SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)

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.

Retorna métricas de precisão de validação cruzada para a estrutura de mineração e modelos de clustering relacionados.

Esse procedimento armazenado retorna métrica para todo o conjunto de dados como uma única partição. Para particionar o conjunto de dados em seções cruzadas e retornar métricas para cada partição, use SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services – Data Mining).

Observação

Esse procedimento armazenado só funciona para modelos de clustering. Para modelos não clustering, use SystemGetAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining).

Sintaxe

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

Argumentos

estrutura de mineração
Nome de uma estrutura de mineração no banco de dados atual.

(Obrigatória)

lista do modelo de mineração
Lista separada por vírgulas de modelos para validar.

O padrão é null, ou seja, todos os modelos aplicáveis são usados. Quando o padrão é usado, modelos que não são de clustering são excluídos automaticamente da lista de candidatos para processamento.

(Opcional)

conjunto de dados
Um valor inteiro que indica qual partição na estrutura de mineração será usada para teste. O valor é derivado de uma máscara de bits que representa a soma dos valores seguintes, onde qualquer valor único é opcional:

• Casos de treinamento: 0x0001

• Casos de teste: 0x0002

• Filtro de modelo: 0x0004

Para obter uma lista completa de valores possíveis, consulte a seção Comentários mais adiante neste tópico.

(Obrigatória)

test list
Uma cadeia de caracteres que especifica opções de teste. Esse parâmetro é reservado para uso futuro.

(opcional)

Tipo de retorno

Uma tabela que contém pontuações para cada partição individual e agrega para todos os modelos.

A tabela a seguir lista as colunas retornadas por SystemGetClusterAccuracyResults. Para aprender como interpretar as informações retornadas pelo procedimento armazenado, consulte Medidas no relatório de validação cruzada.

Nome da coluna	Descrição
ModelName	O nome do modelo que foi testado. Tudo indica que o resultado é uma agregação para todos os modelos.
AttributeName	Não aplicável a modelos de clustering.
AttributeState	Não aplicável a modelos de clustering.
PartitionIndex	Um número que indica a partição. Para esse procedimento armazenado, o número é sempre 0.
PartitionCases	Um inteiro que indica quantos casos foram testados.
Teste	O tipo de teste que foi executado.
Medida	Nome da medida retornada pelo teste. Medidas para cada modelo dependem do tipo modelo e do tipo do valor previsível. Para obter uma lista de medidas retornadas para cada tipo previsível, consulte Medidas no relatório de validação cruzada. Para obter uma definição de cada medida, consulte Validação cruzada (Analysis Services – Mineração de Dados).
Valor	Uma pontuação de probabilidade que indica a probabilidade de caso de cluster.

Comentários

A tabela a seguir fornece exemplos dos valores que você pode usar para especificar os dados na estrutura de mineração usados para validação cruzada. Se você desejar usar casos de teste para validação cruzada, a estrutura de mineração já deverá conter um conjunto de dados para teste. Para obter informações sobre como definir um conjunto de dados de teste ao criar uma estrutura de mineração, consulte Conjuntos de dados de treinamento e teste.

Valor inteiro	Descrição
1	Somente casos de treinamento são usados.
2	Somente os casos de teste são usados.
3	Somente os casos de teste e de treinamento são usados.
4	Combinação inválida.
5	Somente casos de teste são usados e o filtro de modelo é aplicado.
6	Somente casos de teste são usados e o filtro de modelo é aplicado.
7	Os casos de teste e de treinamento são usados e o filtro de modelo é aplicado.

Para obter mais informações sobre os cenários em que você usaria a validação cruzada, consulte Test and Validation (Data Mining).

Exemplos

Este exemplo retorna medidas de precisão para dois modelos de clustering, nomeados Cluster 1 e Cluster 2, associados à estrutura de mineração vTargetMail. O código da linha quatro indica que os resultados devem ser baseados nos casos de testes sozinhos, sem usar filtros que possam ser associados a cada modelo.

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (  
[vTargetMail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
2  
)  

Resultados do exemplo:

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	Teste	Medida	Valor
Cluster 1			0	5545	Clustering	Probabilidade de caso	0.796514342249313
Cluster 2			0	5545	Clustering	Probabilidade de caso	0.732122471228572

Requisitos

A validação cruzada só está disponível em SQL Server Enterprise a partir de SQL Server 2008.

Consulte Também

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemClusterGetAccuracyResults