SystemGetClusterAccuracyResults（Analysis Services - 数据挖掘）

返回挖掘结构和相关聚类分析模型的交叉验证准确性指标。

此存储过程将为作为单个分区的整个数据集返回指标。若要将数据集分区为交叉部分，并返回每个分区的指标，请使用 SystemGetClusterCrossValidationResults（Analysis Services - 数据挖掘）。

注意
此存储过程只对聚类分析模型有效。有关非聚类分析模型，请使用 SystemGetAccuracyResults（Analysis Services - 数据挖掘）。

语法

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

一个包含每个分区的分数以及所有模型的聚合的表。

下表列出了 SystemGetClusterAccuracyResults 返回的列。若要了解有关如何解释存储过程返回的信息的详细信息，请参阅交叉验证报表中的度量值。

列名	说明
ModelName	所测试模型的名称。 All 指示结果为所有模型的聚合。
AttributeName	不适用于聚类分析模型。
AttributeState	不适用于聚类分析模型。
PartitionIndex	指示分区的数字。对于此存储过程，该数字始终为 0。
PartitionCases	一个整数，指示已测试的事例数。
测试	所执行测试的类型。
Measure	测试返回的度量值的名称。每个模型的度量值取决于模型类型以及可预测值的类型。有关为每个可预测类型返回的度量值的列表，请参阅交叉验证报表中的度量值。有关每个度量值的定义，请参阅交叉验证（Analysis Services – 数据挖掘）。
值	指示分类事例可能性的概率分数。

下表提供了一些值的示例，您可以使用这些值指定用于交叉验证的挖掘结构中的数据。如果要将测试事例用于交叉验证，挖掘结构必须已包含测试数据集。有关如何在创建挖掘结构时定义测试数据集的信息，请参阅定型数据集和测试数据集。

有关可以在其中使用交叉验证的应用场景的详细信息，请参阅测试和验证（数据挖掘）。

此示例返回两个名为 Cluster 1 和 Cluster 2 的聚类分析模型的准确性度量值，这两个模型与 vTargetMail 挖掘结构关联。第四行的代码指示结果应只基于测试事例，而不使用任何可能与每个模型关联的筛选器。

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

示例结果：

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	测试	度量值	值
Cluster 1			0	5545	群集	Case Likelihood	0.796514342249313
Cluster 2			0	5545	群集	Case Likelihood	0.732122471228572

从 SQL Server 2008 开始，交叉验证仅在 SQL Server Enterprise 中可用。