신경망 모델 쿼리 예제

아티클
07/30/2013

데이터 마이닝 모델에 대한 쿼리를 작성할 때 분석 중에 발견된 패턴에 대한 세부 정보를 제공하는 내용 쿼리를 작성하거나, 모델의 패턴을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 만드는 예측 쿼리를 작성할 수 있습니다. 예를 들어 신경망 모델에 대한 내용 쿼리에서는 숨겨진 계층 수와 같은 모델 메타데이터를 검색할 수 있습니다. 또한 예측 쿼리는 입력에 따른 분류를 제안하고 선택적으로 각 분류에 대한 확률을 제공할 수 있습니다.

이 섹션에서는 Microsoft 신경망 알고리즘을 기반으로 하는 모델에 대해 쿼리를 만드는 방법을 설명합니다.

내용 쿼리

DMX를 사용하여 모델 메타데이터 가져오기

스키마 행 집합에서 모델 메타데이터 검색

모델에 대한 입력 특성 검색

숨겨진 계층에서 가중치 검색

예측 쿼리

단일 예측 만들기

신경망 모델에 대한 정보 찾기

모든 마이닝 모델은 마이닝 모델 스키마 행 집합이라고 하는 표준화된 스키마에 따라, 알고리즘을 통해 학습한 내용을 표시합니다. 이 정보는 기본 메타데이터, 분석 시 발견된 구조 및 처리할 때 사용된 매개 변수를 포함하여 모델에 대한 세부 정보를 제공합니다. 모델 콘텐츠에 대한 쿼리는 DMX(Data Mining Extensions) 문을 사용하여 만들 수 있습니다.

쿼리 예제 1: DMX를 사용하여 모델 메타데이터 가져오기

다음 쿼리는 Microsoft 신경망 알고리즘을 사용하여 작성한 모델에 대한 몇 가지 기본 메타데이터를 반환합니다. 신경망 모델에서 모델의 부모 노드에는 모델의 이름, 모델이 저장된 데이터베이스의 이름 및 자식 노드의 수만 들어 있습니다. 그러나 marginal statistics node(NODE_TYPE = 24)는 이 기본 메타데이터와 모델에 사용된 입력 열에 대한 몇 가지 파생된 통계를 모두 제공합니다.

다음 예제 쿼리는 중급 데이터 마이닝 자습서에서 만든 Call Center Default NN이라고 하는 마이닝 모델을 기반으로 합니다. 이 모델은 콜 센터의 데이터를 사용하여 직원 배치, 호출 수, 주문 수 및 문제 수 간의 가능한 상관 관계를 탐색합니다. DMX 문은 신경망 모델의 marginal statistics node에서 데이터를 검색합니다. 관심 있는 입력 특성 통계가 NODE_DISTRIBUTION 중첩 테이블에 저장되어 있으므로 이 쿼리에는 FLATTENED 키워드가 포함됩니다. 그러나 쿼리 공급자가 계층적 행 집합을 지원하는 경우에는 FLATTENED 키워드를 사용할 필요가 없습니다.

SELECT FLATTENED MODEL_CATALOG, MODEL_NAME, 
(    SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE,
     [SUPPORT], [PROBABILITY], VALUETYPE 
     FROM NODE_DISTRIBUTION
) AS t
FROM [Call Center Default NN].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 24

[!참고]

중첩 테이블 열 이름인 [SUPPORT] 및 [PROBABILITY]는 대괄호로 묶어 동일한 이름의 예약 키워드와 구별해야 합니다.

예 결과:

MODEL_CATALOG	MODEL_NAME	t.ATTRIBUTE_NAME	t.ATTRIBUTE_VALUE	t.SUPPORT	t.PROBABILITY	t.VALUETYPE
Adventure Works DW Multidimensional 2012	Call Center NN	Average Time Per Issue	누락	0	0	1
Adventure Works DW Multidimensional 2012	Call Center NN	Average Time Per Issue	< 64.7094100096	11	0.407407407	5

신경망 모델의 컨텍스트에서 스키마 행 집합의 열 의미에 대한 정의는 신경망 모델에 대한 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

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쿼리 예제 2: 스키마 행 집합에서 모델 메타데이터 검색

데이터 마이닝 스키마 행 집합을 쿼리하여 DMX 내용 쿼리에 반환되는 것과 동일한 정보를 찾을 수 있는데, 스키마 행 집합은 몇 개의 열을 추가로 제공합니다. 다음 예제 쿼리에서는 모델이 생성되고 수정되고 마지막으로 처리된 날짜를 반환합니다. 또한 이 쿼리에서는 모델 콘텐츠에서 쉽게 사용할 수 없는 예측 가능한 열과 모델을 작성하는 데 사용된 매개 변수에 대한 세부 정보도 반환합니다. 이 정보는 모델을 문서화하는 데 유용할 수 있습니다.

SELECT MODEL_NAME, DATE_CREATED, LAST_PROCESSED, PREDICTION_ENTITY, MINING_PARAMETERS 
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS
WHERE MODEL_NAME = 'Call Center Default NN'

예 결과:

MODEL_NAME	Call Center Default NN
DATE_CREATED	1/10/2008 5:07:38 PM
LAST_PROCESSED	1/10/2008 5:24:02 PM
PREDICTION_ENTITY	Average Time Per Issue, Grade Of Service, Number Of Orders
MINING_PARAMETERS	HOLDOUT_PERCENTAGE=30, HOLDOUT_SEED=0, MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES=255, MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES=255, MAXIMUM_STATES=100, SAMPLE_SIZE=10000, HIDDEN_NODE_RATIO=4

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쿼리 예제 3: 모델에 대한 입력 특성 검색

입력 계층(NODE_TYPE = 18)의 자식 노드(NODE_TYPE = 20)를 쿼리하여 모델을 만드는 데 사용된 정확한 입력 특성-값 쌍을 검색할 수 있습니다. 다음 쿼리는 노드 설명에서 입력 특성 목록을 반환합니다.

SELECT NODE_DESCRIPTION
FROM [Call Center Default NN].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 2

예 결과:

NODE_DESCRIPTION
Average Time Per Issue=64.7094100096 - 77.4002099712
Day Of Week=Fri.
Level 1 Operators

여기에는 결과에 포함된 행 중 일부 대표 행만 표시되어 있습니다. 그러나 NODE_DESCRIPTION이 입력 특성의 데이터 형식에 따라 약간씩 다른 정보를 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

특성이 불연속 값 또는 불연속화된 값인 경우 특성과 해당 값 또는 불연속화된 범위가 반환됩니다.
특성이 연속 숫자 데이터 형식일 경우에는 NODE_DESCRIPTION에 특성 이름만 포함됩니다. 그러나 NODE_DISTRIBUTION 중첩 테이블을 검색하여 평균을 가져오거나 NODE_RULE을 반환하여 숫자 범위의 최소값 및 최대값을 가져올 수 있습니다.

다음 쿼리에서는 NODE_DISTRIBUTION 중첩 테이블을 쿼리하여 한 열에 있는 특성과 다른 열에 있는 해당 특성의 값을 반환하는 방법을 보여 줍니다. 연속 특성의 경우에는 특성 값은 특성 평균으로 나타냅니다.

SELECT FLATTENED 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM [Call Center Default NN -- Predict Service and Orders].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 21

예 결과:

t.ATTRIBUTE_NAME	t.ATTRIBUTE_VALUE
Average Time Per Issue	64.7094100096 - 77.4002099712
Day Of Week	Fri.
Level 1 Operators	3.2962962962963

최소 및 최대 범위 값은 NODE_RULE 열에 저장되어 있으며 다음 예에 표시된 것과 같이 XML 조각으로 표현됩니다.

<NormContinuous field="Level 1 Operators">  
  <LinearNorm orig="2.83967303681711" norm="-1" />  
  <LinearNorm orig="3.75291955577548" norm="1" />  
</NormContinuous>

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쿼리 예제 4: 숨겨진 계층에서 가중치 검색

신경망 모델의 모델 콘텐츠는 네트워크의 모든 노드에 대한 세부 정보를 쉽게 가져올 수 있도록 구조화되어 있습니다. 또한 노드의 ID 번호는 노드 유형 간의 관계를 파악하는 데 도움이 되는 정보를 제공합니다.

다음 쿼리에서는 숨겨진 계층의 특정 노드에 저장된 계수를 검색하는 방법을 보여 줍니다. 숨겨진 계층은 메타데이터만 포함하는 구성 도우미 노드(NODE_TYPE = 19)와 특성 및 값의 다양한 조합에 대한 계수를 포함하는 여러 자식 노드(NODE_TYPE = 22)로 구성됩니다. 이 쿼리에서는 계수 노드만 반환합니다.

SELECT FLATTENED TOP 1 NODE_UNIQUE_NAME, 
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, VALUETYPE
FROM NODE_DISTRIBUTION) as t
FROM  [Call Center Default NN -- Predict Service and Orders].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 22
AND [PARENT_UNIQUE_NAME] = '40000000200000000' FROM [Call Center Default NN].CONTENT

예 결과:

NODE_UNIQUE_NAME	t.ATTRIBUTE_NAME	t.ATTRIBUTE_VALUE	t.VALUETYPE
70000000200000000	6000000000000000a	-0.178616518	7
70000000200000000	6000000000000000b	-0.267561918	7
70000000200000000	6000000000000000c	0.11069497	7
70000000200000000	6000000000000000d	0.123757712	7
70000000200000000	6000000000000000e	0.294565343	7
70000000200000000	6000000000000000f	0.22245318	7
70000000200000000		0.188805045	7

여기에 표시된 일부 결과는 신경망 모델 콘텐츠에서 숨겨진 노드가 입력 노드에 관련되는 방식을 보여 줍니다.

숨겨진 계층에 있는 노드의 고유 이름은 항상 70000000으로 시작합니다.
입력 계층에 있는 노드의 고유 이름은 항상 60000000으로 시작합니다.

따라서 이러한 결과를 보면 ID 70000000200000000으로 표시된 노드에는 6개의 다른 계수(VALUETYPE = 7)가 전달되었음을 알 수 있습니다. 계수 값은 ATTRIBUTE_VALUE 열에 있습니다. ATTRIBUTE_NAME 열의 노드 ID를 사용하면 해당 계수가 어떤 입력 특성에 대한 계수인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 노드 ID 6000000000000000a는 입력 특성 및 값 Day of Week = 'Tue'를 참조합니다. 이 노드 ID를 사용하여 쿼리를 만들거나, Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어를 사용하여 이 노드를 찾아볼 수 있습니다.

마찬가지로 출력 계층(NODE_TYPE = 23)에 있는 노드의 NODE_DISTRIBUTION 테이블을 쿼리하면 각 출력 값의 계수를 확인할 수 있습니다. 그러나 출력 계층에서 포인터는 다시 숨겨진 계층의 노드를 참조합니다. 자세한 내용은 신경망 모델에 대한 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

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신경망 모델을 사용하여 예측 만들기

Microsoft 신경망 알고리즘은 분류와 회귀를 모두 지원합니다. 이러한 모델에서 예측 함수를 사용하여 새 데이터를 제공하고 단일 또는 일괄 처리 예측을 만들 수 있습니다.

쿼리 예제 5: 단일 예측 만들기

신경망 모델에 대한 예측 쿼리를 작성하는 가장 쉬운 방법은 SQL Server Management Studio와 SQL Server Data Tools(SSDT)의 데이터 마이닝 디자이너에서 마이닝 모델 예측 탭에 제공되는 예측 쿼리 작성기를 사용하는 것입니다. Microsoft 신경망 뷰어에서 모델을 찾아서 관심 있는 특성을 필터링하고 추세를 확인한 다음 마이닝 모델 예측 탭으로 전환하여 쿼리를 만들고 해당 추세에 대한 새 값을 예측할 수 있습니다.

예를 들어 콜 센터 모델을 찾아서 주문량과 다른 특성 간의 상관 관계를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하려면 뷰어에서 모델을 열고 입력에서 **<All>**을 선택합니다. 그런 다음 출력에서 Number of Orders를 선택합니다. 값 1에서 가장 많은 주문 횟수를 나타내는 범위를 선택하고 값 2에서 가장 적은 주문 횟수를 나타내는 범위를 선택합니다. 그러면 해당 모델에서 주문량과 상관 관계가 있는 모든 특성을 한눈에 볼 수 있습니다.

뷰어에서 결과를 보면 특정 요일에 주문량이 적고 운영자의 수를 늘릴수록 판매량이 많아지는 상관 관계가 있다는 것을 알 수 있습니다. 그런 다음 모델에 대한 예측 쿼리를 사용하여 "가상 분석" 가설을 테스트하고 주문량이 적은 요일의 수준 2 운영자 수를 늘리면 주문이 늘어날지 예측할 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음과 같은 쿼리를 만듭니다.

SELECT Predict([Call Center Default NN].[Number of Orders]) AS [Predicted Orders],
PredictProbability([Call Center Default NN].[Number of Orders]) AS [Probability]
FROM [Call Center Default NN]
NATURAL PREDICTION JOIN 
(SELECT 'Tue.' AS [Day of Week],
13 AS [Level 2 Operators]) AS t

예 결과:

Predicted Orders	Probability
364	0.9532…

예측된 판매량은 화요일의 현재 판매량 범위보다 높으며 예측 확률은 매우 높습니다. 그러나 일괄 처리를 통해 여러 개의 예측을 만들어 모델에 대한 다양한 가설을 테스트할 수도 있습니다.

[!참고]

Excel 2007용 데이터 마이닝 추가 기능에서는 로지스틱 회귀 마법사를 제공하기 때문에 서비스 등급을 특정 교대조에 대한 대상 수준으로 개선하는 데 필요한 두 번째 수준의 전화 상담원의 수와 같은 복잡한 질문에 보다 쉽게 대답할 수 있습니다. 데이터 마이닝 추가 기능은 무료로 다운로드할 수 있으며 신경망 및/또는 로지스틱 회귀 알고리즘을 기반으로 하는 마법사를 포함합니다. 자세한 내용은 Office 2007용 데이터 마이닝 추가 기능(Data Mining Add-ins for Office 2007) 웹 사이트를 참조하십시오.

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예측 함수 목록

모든 Microsoft 알고리즘은 공통 함수 집합을 지원합니다. Microsoft 신경망 알고리즘에만 사용되는 예측 함수는 없지만 이 알고리즘은 다음 표에 나열된 함수를 지원합니다.

예측 함수	사용법
IsDescendant(DMX)	한 노드가 신경망 그래프에서 다른 노드의 자식인지 여부를 확인합니다.
PredictAdjustedProbability(DMX)	가중치 확률을 반환합니다.
PredictHistogram(DMX)	현재 예측된 값과 관련 된 값의 테이블을 반환 합니다.
PredictVariance(DMX)	예측 값의 분산을 반환합니다.
PredictProbability(DMX)	예측 값의 확률을 반환합니다.
PredictStdev(DMX)	예측 값의 표준 편차를 반환합니다.
PredictSupport(DMX)	신경망 및 로지스틱 회귀 모델의 경우에는 모델 전체에 대한 학습 집합의 크기를 나타내는 단일 값을 반환합니다.