Medidas no relatório de validação cruzada

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora foi descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não foi atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, confira Compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.

Durante a validação cruzada, SQL Server Analysis Services divide os dados em uma estrutura de mineração em várias seções cruzadas e, em seguida, testa iterativamente a estrutura e todos os modelos de mineração associados. Com base nesta análise, ele produz um conjunto de medidas de precisão padrão para a estrutura e cada modelo.

O relatório contém algumas informações básicas sobre o numero de dobras nos dados, e a quantidade de dados em cada dobra, e um conjunto de métricas gerais que descrevem a distribuição de dados. Comparando as métricas gerais para cada seção cruzada, você pode avaliar a confiabilidade da estrutura ou modelo.

SQL Server Analysis Services também exibe um conjunto de medidas detalhadas para modelos de mineração. Estas medidas dependem do tipo de modelo e do tipo de atributo que está sendo analisado: por exemplo, se é discreto ou contínuo.

Esta seção fornece uma lista das medidas que estão contidas no relatório Validação Cruzada e o que elas querem dizer. Para obter detalhes sobre como cada medida é calculada, consulte Fórmulas de validação cruzada.

Lista de medidas no relatório de validação cruzada

A tabela a seguir lista as medidas que aparecem no relatório de validação cruzada. As medidas são agrupadas por tipo de teste, que é fornecido na coluna à esquerda da tabela a seguir. A coluna à direita lista o nome da medida como aparece no relatório e fornece uma explicação breve do que significa.

tipo de teste	Medidas e Descrições
Clustering	Medidas que se aplicam a modelos de clustering
	Probabilidade de caso: Essa medida geralmente indica a probabilidade de um caso pertencer a um determinado cluster. Para validação cruzada, as contagens são somadas e, em seguida, divididas pelo número de casos; portanto, aqui a contagem é uma probabilidade de caso média.
classificação	Medidas que se aplicam a modelos de classificação
	Verdadeiro Positivo/Verdadeiro Negativo/Falso Positivo/Falso Negativo: Contagem de linhas ou valores na partição onde o estado previsto corresponde ao estado de destino e a probabilidade de previsão é maior do que o limiar especificado. São excluídos casos que têm valores ausentes para o atributo de destino, ou seja, as contagens de todos os valores podem não somar.
	Passagem/falha: Contagem de linhas ou valores na partição onde o estado previsto corresponde ao estado de destino e o valor de probabilidade de previsão é maior que 0.
Probabilidade	As medidas de probabilidade aplicam-se a vários tipos de modelo.
	Lift: A relação da probabilidade da previsão atual para a probabilidade marginal nos casos de teste. Linhas que têm valores ausentes para o atributo de destino são excluídas. Esta medida geralmente mostra quanto a probabilidade do resultado de destino aumenta quando o modelo é usado.
	Erro quadrado médio raiz: Raiz quadrada do erro médio para todos os casos de partição, dividida pelo número de casos na partição, excluindo as linhas com valores ausentes para o atributo de destino. O RMSE é um avaliador popular para modelos preditivos. A contagem calcula a média dos resíduos para cada caso para render um único indicador de erro modelo.
	Pontuação de log: O logaritmo da probabilidade real para cada caso, somado, e depois dividido pelo número de linhas no conjunto de dados de entrada, exceto as linhas com valores ausentes para o atributo de destino. Como a probabilidade é representada como uma fração decimal, as pontuações de log são sempre números negativos. Um número mais próximo de 0 é uma pontuação melhor. Visto que contagens brutas podem ter distribuições muito irregulares ou distorcidas, uma contagem de log é semelhante a uma porcentagem.
Estimativa	Medidas que só se aplicam a modelos de estimativa, que preveem um atributo numérico contínuo.
	Erro quadrado médio raiz: Erro médio quando o valor previsto é comparado ao valor real. O RMSE é um avaliador popular para modelos preditivos. A contagem calcula a média dos resíduos para cada caso para render um único indicador de erro modelo.
	Erro absoluto médio: Erro médio quando os valores previstos são comparados aos valores reais, calculados como a média da soma absoluta dos erros. Erro de média absoluta é útil para entender como as previsões em geral estão próximas dos valores reais. Uma pontuação menor significa que as previsões foram mais precisas.
	Pontuação de log: O logaritmo da probabilidade real para cada caso, somado, e depois dividido pelo número de linhas no conjunto de dados de entrada, exceto as linhas com valores ausentes para o atributo de destino. Como a probabilidade é representada como uma fração decimal, as pontuações de log são sempre números negativos. Um número mais próximo de 0 é uma pontuação melhor. Visto que contagens brutas podem ter distribuições muito irregulares ou distorcidas, uma contagem de log é semelhante a uma porcentagem.
Agregações	As medidas de agregação fornecem uma indicação da variação nos resultados para cada partição.
	Média: Média dos valores de partição para uma medida particular.
	Desvio Padrão: Média do desvio da média para uma medida específica, através de todas as partições em um modelo. Para validação cruzada, um valor mais alto para esta pontuação implica variação significativa entre as dobras.

Consulte Também

Teste e validação (mineração de dados)