SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)
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 conjunto de dados em seções transversais e retornar métricas para cada partição, use SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining).
Observação |
---|
Esse procedimento armazenado só funciona para modelos de clustering. Para modelos que não forem de clustering, use o SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining). |
Sintaxe
SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure>
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])
Argumentos
mining structure
Nome de uma estrutura de mineração no banco de dados atual.(Obrigatória)
mining model list
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)
data set
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 do 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. |
Test |
O tipo de teste que foi executado. |
Measure |
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). |
Value |
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 teste e treinamento.
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 nos quais você usaria validação cruzada, consulte Teste e validação (mineração de dados).
Exemplos
Esse exemplo retorna medidas de precisão para dois modelos de clustering, denominados Cluster 1 e Cluster 2, que são 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 |
Value |
---|---|---|---|---|---|---|---|
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 no SQL Server Enterprise começando no SQL Server 2008.
Consulte também
Referência
SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)