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SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)

  • [アーティクル]

適用対象:SQL Server 2019 以前の Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

データ マイニングは SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、SQL Server 2022 Analysis Services で停止されました。 非推奨および停止された機能については、ドキュメントの更新は行われません。 詳細については、「Analysis Services 下位互換性」を参照してください。

マイニング構造と関連するクラスター モデルに対するクロス検証の精度基準を返します。

このストアド プロシージャは、データセット全体の基準を 1 つのパーティションとして返します。 データセットをクロス セクションにパーティション分割し、各パーティションのメトリックを返すには、 SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用します。

注意

このストアド プロシージャは、クラスター モデルに対してのみ使用できます。 非クラスタリング モデルの場合は、 SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用します。

構文

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

引数

マイニング構造
現在のデータベースのマイニング構造の名前。

(必須)

マイニング モデルの一覧 (mining model list)
検証するモデルのコンマ区切りの一覧。

既定値は nullです。つまり、適用可能なモデルがすべて使用されます。 既定値を使用すると、非クラスター モデルは処理の対象一覧から自動的に除外されます。

(省略可能)

データ セット
テストに使用される、マイニング構造のパーティションを示す整数値。 この値は、次の値の合計を表すビットマスクから派生しています。この場合、いずれの値も省略可能です。

  • トレーニング ケース: 0x0001

  • テスト ケース: 0x0002

  • モデル フィルター: 0x0004

指定可能な値の一覧については、このトピックの「解説」を参照してください。

(必須)

テスト リスト (test list)
テスト オプションを指定する文字列。 このパラメーターは将来使用するために予約されています。

(省略可能)

戻り値の型

テーブルには、個別のパーティションのスコアと、すべてのモデルの集計が含まれます。

次の表は、 SystemGetClusterAccuracyResultsによって返される列の一覧です。 ストアド プロシージャによって返される情報を解釈する方法の詳細については、「 相互検証レポートのメジャー」をご覧ください。

列名 説明
ModelName テストされたモデルの名前。 All は、結果がすべてのモデルの集計であることを示します。
AttributeName クラスター モデルには適用されません。
AttributeState クラスター モデルには適用されません。
PartitionIndex パーティションを示す番号。

このストアド プロシージャでは、番号は常に 0 になります。
PartitionCases テスト済みのケースの数を示す整数。
テスト 実行されたテストの種類。
メジャー テストから返されたメジャーの名前。 各モデルのメジャーは、モデルの種類と、予測可能な値の型によって異なります。

予測可能な型ごとに返されるメジャーの一覧については、「 相互検証レポートのメジャー」を参照してください。

各メジャーの定義については、「 クロス検証 (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
値 クラスターのケースの確率値を示す確率スコア。

注釈

次の表は、クロス検証に使用されるマイニング構造のデータを指定するために使用できる値の例を示しています。 クロス検証にテスト ケースを使用する場合、マイニング構造には、既にテスト データセットが含まれている必要があります。 マイニング構造の作成時にテスト データセットを定義する方法の詳細については、「 トレーニング データ セットとテスト データ セット」をご覧ください。

整数値 説明
1 トレーニング ケースのみが使用されます。
2 テスト ケースのみが使用されます。
3 トレーニング ケースとテスト ケースの両方が使用されます。
4 無効な組み合わせです。
5 トレーニング ケースのみが使用され、モデル フィルターが適用されます。
6 テスト ケースのみが使用され、モデル フィルターが適用されます。
7 トレーニング ケースとテスト ケースの両方が使用され、モデル フィルターが適用されます。

クロス検証を使用するシナリオの詳細については、「 テストと検証 (データ マイニング)」を参照してください。

例

この例では、vTargetMail マイニング構造に関連付けられている と という名前Cluster 1Cluster 2の 2 つのクラスタリング モデルの精度測定を返します。 4 行目のコードは、結果が、各モデルに関連付けられている可能性のあるフィルターを使用せず、テスト ケースのみに基づいていることを示します。

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

サンプルの結果 :

ModelName AttributeName AttributeState PartitionIndex PartitionSize テスト メジャー 値
クラスター 1 0 5545 クラスタリング ケースの確率値 0.796514342249313
Cluster 2 0 5545 クラスタリング ケースの確率値 0.732122471228572

要件

クロス検証は、SQL Server 2008 以降のSQL Server Enterpriseでのみ使用できます。

参照

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemClusterGetAccuracyResults