SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos)

Se aplica a: SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.

Devuelve métricas de precisión de validación cruzada para una estructura de minería de datos y los modelos de agrupación en clústeres relacionados.

Este procedimiento almacenado devuelve métricas para todo el conjunto de datos como partición única. Para dividir el conjunto de datos en secciones transversales y devolver métricas para cada partición, use SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos).

Nota:

Este procedimiento almacenado solamente funciona para los modelos de agrupación en clústeres. Para los modelos que no son clústeres, use SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos).

Sintaxis

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

Argumentos

estructura de minería de datos
Nombre de una estructura de minería de datos en la base de datos actual.

(Requerido)

lista de modelos de minería de datos
Lista separada por comas de los modelos que se van a validar.

El valor predeterminado es null, lo que significa que se utilizan todos los modelos aplicables. Cuando se utiliza el valor predeterminado, los modelos que no son de agrupación en clústeres se excluyen automáticamente de la lista de candidatos para el procesamiento.

(Opcional)

conjunto de datos
Valor entero que indica la partición de la estructura de minería de datos que se va a utilizar para realizar pruebas. El valor se deriva de una máscara de bits que representa la suma de los valores siguientes, donde cualquier valor individual es opcional:

• Casos de entrenamiento: 0x0001

• Casos de prueba: 0x0002

• Filtro de modelo: 0x0004

Para obtener una lista completa de los posibles valores, vea la sección Comentarios de este tema.

(Requerido)

lista de pruebas
Cadena que especifica las opciones de prueba. Este parámetro se reserva para uso futuro.

(opcional).

Tipo de valor devuelto

Tabla que contiene puntuaciones para cada partición individual y agregados para todos los modelos.

En la tabla siguiente se muestran las columnas que devuelve SystemGetClusterAccuracyResults. Para obtener más información sobre cómo interpretar la información que devuelve el procedimiento almacenado, vea Medidas en el informe de validación cruzada.

Nombre de columna	Descripción
ModelName	Nombre del modelo probado. Todos indica que el resultado es un agregado para todos los modelos.
AttributeName	No aplicable a los modelos de agrupación en clústeres.
AttributeState	No aplicable a los modelos de agrupación en clústeres.
PartitionIndex	Número que indica la partición. Para este procedimiento almacenado, el número siempre es 0.
PartitionCases	Entero que indica el número de casos que se han probado.
Prueba	Tipo de prueba que se realizó.
Medida	Nombre de la medida que devuelve la prueba. Las medidas para cada modelo dependen del tipo de modelo, y el tipo del valor de predicción. Para obtener una lista de las medidas que se devuelven para cada tipo de predicción, vea Medidas en el informe de validación cruzada. Para obtener una definición de cada medida, vea Validación cruzada (Analysis Services - Minería de datos).
Valor	Puntuación de probabilidad que indica la probabilidad del caso de clúster.

Comentarios

En la tabla siguiente se proporcionan ejemplos de los valores que puede utilizar para especificar los datos de la estructura de minería de datos que se usan para la validación cruzada. Si desea utilizar casos de prueba para la validación cruzada, la estructura de minería de datos ya debe contener un conjunto de datos de prueba. Para obtener información sobre cómo definir un conjunto de datos de prueba al crear una estructura de minería de datos, vea Conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.

Valor entero	Descripción
1	Solo se utilizan casos de entrenamiento.
2	Solo se utilizan casos de prueba.
3	Se utilizan casos de entrenamiento y de prueba.
4	Combinación no válida.
5	Solo se utilizan casos de entrenamiento y se aplica el filtro de modelo.
6	Solo se utilizan casos de prueba y se aplica el filtro de modelo.
7	Se utilizan casos de entrenamiento y de prueba y se aplica el filtro de modelo.

Para obtener más información sobre los escenarios en los que usaría la validación cruzada, consulte Pruebas y validación (minería de datos).

Ejemplos

En este ejemplo se devuelven medidas de precisión para dos modelos de agrupación en clústeres, denominados Cluster 1 y Cluster 2, asociados a la estructura de minería de datos vTargetMail. El código de la línea cuatro indica que los resultados deben basarse solamente en los casos de prueba, sin utilizar ningún filtro que pueda estar asociado a cada modelo.

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

Resultados del ejemplo:

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	Prueba	Medida	Valor
Clúster 1			0	5545	Agrupación en clústeres	Probabilidad de casos	0.796514342249313
Clúster 2			0	5545	Agrupación en clústeres	Probabilidad de casos	0.732122471228572

Requisitos

La validación cruzada solo está disponible en SQL Server Enterprise a partir de SQL Server 2008.

Consulte también

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos)
SystemClusterGetAccuracyResults