Partager via

  • Article

SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données)

Retourne les mesures de précision de validation croisée d'une structure d'exploration de données et de tous les modèles de clustering connexes.

Cette procédure stockée retourne les mesures du jeu de données dans son ensemble sous forme de partition unique. Pour partitionner le jeu de données en sections croisées et retourner les mesures de chaque partition, utilisez SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données).

[!REMARQUE]

Cette procédure stockée fonctionne uniquement pour les modèles de clustering. Pour les autres modèles, utilisez SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données).

Syntaxe

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

Arguments

  • mining structure
    Nom d'une structure d'exploration de données dans la base de données active.

    (Obligatoire)

  • mining model list
    Liste séparée par des virgules des modèles à valider.

    La valeur par défaut est null, ce qui signifie que tous les modèles applicables sont utilisés. Lorsque la valeur par défaut est utilisée, les modèles qui ne sont pas des modèles de clustering sont automatiquement exclus de la liste des candidats au traitement.

    (Facultatif)

  • data set
    Valeur entière indiquant quelle partition de la structure d'exploration de données doit être utilisée pour le test. Cette valeur est dérivée d'un masque de bits qui représente la somme des valeurs suivantes, où chaque valeur individuelle est facultative :

    Cas d'apprentissage

    0x0001

    Scénarios de test

    0x0002

    Filtre de modèle

    0x0004

    Pour obtenir la liste complète des valeurs possibles, consultez la section Remarques de cette rubrique.

    (Obligatoire)

  • test list
    Chaîne qui spécifie les options de test. Ce paramètre est réservé à un usage futur.

    (facultatif)

Type de valeur renvoyée

Tableau qui contient des scores pour chaque partition individuelle et des agrégats pour tous les modèles.

Le tableau suivant répertorie les colonnes retournées par SystemGetClusterAccuracyResults. Pour en savoir plus sur l'interprétation des informations retournées par la procédure stockée, consultez Rapport de validation croisée (Analysis Services - Exploration de données).

Nom de colonne

Description

ModelName

Nom du modèle qui a été testé. All indique que le résultat est un agrégat de tous les modèles.

AttributeName

Non applicable aux modèles de clustering.

AttributeState

Non applicable aux modèles de clustering.

PartitionIndex

Numéro qui indique la partition.

Pour cette procédure stockée, ce numéro est toujours 0.

PartitionCases

Entier qui indique combien de cas ont été testés.

Test

Type de test qui a été effectué.

Measure

Nom de la mesure retournée par le test. Les mesures de chaque modèle dépendent du type de modèle et du type de valeur prévisible.

Pour obtenir la liste des mesures retournées pour chaque type prévisible, consultez Rapport de validation croisée (Analysis Services - Exploration de données).

Pour une définition de chaque mesure, consultez Validation croisée (Analysis Services - Exploration de données).

Value

Score de probabilité qui indique la vraisemblance du cas de cluster.

Notes

Le tableau suivant fournit des exemples des valeurs que vous pouvez utiliser pour spécifier les données de la structure d'exploration de données qui sont utilisées pour la validation croisée. Si vous souhaitez utiliser des scénarios de test pour la validation croisée, la structure d'exploration de données doit déjà contenir un jeu de données de test. Pour plus d'informations sur la définition d'un jeu de données de test lorsque vous créez une structure d'exploration de données, consultez Partitionnement des données en jeux d'apprentissage et jeux de test (Analysis Services – Exploration de données).

Valeur de type entier

Description

1

Seuls les cas d'apprentissage sont utilisés.

2

Seuls les scénarios de test sont utilisés.

3

Les cas d'apprentissage et les scénarios de test sont utilisés.

4

Combinaison incorrecte.

5

Seuls les cas d'apprentissage sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué.

6

Seuls les scénarios de test sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué.

7

Les cas d'apprentissage et les scénarios de test sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué.

Pour plus d'informations sur les scénarios dans lesquels utiliser la validation croisée, consultez Validation des modèles d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Exemples

Cet exemple retourne les mesures de précision de deux modèles de clustering, nommées Cluster 1 et Cluster 2, associés à la structure d'exploration de données vTargetMail. Le code de la ligne quatre indique que les résultats doivent reposer sur les scénarios de test seulement, sans utiliser les filtres éventuellement associés à chaque modèle.

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

Exemples de résultats :

ModelName

AttributeName

AttributeState

PartitionIndex

PartitionSize

Test

Measure

Value

Cluster 1

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.796514342249313

Cluster 2

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.732122471228572

Spécifications

La validation croisée est uniquement disponible dans SQL Server 2008 Enterprise.