

(Optional)

Rückgabetyp

Eine Tabelle mit Bewertungen für jede einzelne Partition und Aggregaten für alle Modelle.

In der folgenden Tabelle sind die Spalten aufgeführt, die von SystemGetClusterAccuracyResultszurückgegeben werden. Weitere Informationen zum Interpretieren der durch die gespeicherte Prozedur zurückgegebenen Informationen finden Sie unter Measures im Kreuzvalidierungsbericht.

Spaltenname	Beschreibung
ModelName	Name des Modells, das getestet wurde. Alles gibt an, dass das Ergebnis ein Aggregat für alle Modelle ist.
AttributeName	Nicht anwendbar auf Clustering-Modelle.
AttributeState	Nicht anwendbar auf Clustering-Modelle.
PartitionIndex	Eine Zahl, die die Partition angibt. Für diese gespeicherte Prozedur ist die Zahl immer 0.
PartitionCases	Ein ganzzahliger Wert, der angibt, wie viele Fälle getestet wurden.
Test	Der Typ von Test, der ausgeführt wurde.
"Measure"	Der Name des Measures, der vom Test zurückgegeben wurde. Measures für die einzelnen Modelle richten sich nach dem Modelltyp und dem Typ des vorhersagbaren Werts. Eine Liste der für die einzelnen vorhersagbaren Typen zurückgegebenen Measures finden Sie unter Measures im Kreuzvalidierungsbericht. Eine Definition der einzelnen Measure finden Sie unter Kreuzvalidierung (Analysis Services – Data Mining).
Wert	Ein Wahrscheinlichkeitsergebnis, das die Wahrscheinlichkeit des Clusterfalls angibt.

Hinweise

Die folgende Tabelle enthält Beispiele für die Werte, mit denen Sie die Daten in der für die Kreuzvalidierung verwendeten Miningstruktur angeben können. Wenn Sie Testfälle für die Kreuzvalidierung verwenden möchten, muss die Miningstruktur bereits ein Testdataset enthalten. Informationen zum Definieren eines Testdatasets bei der Erstellung einer Miningstruktur finden Sie unter Trainings- und Testdatasets.

Ganzzahliger Wert	Beschreibung
1	Nur Trainingsfälle werden verwendet.
2	Nur Testfälle werden verwendet.
3	Sowohl die Trainingsfälle als auch Testfälle werden verwendet.
4	Ungültige Kombination.
5	Nur Trainingsfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.
6	Nur Testfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.
7	Sowohl die Trainingsfälle als auch Testfälle werden verwendet, und der Modellfilter wird angewendet.

Weitere Informationen zu den Szenarien, in denen Sie kreuzvalidieren würden, finden Sie unter Testen und Validierung (Data Mining).

Beispiele

In diesem Beispiel werden Genauigkeitsmaße für zwei Clustermodelle mit dem Namen Cluster 1 und Cluster 2zurückgegeben, die der vTargetMail-Miningstruktur zugeordnet sind. Der Code in Zeile 4 gibt an, dass die Ergebnisse nur auf den Testfällen basieren sollen, ohne dass möglicherweise mit den einzelnen Modellen verknüpfte Filter verwendet werden.

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (  
[vTargetMail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
2  
)

Beispielergebnisse:

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	Test	"Measure"	Wert
Cluster 1			0	5545	Clustering	Fallwahrscheinlichkeit	0.796514342249313
Cluster 2			0	5545	Clustering	Fallwahrscheinlichkeit	0.732122471228572

Anforderungen

Die Kreuzvalidierung ist nur in SQL Server Enterprise ab SQL Server 2008 verfügbar.

Weitere Informationen

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services – Data Mining)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services – Data Mining)
SystemClusterGetAccuracyResults

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