Определение обучающих данных (мастер интеллектуального анализа данных)
Используйте страницу Определение обучающих данных, чтобы определить, как должны использоваться столбцы при обучении модели.
![]() |
---|
Столбцы могут быть одновременно и прогнозируемыми, и входными. |
Дополнительные сведения см. в разделах:Структуры интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services), Столбцы модели интеллектуального анализа данных, Мастер интеллектуального анализа данных, Создание новой структуры интеллектуального анализа данных
Параметры
- Таблицы и столбцы
Отображает таблицы и столбцы, выбранные на предыдущей странице мастера.
Ключ
Выберите, чтобы использовать столбец в качестве уникального идентификатора данных.Столбец во вложенной таблице, помеченный как Ключ, указывает на идентификатор строки в контексте связанного варианта. Если вложенная таблица также будет помечена как прогнозируемая, то вся вложенная таблица целиком становится прогнозируемой. Если ни один столбец во вложенной таблице не помечен как входной или прогнозируемый, вложенная таблица будет отображена в структуре интеллектуального анализа данных, но не будет учитываться в модели.
- Вход
Выберите, чтобы использовать столбец для создания прогнозов.
- Прогнозируемый
Выберите, чтобы разрешить использование таблицы или столбца в качестве прогнозируемых на основе будущего дополнительного ввода.
- Предложить
Нажмите, чтобы открыть диалоговое окно Предложение связанных столбцов, которое производит анализ образца данных для выявления входных столбцов с наиболее выраженной связью с выбранным Прогнозируемым столбцом на основе энтропии. Этот анализ также применяется к столбцам вложенных таблиц или структур интеллектуального анализа данных, основанных на источниках OLAP.
См. также
Справочник
Справка F1 по мастеру интеллектуального анализа данных (службы SSAS)
Предложить связанные столбцы (мастер интеллектуального анализа данных)
Определение типов таблиц (мастер интеллектуального анализа данных)
Определение содержимого и типа данных столбцов (мастер интеллектуального анализа данных)