PredictProbability (DMX)

Artikel
07/04/2024

Gilt für: SQL Server Analysis Services

Gibt die Wahrscheinlichkeit für einen bestimmten Status zurück.

Syntax

  
PredictProbability(<scalar column reference>, [<predicted state>])

Gilt für

Ein skalare Spalte.

Rückgabetyp

Ein Skalarwert.

Hinweise

Ist der vorhergesagte Status (predicted state) nicht angegeben, wird der Status verwendet, der die höchste Wahrscheinlichkeit hat, wobei der Bucket der fehlenden Status ausgeschlossen wird. Um den Bucket für fehlende Zustände einzuschließen, legen Sie den <vorhergesagten Zustand> auf INCLUDE_NULL fest. Um die Wahrscheinlichkeit für die fehlenden Zustände zurückzugeben, legen Sie den <vorhergesagten Zustand> auf NULL fest.

Hinweis

Einige Miningmodelle stellen keine Wahrscheinlichkeitswerte zur Verfügung und können diese Funktion daher nicht verwenden. Zudem werden Wahrscheinlichkeitswerte für jeden einzelnen Zielwert unterschiedlich berechnet, oder sie können eine in Abhängigkeit von dem abgefragten Modelltyp unterschiedliche Interpretation aufweisen. Weitere Informationen dazu, wie die Wahrscheinlichkeit für einen bestimmten Modelltyp berechnet wird, finden Sie im Thema zu einem einzelnen Algorithmus im Miningmodellinhalt (Analysis Services - Data Mining).

Beispiele

Im folgenden Beispiel wird eine natürliche PREDICTION JOIN-Anweisung verwendet, um basierend auf dem TM Decision Tree-Miningmodell zu bestimmen, ob es wahrscheinlich ist, dass eine Person ein Fahrrad kaufen wird. Außerdem wird die Wahrscheinlichkeit für die Vorhersage bestimmt. Dieses Beispiel enthält zwei PredictProbability-Funktionen, eine für jeden möglichen Wert. Wenn Sie dieses Argument auslassen, gibt die Funktion die Wahrscheinlichkeit für den wahrscheinlichsten Wert zurück.

SELECT  
  [Bike Buyer],  
  PredictProbability([Bike Buyer], 1) AS [Bike Buyer = Yes],  
  PredictProbability([Bike Buyer], 0) AS [Bike Buyer = No]  
FROM [TM Decision Tree]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT 28 AS [Age],  
  '2-5 Miles' AS [Commute Distance],  
  'Graduate Degree' AS [Education],  
  0 AS [Number Cars Owned],  
  0 AS [Number Children At Home]) AS t

Beispielergebnisse:

Bike Buyer	Bike Buyer = Yes	Bike Buyer = No
1	0.867074195848097	0.132755556974282

Weitere Informationen

Data Mining Extensions (EXTENSION) Funktionsreferenz
Functions (DMX) (Funktionen (DMX))
General Prediction Functions (DMX) (Allgemeine Vorhersagefunktionen (DMX))

Teilen über