PredictHistogram(DMX)
지정된 열의 예측에 대한 히스토그램을 나타내는 테이블을 반환합니다.
구문
PredictHistogram(<scalar column reference> | <cluster column reference>)
적용 대상
스칼라 열 참조 또는 클러스터 열 참조. Microsoft 연결 알고리즘을 제외한 모든 알고리즘 유형에 사용할 수 있습니다.
반환 형식
테이블
주의
히스토그램은 통계 열을 생성합니다. 반환된 히스토그램의 열 구조는 PredictHistogram 함수에 사용된 열 참조 유형에 따라 다릅니다.
스칼라 열
<scalar column reference>의 경우 PredictHistogram 함수가 반환하는 히스토그램은 다음과 같은 열로 구성됩니다.
예측되는 값
$Support
$Probability
$ProbabilityVariance
Microsoft 데이터 마이닝 알고리즘은 $ProbabilityVariance를 지원하지 않습니다. 이 열은 항상 Microsoft 알고리즘에 대해 0을 포함합니다.
$ProbabilityStdev
Microsoft 데이터 마이닝 알고리즘은 $ProbabilityStdev를 지원하지 않습니다. 이 열은 항상 Microsoft 알고리즘에 대해 0을 포함합니다.
$AdjustedProbability
$AdjustedProbability 열은 Microsoft OLE DB for Data Mining 사양에 대한 Analysis Services 확장 기능입니다.
클러스터 열
<cluster column reference>에 대해 PredictHistogram 함수가 반환하는 히스토그램은 다음과 같은 열로 구성됩니다.
$Cluster(클러스터 이름)
$Distance
$Probability
예
다음 예에서는 단일 쿼리를 사용하여 Bike Buyer 열의 예측 상태를 반환합니다. 또한 쿼리는 PredictHistogram 함수를 사용하여 얻은 조정된 확률을 기반으로 Bike Buyer 특성에서 가능성이 가장 높은 두 개의 상태를 반환합니다.
SELECT
[TM Decision Tree].[Bike Buyer],
TopCount(PredictHistogram([Bike Buyer]),$AdjustedProbability,3)
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