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Beispiele für Entscheidungsstruktur-Modellabfragen

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Gilt für: SQL Server 2019 und früher Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Wichtig

Data Mining wurde in SQL Server 2017 Analysis Services als veraltet eingestuft und wurde jetzt in SQL Server 2022 Analysis Services eingestellt. Die Dokumentation wird für veraltete und eingestellte Features nicht aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Abwärtskompatibilität von Analysis Services.

Beim Erstellen einer Abfrage für ein Data Mining-Modell können Sie eine Inhaltsabfrage erstellen, die Details über die bei der Analyse ermittelten Muster liefert. Alternativ dazu können Sie auch eine Vorhersageabfrage erstellen, die Vorhersagen für neue Daten anhand der im Modell befindlichen Muster vornimmt. So könnte beispielsweise eine Inhaltsabfrage für ein Entscheidungsstrukturmodell statistische Angaben zur Anzahl der Fälle auf jeder Ebene der Struktur oder die Regeln liefern, die die Fälle voneinander unterscheiden. Alternativ dazu ordnet eine Vorhersageabfrage das Modell neuen Daten zu, um Empfehlungen, Klassifikationen und so weiter zu generieren. Mit einer Abfrage können Sie auch Metadaten zum Modell abrufen.

In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie Abfragen für Modelle erstellen, die auf dem Microsoft Decision Trees-Algorithmus basieren.

Inhaltsabfragen

Abrufen von Modellparametern aus dem Data Mining-Schemarowset

Abrufen von Details zu Strukturen im Modell mit DMX

Abrufen von Teilstrukturen aus dem Modell

Vorhersageabfragen

Zurückgeben von Vorhersagen mit Wahrscheinlichkeiten

Vorhersagen von Zuordnungen aus einem Entscheidungsstrukturmodell

Abrufen einer Regressionsformel aus einem Entscheidungsstrukturmodell

Suchen nach Informationen über ein Entscheidungsstrukturmodell

Um aussagekräftige Abfragen des Inhalts eines Entscheidungsstrukturmodells zu erstellen, müssen Sie die Struktur des Inhaltsmodells kennen und wissen, in welchem Knotentyp welche Art von Informationen gespeichert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Miningmodellinhalt für Entscheidungsstrukturmodelle (Analysis Services – Data Mining).

Beispielabfrage 1: Abrufen von Modellparametern aus dem Data Mining-Schemarowset

Durch Abfrage des Data Mining-Schemarowsets können Sie Metadaten zum Modell ermitteln, wie das Datum der Modellerstellung, das Datum der letzten Modellverarbeitung, den Namen der Miningstruktur, auf der das Modell basiert, und den Namen der als vorhersagbares Attribut verwendeten Spalte. Sie können auch die Parameter zurückgeben, die beim ersten Erstellen des Modells verwendet wurden.

select MINING_PARAMETERS   
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS  
WHERE MODEL_NAME = 'TM_Decision Tree'

Beispielergebnisse:

MINING_PARAMETERS

COMPLEXITY_PENALTY=0.5, MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES=255, MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES=255, MINIMUM_SUPPORT=10, SCORE_METHOD=4, SPLIT_METHOD=3, FORCE_REGRESSOR=

Beispielabfrage 2: Zurückgeben von Details zum Modellinhalt mit DMX

Die folgende Abfrage gibt einige grundlegende Informationen über die Entscheidungsstrukturen zurück, die beim Erstellen des Modells im Basic Data Mining Tutorialerstellt wurden. Jede Struktur wird in einem eigenen Knoten gespeichert. Da dieses Modell nur ein einziges vorhersagbares Attribut enthält, gibt es nur einen Strukturknoten. Wenn Sie jedoch ein Zuordnungsmodell unter Verwendung des Decision Trees-Algorithmus erstellen, können Hunderte von Strukturen vorhanden sein, eine für jedes Produkt.

Diese Abfrage gibt alle Knoten vom Typ 2 zurück, die die Knoten auf oberster Ebene einer Struktur sind, welche ein bestimmtes vorhersagbares Attribut darstellt.

Hinweis

Die CHILDREN_CARDINALITY-Spalte muss in Klammern eingeschlossen werden, um sie von dem reservierten MDX-Schlüsselwort mit dem gleichen Namen zu unterscheiden.

SELECT MODEL_NAME, NODE_NAME, NODE_CAPTION,   
NODE_SUPPORT, [CHILDREN_CARDINALITY]  
FROM TM_DecisionTrees.CONTENT  
WHERE NODE_TYPE = 2

Beispielergebnisse:

MODEL_NAME NODE_NAME NODE_CAPTION NODE_SUPPORT CHILDREN_CARDINALITY
TM_DecisionTree 000000001 Alle 12939 5

Was bedeuten diese Ergebnisse? In einem Entscheidungsstrukturmodell sagt die Kardinalität eines bestimmten Knotens aus, wie viele direkt untergeordnete Elemente dieser Knoten hat. Die Kardinalität für diesen Knoten ist 5. Dies bedeutet, dass das Modell die Zielgruppe potenzieller Fahrradkäufer in 5 Untergruppen aufgeteilt hat.

Die nachfolgende verwandte Abfrage gibt die untergeordneten Elemente für diese fünf Untergruppen zurück, zusammen mit der Verteilung der Attribute und Werte in den untergeordneten Knoten. Da statistische Informationen wie Unterstützung, Wahrscheinlichkeit und Varianz in der geschachtelten NODE_DISTRIBUTION-Tabelle gespeichert sind, wird in diesem Beispiel das Schlüsselwort FLATTENED zur Ausgabe der Spalten der geschachtelten Tabelle verwendet.

Hinweis

Die geschachtelte Tabellenspalte SUPPORT muss in Klammern eingeschlossen werden, um sie von dem reservierten Schlüsselwort mit dem gleichen Namen zu unterscheiden.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,  
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT]  
FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t  
FROM TM_DecisionTree.CONTENT  
WHERE [PARENT_UNIQUE_NAME] = '000000001'

Beispielergebnisse:

NODE_NAME NODE_CAPTION T.ATTRIBUTE_NAME T.ATTRIBUTE_VALUE Alias
00000000100 Number Cars Owned = 0 Bike Buyer Missing 0
00000000100 Number Cars Owned = 0 Bike Buyer 0 1067
00000000100 Number Cars Owned = 0 Bike Buyer 1 1875
00000000101 Number Cars Owned = 3 Bike Buyer Missing 0
00000000101 Number Cars Owned = 3 Bike Buyer 0 678
00000000101 Number Cars Owned = 3 Bike Buyer 1 473

Anhand dieser Ergebnisse lässt sich sagen, dass von den Kunden, die ein Fahrrad gekauft haben ([Bike Buyer] = 1), 1067 Kunden 0 Autos und 473 Kunden 3 Autos hatten.

Beispielabfrage 3: Abrufen von Teilstrukturen aus dem Modell

Angenommen, Sie möchten mehr über die Kunden in Erfahrung bringen, die ein Fahrrad gekauft haben. Sie können zusätzliche Details für jede der Unterstrukturen anzeigen, indem Sie die Funktion IsDescendant (DMX) in der Abfrage verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Die Abfrage gibt die Anzahl der Fahrradkäufer zurück, indem die Blattknoten (NODE_TYPE = 4) aus der Struktur abgerufen werden, die Kunden im Alter von über 42 Jahren enthält. Die Abfrage beschränkt die Zeilen aus der geschachtelten Tabelle auf die Zeilen, in denen Bike Buyer = 1 ist.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,NODE_TYPE,  
(  
SELECT [SUPPORT] FROM NODE_DISTRIBUTION WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'Bike Buyer' AND ATTRIBUTE_VALUE = '1'  
) AS t  
FROM TM_DecisionTree.CONTENT  
WHERE ISDESCENDANT('0000000010001')  
AND NODE_TYPE = 4

Beispielergebnisse:

NODE_NAME NODE_CAPTION t.SUPPORT
000000001000100 Jahreseinkommen >= 26000 und < 42000 266
00000000100010100 Total Children = 3 75
0000000010001010100 Number Children At Home = 1 75

Treffen von Vorhersagen mit einem Entscheidungsstrukturmodell

Da Entscheidungsstrukturen für eine Vielzahl von Tasks wie Klassifikation, Regression und sogar Zuordnung eingesetzt werden können, stehen Ihnen beim Erstellen einer Vorhersageabfrage für ein Entscheidungsstrukturmodell zahlreiche Optionen zur Verfügung. Sie müssen den Zweck kennen, für den das Modell erstellt wurde, um die Ergebnisse der Vorhersage zu verstehen. In den folgenden Abfragebeispielen werden drei verschiedene Szenarien veranschaulicht:

  • Zurückgeben einer Vorhersage für ein Klassifikationsmodell, zusammen mit der Wahrscheinlichkeit, mit der diese Vorhersage richtig ist, und anschließendes Filtern der Ergebnisse nach der Wahrscheinlichkeit

  • Erstellen einer SINGLETON-Abfrage zur Vorhersage von Zuordnungen

  • Abrufen der Regressionsformel für einen Teil der Entscheidungsstruktur, in dem die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe linear ist

Beispielabfrage 4: Zurückgeben von Vorhersagen mit Wahrscheinlichkeiten

In der folgenden Beispielabfrage wird das Entscheidungsstrukturmodell verwendet, das im Basic Data Mining Tutorialerstellt wurde. Die Abfrage übergibt einen neuen Satz von Beispieldaten aus der Tabelle dbo. ProspectiveBuyers in AdventureWorks2012 DW, um vorherzusagen, welcher der Kunden im neuen Dataset ein Fahrrad kaufen wird.

Die Abfrage verwendet die Vorhersagefunktion PredictHistogram (DMX), die eine geschachtelte Tabelle zurückgibt, die nützliche Informationen zu den vom Modell ermittelten Wahrscheinlichkeiten enthält. Die Ergebnisse werden durch die letzte WHERE-Klausel der Abfrage so gefiltert, dass nur die Kunden zurückgegeben werden, für die die Wahrscheinlichkeit, dass sie ein Fahrrad kaufen, über 0 Prozent liegt.

SELECT  
  [TM_DecisionTree].[Bike Buyer],  
  PredictHistogram([Bike Buyer]) as Results  
From  
  [TM_DecisionTree]  
PREDICTION JOIN  
  OPENQUERY([Adventure Works DW Multidimensional 2012],  
    'SELECT  
      [FirstName],  
      [LastName],  
      [MaritalStatus],  
      [Gender],  
      [YearlyIncome],  
      [TotalChildren],  
      [NumberChildrenAtHome],  
      [HouseOwnerFlag],  
      [NumberCarsOwned]  
    FROM  
      [dbo].[ProspectiveBuyer]  
    ') AS t  
ON  
  [TM_DecisionTree].[First Name] = t.[FirstName] AND  
  [TM_DecisionTree].[Last Name] = t.[LastName] AND  
  [TM_DecisionTree].[Marital Status] = t.[MaritalStatus] AND  
  [TM_DecisionTree].[Gender] = t.[Gender] AND  
  [TM_DecisionTree].[Yearly Income] = t.[YearlyIncome] AND  
  [TM_DecisionTree].[Total Children] = t.[TotalChildren] AND  
  [TM_DecisionTree].[Number Children At Home] = t.[NumberChildrenAtHome] AND  
  [TM_DecisionTree].[House Owner Flag] = t.[HouseOwnerFlag] AND  
  [TM_DecisionTree].[Number Cars Owned] = t.[NumberCarsOwned]  
WHERE [Bike Buyer] = 1  
AND PredictProbability([Bike Buyer]) >'.05'

Standardmäßig gibt SQL Server Analysis Services geschachtelte Tabellen mit der Spaltenbezeichnung Expression zurück. Sie können diese Bezeichnung durch Aliasing der Spalte ändern, die zurückgegeben wird. Wenn Sie so vorgehen, wird der Alias (in diesem Fall Ergebnisse) sowohl als Spaltenbezeichnung als auch als Wert in der geschachtelten Tabelle verwendet. Sie müssen die geschachtelte Tabelle erweitern, um die Ergebnisse zu sehen.

Beispielergebnisse mit Bike Buyer = 1:

Bike Buyer $SUPPORT $PROBABILITY $ADJUSTEDPROBABILITY $VARIANCE $STDEV
1 2540 0.634849242045644 0.013562168281562 0 0
0 1460 0.364984174579377 0.00661336932550915 0 0
0 0.000166583374979177 0.000166583374979177 0 0

Wenn Ihr Anbieter keine hierarchischen Rowsets wie die hier dargestellten unterstützt, können unter Verwendung des FLATTENED-Schlüsselworts in der Abfrage die Ergebnisse als Tabelle zurückgeben lassen, die NULL-Werte anstelle der wiederholten Spaltenwerte enthält. Weitere Informationen finden Sie unter Geschachtelte Tabellen (Analysis Services – Data Mining) oder Grundlegendes zur DMX Select-Anweisung.

Beispielabfrage 5: Vorhersagen von Zuordnungen aus einem Entscheidungsstrukturmodell

Die folgende Beispielabfrage basiert auf der Association-Miningstruktur. Darüber hinaus können Sie in dem Beispiel dieser Miningstruktur ein neues Modell hinzufügen und Microsoft Decision Trees als Algorithmus auswählen. Weitere Informationen zum Erstellen der Zuordnungs-Miningstruktur finden Sie unter Lektion 3: Erstellen eines Marktkorbszenarios (Data Mining-Tutorial für Fortgeschrittene).

Die folgende Beispielabfrage ist eine Singletonabfrage, die Sie einfach in SQL Server Data Tools erstellen können, indem Sie Felder auswählen und dann Werte für diese Felder aus einer Dropdownliste auswählen.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)  
FROM  
  [DT_Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Patch kit' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

Erwartete Ergebnisse:

Modell
Mountain-200
Mountain Tire Tube
Touring Tire Tube

Die Ergebnisse sagen aus, welches die drei besten Produkte zur Empfehlung für Kunden sind, die das Produkt Patch Kit erworben haben. Sie können auch mehrere Produkte als Eingabe liefern, wenn Sie Empfehlungen machen, entweder durch Eingabe von Werten oder über das Dialogfeld SINGLETON-Abfrageeingabe , in dem Sie Werte hinzufügen oder entfernen. Die folgende Beispielabfrage zeigt, wie mehrere Werte geliefert werden, für die eine Vorhersage getroffen werden soll. Die Werte sind mittels einer UNION-Klausel in der SELECT-Anweisung verbunden, die die Eingabewerte definiert.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)  
From  
  [DT_Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Racing Socks' AS [Model]  
  UNION SELECT 'Women''s Mountain Shorts' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t

Erwartete Ergebnisse:

Modell
Long-Sleeve Logo Jersey
Mountain-400-W
Classic Vest

Beispielabfrage 6: Abrufen einer Regressionsformel aus einem Entscheidungsstrukturmodell

Wenn Sie ein Entscheidungsstrukturmodell erstellen, das eine Regression für ein kontinuierliches Attribut enthält, können Sie die Regressionsformel verwenden, um Vorhersagen zu treffen, oder Sie können Informationen über die Regressionsformel extrahieren. Weitere Informationen zu Abfragen für Regressionsmodelle finden Sie unter Beispiele für lineare Regressionsmodellabfragen.

Wenn ein Entscheidungsstrukturmodell eine Mischung aus Regressionsknoten und Knoten enthält, die nach diskreten Attributen oder Bereichen unterteilt sind, können Sie eine Abfrage erstellen, die nur den Regressionsknoten zurückgibt. Die Tabelle NODE_DISTRIBUTION enthält Einzelheiten der Regressionsformel. In diesem Beispiel werden die Spalten vereinfacht, und für die NODE_DISTRIBUTION-Tabelle wird ein Alias verwendet, um sie übersichtlicher anzuzeigen. In diesem Modell wurden jedoch keine Regressoren gefunden, die „Income“ mit anderen kontinuierlichen Attributen in Beziehung setzen. In solchen Fällen gibt SQL Server Analysis Services den Mittelwert des Attributs und die Gesamtvarianz im Modell für dieses Attribut zurück.

SELECT FLATTENED NODE_DISTRIBUTION AS t  
FROM DT_Predict. CONTENT  
WHERE NODE_TYPE = 25

Beispielergebnisse:

T.ATTRIBUTE_NAME t.ATTRIBUTE_VALUE t.SUPPORT t.PROBABILITY t.VARIANCE t.VALUETYPE
Yearly Income Missing 0 0.000457142857142857 0 1
Yearly Income 57220.8876687257 17484 0.999542857142857 1041275619.52776 3
57220.8876687257 0 0 1041216662.54387 11

Weitere Informationen zu den Werttypen und statistiken, die in Regressionsmodellen verwendet werden, finden Sie unter Miningmodellinhalt für lineare Regressionsmodelle (Analysis Services – Data Mining).

Liste der Vorhersagefunktionen

Alle Microsoft-Algorithmen unterstützen einen gemeinsamen Satz von Funktionen. Der Microsoft Decision Trees-Algorithmus unterstützt jedoch die in der folgenden Tabelle aufgeführten zusätzlichen Funktionen.

Vorhersagefunktion Verbrauch
IsDescendant (DMX) Bestimmt, ob ein Knoten ein untergeordnetes Element eines anderen Knotens im Modell ist.
IsInNode (DMX) Zeigt an, ob der angegebene Knoten den aktuellen Fall enthält.
PredictAdjustedProbability (DMX) Gibt die gewichtete Wahrscheinlichkeit zurück.
PredictAssociation (DMX) Sagt eine Mitgliedschaft in einem assoziativen Dataset voraus.
PredictHistogram (DMX) Gibt eine Tabelle mit Werten zurück, die sich auf den aktuellen vorhergesagten Wert beziehen.
PredictNodeId (DMX) Gibt "Node_ID" für jeden Fall zurück.
PredictProbability (DMX) Gibt die Wahrscheinlichkeit für den vorhergesagten Wert zurück.
PredictStdev (DMX) Gibt die vorhergesagte Standardabweichung für die angegebene Spalte zurück.
PredictSupport (DMX) Gibt den Unterstützungswert für einen bestimmten Status zurück.
PredictVariance (DMX) Gibt die Varianz einer angegebenen Spalte zurück.

Eine Liste der Funktionen, die allen Microsoft-Algorithmen gemeinsam sind, finden Sie unter Allgemeine Vorhersagefunktionen (DMX). Die Syntax bestimmter Funktionen finden Sie in der Funktionsreferenz für Data Mining-Erweiterungen (DMX).

Weitere Informationen

Data Mining-Abfragen
Microsoft Decision Trees-Algorithmus
Technische Referenz für den Microsoft Decision Trees-Algorithmus
Miningmodellinhalt von Entscheidungsstrukturmodellen (Analysis Services – Data Mining)