SELECT FROM <model>.CONTENT (DMX)
Restituisce il set di righe dello schema del modello di data mining per il modello di data mining specificato.
Sintassi
SELECT [FLATTENED] [TOP <n>] <expression list> FROM <model>.CONTENT
[WHERE <condition expression>]
[ORDER BY <expression> [DESC|ASC]]
Argomenti
n
Facoltativo. Valore integer che specifica il numero di righe da restituire.expression list
Elenco delimitato da virgole contenente colonne derivate dal set di righe dello schema relativo al contenuto.model
Identificatore del modello.condition expression
Facoltativo. Condizione per limitare i valori restituiti dall'elenco di colonne.expression
Facoltativo. Espressione che restituisce un valore scalare.
Osservazioni
Il contenuto restituito dall'istruzione SELECT FROM <model>.CONTENT è specifico di ogni algoritmo. È ad esempio possibile utilizzare le descrizioni di tutte le regole di un modello Association Rules in un'applicazione personalizzata. È possibile utilizzare un'istruzione SELECT FROM <model>.CONTENT per restituire i valori della colonna NODE_RULE del modello.
Nella tabella seguente vengono elencate le colonne incluse nel contenuto del modello di data mining.
[!NOTA]
Gli algoritmi possono interpretare le colonne in modo diverso al fine di rappresentarne correttamente il contenuto. Per una descrizione del contenuto del modello di data mining per ogni algoritmo e per i suggerimenti su come interpretare ed eseguire una query sul contenuto del modello di data mining per ogni tipo di modello, vedere Contenuto del modello di data mining (Analysis Services - Data mining).
Colonna del set di righe relativo al contenuto |
Descrizione |
---|---|
MODEL_CATALOG |
Nome di catalogo. Se il provider non supporta i cataloghi, ha valore NULL. |
MODEL_SCHEMA |
Nome di schema non qualificato. Se il provider non supporta gli schemi, ha valore NULL. |
MODEL_NAME |
Nome di modello. Questa colonna non può contenere valori NULL. |
ATTRIBUTE_NAME |
Nome dell'attributo che corrisponde al nodo. |
NODE_NAME |
Nome del nodo. |
NODE_UNIQUE_NAME |
Nome univoco del nodo all'interno del modello. |
NODE_TYPE |
Valore integer che rappresenta il tipo del nodo. |
NODE_GUID |
GUID del nodo. Se il GUID non è presente, ha valore NULL. |
NODE_CAPTION |
Etichetta o didascalia associata al nodo. Utilizzata principalmente a scopo di visualizzazione. Se non esiste una didascalia, verrà restituito NODE_NAME. |
CHILDREN_CARDINALITY |
Numero di nodi figlio del nodo. |
PARENT_UNIQUE_NAME |
Nome univoco dell'elemento padre del nodo. |
NODE_DESCRIPTION |
Descrizione del nodo. |
NODE_RULE |
Frammento XML che rappresenta la regola incorporata nel nodo. Il formato della stringa XML è basato sullo standard PMML. |
MARGINAL_RULE |
Frammento XML che descrive il percorso dall'elemento padre al nodo. |
NODE_PROBABILITY |
Probabilità del percorso di terminare nel nodo. |
MARGINAL_PROBABILITY |
Probabilità di raggiungere il nodo dal nodo padre. |
NODE_DISTRIBUTION |
Tabella contenente le statistiche che descrivono la distribuzione dei valori nel nodo. |
NODE_SUPPORT |
Numero di case di supporto al nodo. |
Esempi
Nel codice seguente viene restituito l'ID del nodo padre per il modello di albero delle decisioni aggiunto alla struttura di data mining Targeted Mailing.
SELECT MODEL_NAME, NODE_NAME FROM [TM Decision Tree].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 1
Risultati previsti:
MODEL_NAME |
NODE_NAME |
---|---|
TM_DecisionTree |
0 |
Nella query seguente viene utilizzata la funzione IsDescendant per restituire i figli immediati del nodo restituito nella query precedente.
[!NOTA]
Poiché il valore NODE_NAME è una stringa, non è possibile utilizzare un'istruzione sub-SELECT per restituire il valore NODE_ID come argomento alla funzione IsDescendant.
SELECT NODE_NAME, NODETYPE, NODE_CAPTION
FROM [TM Decision Tree].CONTENT
WHERE ISDESCENDANT('0')
Risultati previsti:
Poiché il modello è un modello di albero delle decisioni, i discendenti del nodo padre del modello includono un singolo nodo delle statistiche marginali, un nodo che rappresenta l'attributo stimabile e più nodi che contengono valori e attributi di input. Per ulteriori informazioni, vedere Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di albero delle decisioni (Analysis Services - Data mining).
Utilizzo della parola chiave FLATTENED
Il contenuto del modello di data mining contiene spesso informazioni interessanti sul modello presente nelle colonne della tabella nidificata. La parola chiave FLATTENED consente di recuperare i dati da una colonna della tabella nidificata senza utilizzare un provider che supporta i set di righe gerarchici.
Nella query seguente viene restituito un singolo nodo, il nodo delle statistiche marginali (NODE_TYPE = 26) da un modello Naïve Bayes. Tuttavia, questo nodo contiene una tabella nidificata nella colonna NODE_DISTRIBUTION. Di conseguenza, la colonna della tabella nidificata viene resa bidimensionale e viene restituita una riga per ogni riga della tabella nidificata. Il valore della colonna scalare MODEL_NAME viene ripetuto per ogni riga della tabella nidificata.
Inoltre, se si specifica solo il nome della colonna della tabella nidificata, viene restituita una nuova colonna per ogni colonna della tabella nidificata. Per impostazione predefinita, il nome della tabella nidificata viene aggiunto come prefisso al nome di ogni colonna della tabella nidificata.
SELECT FLATTENED MODEL_NAME, NODE_DISTRIBUTION
FROM [TM_NaiveBayes].CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 26
Risultati dell'esempio:
MODEL_NAME |
NODE_DISTRIBUTION.ATTRIBUTE_NAME |
NODE_DISTRIBUTION.ATTRIBUTE_VALUE |
NODE_DISTRIBUTION.SUPPORT |
NODE_DISTRIBUTION.PROBABILITY |
NODE_DISTRIBUTION.VARIANCE |
NODE_DISTRIBUTION.VALUETYPE |
---|---|---|---|---|---|---|
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
Missing |
0 |
0 |
0 |
1 |
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
0 |
6556 |
0.506685215240745 |
0 |
|
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
1 |
6383 |
0.493314784759255 |
0 |
Nell'esempio seguente viene illustrato come restituire solo alcune colonne dalla tabella nidificata mediante un'istruzione sub-SELECT. È possibile semplificare la visualizzazione specificando un alias per il nome della tabella nidificata.
SELECT MODEL_NAME,
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT] AS t
FROM NODE_DISTRIBUTION)
FROM TM_NaiveBayes.CONTENT
WHERE NODE_TYPE = 26
Risultati dell'esempio:
MODEL_NAME |
t.ATTRIBUTE_NAME |
t.ATTRIBUTE_VALUE |
t.SUPPORT |
---|---|---|---|
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
Missing |
0 |
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
0 |
6556 |
TM_NaiveBayes |
Bike Buyer |
1 |
6383 |