Referencia técnica del algoritmo de asociación de Microsoft
Se aplica a:
SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.
El algoritmo de reglas de asociación de Microsoft es una implementación sencilla del algoritmo Apriori conocido.
Tanto el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft como el algoritmo de reglas de asociación de Microsoft se pueden usar para analizar asociaciones, pero las reglas que encuentra cada algoritmo pueden diferir. En un modelo de árboles de decisión, las divisiones que conducen a reglas específicas están basadas en la obtención de información, mientras que en un modelo de asociación, las reglas están basadas totalmente en la confianza. Por tanto, en un modelo de asociación, una regla segura, o una que tenga una confianza alta, puede que no tenga ningún interés, dado que no proporciona nueva información.
Implementación del algoritmo de asociación de Microsoft
El algoritmo Apriori no analiza patrones, sino que genera y después cuenta conjuntos de elementos candidatos. Un elemento puede representar un evento, un producto o el valor de un atributo, dependiendo del tipo de datos que se analice.
En el tipo más común de modelo de asociación, las variables booleanas, que representan un valor Sí/No o Falta/Existe, se asignan a cada atributo, como un nombre de producto o evento. Un análisis de cesta de la compra es un ejemplo de un modelo de reglas de asociación que utiliza variables booleanas para representar la presencia o ausencia de determinados productos en la cesta de la compra de un cliente.
Para cada conjunto de elementos, el algoritmo crea puntuaciones que representan el soporte y la confianza. Estas puntuaciones se pueden usar para clasificar y derivar reglas interesantes de los conjuntos de elementos.
Los modelos de asociación se pueden crear también para atributos numéricos. Si los atributos son continuos, los números se pueden discretizar o agruparse en depósitos. A continuación, los valores de datos discretos se pueden tratar como booleanos o como pares atributo-valor.
Soporte, probabilidad e importancia
Soporte, también denominado frecuencia, es el número de casos que contiene el elemento o la combinación de elementos de destino. Solo se pueden incluir en el modelo los elementos que tienen al menos el soporte especificado.
Se denomina conjunto de elementos frecuente a una colección de elementos cuya combinación de elementos también admite cantidades superiores al umbral definido por el parámetro MINIMUM_SUPPORT. Por ejemplo, si el conjunto de elementos es {A,B,C} y el valor de MINIMUM_SUPPORT es 10, cada uno de los elementos individuales A, B y C debe hallarse en al menos 10 casos para ser incluido en el modelo, y la combinación de elementos {A,B,C} debe hallarse también en al menos 10 casos.
Nota : también puede controlar el número de conjuntos de elementos de un modelo de minería de datos especificando la longitud máxima, es decir, el número de elementos, que puede tener un conjunto de elementos.
De forma predeterminada, el soporte para cualquier elemento o conjunto de elementos determinado representa un recuento de los casos que contienen dichos elementos. Sin embargo, también se puede expresar MINIMUM_SUPPORT como un porcentaje de los casos totales en el conjunto de datos, escribiendo el número como un valor decimal inferior a 1. Por ejemplo, si especifica un valor MINIMUM_SUPPORT de 0,03, significa que al menos el 3% del total de casos del conjunto de datos debe contener este elemento o conjunto de elementos para su inclusión en el modelo. Experimente con el modelo para determinar si resulta más apropiado usar un recuento o un porcentaje.
Por el contrario, el umbral para las reglas no se expresa como un recuento o un porcentaje, sino como una probabilidad, también denominada a veces confianza. Por ejemplo, si el conjunto de elementos {A,B,C} aparece en 50 casos, pero los conjuntos de elementos {A,B,D} y {A,B} aparecen también en 50 casos, resulta obvio que {A,B} no es un elemento de predicción confiable de {C}. Por lo tanto, para ponderar un resultado determinado con todos los resultados conocidos, SQL Server Analysis Services calcula la probabilidad de la regla individual (por ejemplo, Si {A,B} Entonces {C}) dividiendo la compatibilidad con el conjunto de elementos {A,B,C} por la compatibilidad con todos los conjuntos de elementos relacionados.
Puede restringir el número de reglas que produce un modelo estableciendo un valor para MINIMUM_PROBABILITY.
Para cada regla que se crea, SQL Server Analysis Services genera una puntuación que indica su importancia, que también se deduce como lift. La importancia de la elevación se calcula de forma diferente para los conjuntos de elementos y para las reglas.
La importancia de un conjunto de elementos se calcula como la probabilidad de dicho conjunto dividida entre la probabilidad compuesta de los elementos individuales del conjunto. Por ejemplo, si un conjunto de elementos contiene {A,B}, SQL Server Analysis Services primero cuenta todos los casos que contienen esta combinación A y B, y lo divide por el número total de casos y, a continuación, normaliza la probabilidad.
La importancia de una regla se calcula mediante la probabilidad de registro del lado derecho de la regla, dado el lado izquierdo de la regla. Por ejemplo, en la regla If {A} Then {B}, SQL Server Analysis Services calcula la proporción de casos con A y B en casos con B pero sin A y, a continuación, normaliza esa proporción mediante una escala logarítmica.
Selección de características
El algoritmo de reglas de asociación de Microsoft no realiza ningún tipo de selección automática de características. En su lugar, proporciona parámetros que controlan los datos utilizados por el algoritmo. Esto puede incluir límites en cuanto al tamaño de cada conjunto de elementos, o el establecimiento del soporte máximo y mínimo necesarios para agregar un conjunto de elementos al modelo.
Para filtrar elementos y eventos muy comunes y, por lo tanto, poco interesantes, reduzca el valor de MAXIMUM_SUPPORT para quitar los conjuntos de elementos muy frecuentes del modelo.
Para filtrar elementos y conjuntos de elementos poco frecuentes, aumente el valor de MINIMUM_SUPPORT.
Para filtrar reglas, aumente el valor de MINIMUM_PROBABILITY.
Personalizar el algoritmo Reglas de asociación de Microsoft
El algoritmo de reglas de asociación de Microsoft admite varios parámetros que afectan al comportamiento, el rendimiento y la precisión del modelo de minería de datos resultante.
Establecer parámetros del algoritmo
Puede cambiar los parámetros de un modelo de minería de datos en cualquier momento mediante el Designer minería de datos en SQL Server Data Tools. También puede cambiar los parámetros mediante programación mediante la AlgorithmParameters colección de AMO o mediante el elemento MiningModels (ASSL) en XMLA. Estos parámetros se describen en la tabla siguiente.
Nota:
No se pueden cambiar los parámetros de un modelo existente mediante una instrucción DMX; debe especificar los parámetros en DMX CREATE MODEL o ALTER STRUCTURE... AGREGUE MODEL al crear el modelo.
MAXIMUM_ITEMSET_COUNT
Especifica el número máximo de conjuntos de elementos que se van a generar. Si no se especifica ningún número, se usa el valor predeterminado.
El valor predeterminado es 200000.
Nota:
Los conjuntos de elementos se clasifican según el soporte. Entre los conjuntos de elementos que tienen el mismo soporte, la ordenación es arbitraria.
MAXIMUM_ITEMSET_SIZE
Especifica el número máximo de elementos que se admiten en un conjunto de elementos. Si este valor se establece en 0, indica que no hay límite para el tamaño del conjunto de elementos.
El valor predeterminado es 3.
Nota:
Si se reduce este valor, es posible que se reduzca el tiempo necesario para crear el modelo, ya que el procesamiento de éste se detiene al alcanzar el límite.
MAXIMUM_SUPPORT
Especifica el número máximo de casos de los que dispone un conjunto de elementos para el soporte. Este parámetro se puede usar para eliminar elementos que aparecen frecuentemente y que, por lo tanto, son poco significativos.
Si este valor es menor que 1, el valor representa un porcentaje del total de casos. Los valores mayores que 1 representan el número absoluto de casos que puede contener el conjunto de elementos.
El valor predeterminado es 1.
MINIMUM_ITEMSET_SIZE
Especifica el número mínimo de elementos que se admiten en un conjunto de elementos. Si se aumenta este número, es posible que el modelo contenga menos conjuntos de elementos. Esto puede ser útil si, por ejemplo, se desea omitir conjuntos de elementos con un único elemento.
El valor predeterminado es 1.
Nota:
No se puede reducir el tiempo de procesamiento del modelo aumentando el valor mínimo, ya que SQL Server Analysis Services deben calcular probabilidades de elementos individuales de todos modos como parte del procesamiento. Sin embargo, si se establece un valor mayor, se pueden filtrar conjuntos de elementos más pequeños.
MINIMUM_PROBABILITY
Especifica la probabilidad mínima de que se cumpla una regla.
Por ejemplo, si se establece este valor en 0,5, significa que no se puede generar ninguna regla con menos del cincuenta por ciento de probabilidad.
El valor predeterminado es 0.4.
MINIMUM_SUPPORT
Especifica el número mínimo de casos que debe contener el conjunto de elementos antes de que el algoritmo genere una regla.
Si se establece este valor en un número menor que 1, el número mínimo de casos se calcula como un porcentaje del total de casos.
Si se establece en un número entero mayor que 1, se especifica que el número mínimo de casos se calcula como el recuento de los casos que deben contener el conjunto de elementos. Si la memoria es limitada, el algoritmo puede aumentar automáticamente el valor de este parámetro.
El valor predeterminado es 0.03. Esto significa que para que un conjunto de elementos se incluya en el modelo, dicho conjunto debe hallarse en al menos el 3% de los casos.
OPTIMIZED_PREDICTION_COUNT
Define el número de elementos que se van a almacenar en caché para optimizar la predicción.
El valor predeterminado es 0. Cuando se utiliza el valor predeterminado, el algoritmo produce tantas predicciones como se soliciten en la consulta.
Si especifica un valor distinto de cero para OPTIMIZED_PREDICTION_COUNT , las consultas de predicción pueden devolver como máximo el número especificado de elementos, aunque se soliciten predicciones adicionales. Sin embargo, el rendimiento de la predicción se puede mejorar estableciendo un valor.
Por ejemplo, si el valor se establece en 3, el algoritmo almacena en caché únicamente tres elementos para la predicción. No podrá ver predicciones adicionales que serán igualmente probables para los tres elementos devueltos.
Marcas de modelado
Se admiten las siguientes marcas de modelado para su uso con el algoritmo de reglas de asociación de Microsoft.
NOT NULL
Indica que la columna no puede contener un valor NULL. Si SQL Server Analysis Services encuentra un valor NULL durante el entrenamiento del modelo, se producirá un error.
Se aplica a la columna de estructura de minería de datos.
MODEL_EXISTENCE_ONLY
Significa que la columna se tratará como si tuviera dos estados posibles: Missing y Existing. Un valor NULL es un valor ausente.
Se aplica a la columna de modelo de minería de datos.
Requisitos
Un modelo de asociación debe contener una columna de clave, columnas de entrada y una sola columna de predicción.
Columnas de entrada y de predicción
El algoritmo de reglas de asociación de Microsoft admite las columnas de entrada específicas y las columnas de predicción que se enumeran en la tabla siguiente. Para obtener más información sobre el significado de los tipos de contenido en un modelo de minería de datos, vea Tipos de contenido (minería de datos).
| Columna | Tipos de contenido |
|---|---|
| Atributo de entrada | Cyclical, Discrete, Discretized, Key, Table y Ordered |
| Atributo de predicción | Cyclical, Discrete, Discretized, Table, Ordered |
Nota:
Se admiten los tipos de contenido Cyclical y Ordered, pero el algoritmo los trata como valores discretos y no realiza un procesamiento especial.
Consulte también
Algoritmo de asociación de Microsoft
Ejemplos de consultas del modelo de asociación
Contenido del modelo de minería de datos para los modelos de asociación (Analysis Services - Minería de datos)