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

  • [アーティクル]

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。 データセットをセクションにパーティション分割して、各パーティションの基準を返すには、SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用してください。

注意注

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。 非クラスター モデルには、SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用してください。

構文

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

引数

  • mining structure
    現在のデータベースのマイニング構造の名前。

    (必須)

  • 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)

  • data set
    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)

  • 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」を参照してください。

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。

Test

実行されたテストの種類。

Measure

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、「相互検証 (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。

説明

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」を参照してください。

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、「テストおよび検証 (データ マイニング)」を参照してください。

使用例

この例では、vTargetMail マイニング構造に関連付けられている 2 つのクラスター モデル Cluster 1 と Cluster 2 の精度のメジャーを返します。 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

Test

Measure

値

Cluster 1

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.796514342249313

Cluster 2

0

5545

Clustering

Case Likelihood

0.732122471228572

要件

相互検証は SQL Server 2008 以降の SQL Server Enterprise でのみ使用できます。

関連項目

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)

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