SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données)
S’applique à :
SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Important
L’exploration de données a été déconseillée dans SQL Server 2017 Analysis Services et est à présent abandonnée dans SQL Server 2022 Analysis Services. La documentation n’est pas mise à jour pour les fonctionnalités déconseillées et abandonnées. Pour en savoir plus, consultez Compatibilité descendante d’Analysis Services.
Retourne les mesures de précision de validation croisée d'une structure d'exploration de données et de tous les modèles de clustering connexes.
Cette procédure stockée retourne les mesures du jeu de données dans sa totalité sous forme de partition unique. Pour partitionner le jeu de données en sections et retourner des métriques pour chaque partition, utilisez SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données).
Notes
Cette procédure stockée fonctionne uniquement pour les modèles de clustering. Pour les modèles non clustering, utilisez SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données).
Syntaxe
SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure>
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])
Arguments
structure d’exploration de données
Nom d'une structure d'exploration de données dans la base de données active.
(Obligatoire)
mining model list
Liste séparée par des virgules des modèles à valider.
La valeur par défaut est null, ce qui signifie que tous les modèles applicables sont utilisés. Lorsque la valeur par défaut est utilisée, les modèles qui ne sont pas des modèles de clustering sont automatiquement exclus de la liste des candidats au traitement.
(facultatif)
jeu de données
Valeur entière indiquant quelle partition de la structure d'exploration de données doit être utilisée pour le test. Cette valeur est dérivée d'un masque de bits qui représente la somme des valeurs suivantes, où chaque valeur individuelle est facultative :
Cas d’entraînement : 0x0001
Cas de test : 0x0002
Filtre de modèle : 0x0004
Pour obtenir la liste complète des valeurs possibles, consultez la section Remarques de cette rubrique.
(Obligatoire)
test list
Chaîne qui spécifie les options de test. Ce paramètre est réservé à un usage futur.
(facultatif)
Type de retour
Tableau qui contient des scores pour chaque partition individuelle et des agrégats pour tous les modèles.
Le tableau ci-dessous dresse la liste des colonnes renvoyées par SystemGetClusterAccuracyResults. Pour en savoir plus sur l’interprétation des informations retournées par la procédure stockée, consultez Mesures dans le rapport de validation croisée.
| Nom de la colonne | Description |
|---|---|
| ModelName | Nom du modèle qui a été testé. All indique que le résultat est un agrégat de tous les modèles. |
| AttributeName | Non applicable aux modèles de clustering. |
| AttributeState | Non applicable aux modèles de clustering. |
| PartitionIndex | Numéro qui indique la partition. Pour cette procédure stockée, ce numéro est toujours 0. |
| PartitionCases | Entier qui indique combien de cas ont été testés. |
| Test | Type de test qui a été effectué. |
| Mesure | Nom de la mesure retournée par le test. Les mesures de chaque modèle dépendent du type de modèle et du type de valeur prévisible. Pour obtenir la liste des mesures retournées pour chaque type prévisible, consultez Mesures dans le rapport de validation croisée. Pour obtenir une définition de chaque mesure, consultez Validation croisée (Analysis Services - Exploration de données). |
| Valeur | Score de probabilité qui indique la vraisemblance du cas de cluster. |
Remarques
Le tableau suivant fournit des exemples des valeurs que vous pouvez utiliser pour spécifier les données de la structure d'exploration de données qui sont utilisées pour la validation croisée. Si vous souhaitez utiliser des scénarios de test pour la validation croisée, la structure d'exploration de données doit déjà contenir un jeu de données de test. Pour plus d’informations sur la définition d’un jeu de données de test quand vous créez une structure d’exploration de données, consultez Jeux de données d’apprentissage et de test.
| Valeur de type entier | Description |
|---|---|
| 1 | Seuls les cas d'apprentissage sont utilisés. |
| 2 | Seuls les scénarios de test sont utilisés. |
| 3 | Les cas d'apprentissage et les scénarios de test sont utilisés. |
| 4 | Combinaison incorrecte. |
| 5 | Seuls les cas d'apprentissage sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué. |
| 6 | Seuls les scénarios de test sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué. |
| 7 | Les cas d'apprentissage et les scénarios de test sont utilisés. Le filtre de modèle est appliqué. |
Pour plus d’informations sur les scénarios dans lesquels vous utiliseriez la validation croisée, consultez Test et validation (exploration de données).
Exemples
Cet exemple retourne des mesures de précision pour deux modèles clustering, nommés Cluster 1 et Cluster 2, associés à la structure d’exploration de données vTargetMail. Le code de la ligne quatre indique que les résultats doivent reposer sur les scénarios de test seulement, sans utiliser les filtres éventuellement associés à chaque modèle.
CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)
Exemples de résultats :
| ModelName | AttributeName | AttributeState | PartitionIndex | PartitionSize | Test | Mesure | Valeur |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cluster 1 | 0 | 5545 | Clustering | Probabilité de cas | 0.796514342249313 | ||
| Cluster 2 | 0 | 5545 | Clustering | Probabilité de cas | 0.732122471228572 |
Configuration requise
La validation croisée est disponible uniquement dans SQL Server Entreprise à partir de SQL Server 2008.
Voir aussi
SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Exploration de données)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Exploration de données)
SystemClusterGetAccuracyResults