次の方法で共有

  • [アーティクル]

PredictProbability (DMX)

指定された状態の確率を返します。

構文

PredictProbability(<scalar column reference>, [<predicted state>])

適用対象

スカラ列です。

戻り値の型

スカラ値です。

説明

予測された状態が省略されている場合、省略した状態バケットを除いて、確率が最も高い状態が使用されます。省略した状態バケットを含めるには、<predicted state> を INCLUDE_NULL に設定します。省略した状態の確率を返すには、<predicted state> を NULL に設定します。

注意注意

一部のマイニング モデルでは、確率値が提供されていないため、この関数を使用できません。また、特定の対象の値に関する確率値の計算方法は異なります。つまり、クエリの対象となるモデルに応じてこの確率値の解釈は異なる場合があります。特定のモデルの種類に関する確率の計算方法の詳細については、「マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」の各アルゴリズムのトピックを参照してください。

例

次の例は、自然予測結合を使用して、個人が TM Decision Tree マイニング モデルに基づいた自転車購入者である可能性を判断します。また、予測の確率も判断します。この例では 2 つの PredictProbability 関数が示されています。使用可能な各値に対して 1 つの PredictProbability 関数が使用されています。この引数を省略すると、関数は、最も可能性の高い値の確率を返します。

SELECT
  [Bike Buyer],
  PredictProbability([Bike Buyer], 1) AS [Bike Buyer = Yes],
  PredictProbability([Bike Buyer], 0) AS [Bike Buyer = No]
FROM [TM Decision Tree]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
  '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
  'Graduate Degree' AS [Education],
  0 AS [Number Cars Owned],
  0 AS [Number Children At Home]) AS t

例の結果を次に示します。

Bike Buyer

Bike Buyer = Yes

Bike Buyer = No

1

0.867074195848097

0.132755556974282