AMO データマイニングオブジェクトのプログラミング

[アーティクル]
12/15/2008

更新 : 2006 年 12 月 12 日

AMO を使用すれば、データマイニングオブジェクトを簡単にプログラミングできます。まず、マイニングプロジェクトをサポートするデータ構造モデルを作成します。次に、マイニングアルゴリズムをサポートするデータマイニングモデルを作成します。マイニングアルゴリズムは、データに含まれる未知のリレーションシップを予測または検出するために使用します。構造やアルゴリズムなどのマイニングプロジェクトを作成したら、マイニングモデルを処理することにより、後でクライアントアプリケーションからクエリや予測を行うときに使用するトレーニングされたモデルを取得できます。

1 つ覚えておく必要があるのは、AMO ではクエリを実行できないという点です。AMO は、マイニング構造およびマイニングモデルの管理に使用します。データのクエリを実行するには、ADOMD.NET を使用します。

このトピックの内容は次のとおりです。

MiningStructure オブジェクト
MiningModel オブジェクト

MiningStructure オブジェクト

マイニング構造は、すべてのマイニングモデルの作成に使用するデータ構造の定義です。マイニング構造には、データベースで定義されたデータソースビューへのバインドと、マイニングモデル内のすべての列定義が含まれます。マイニング構造には複数のマイニングモデルを含めることができます。

MiningStructure オブジェクトを作成するには、次の手順を実行します。

MiningStructure オブジェクトを作成し、基本属性を設定します。基本属性には、オブジェクト名、オブジェクト ID (内部 ID)、およびデータソースバインドがあります。
モデルの列を作成します。列はスカラ定義またはテーブル定義のいずれかです。
各列には、名前、内部 ID、種類、コンテンツ定義、およびバインドが必要です。
オブジェクトの Update メソッドを使用して、サーバー上で MiningStructure オブジェクトを更新します。
マイニング構造は処理可能です。マイニング構造を処理すると、子マイニングモデルが処理または再トレーニングされます。

次のサンプルコードでは、売り上げを時系列で予測するマイニング構造を作成します。このサンプルコードを実行する前に、CreateSalesForecastingMiningStructure のパラメータとして渡されるデータベース db の db.DataSourceViews[0] に、AdventureWorksDW サンプルデータベースのビュー dbo.vTimeSeries への参照が含まれていることを確認してください。

public static MiningStructure CreateSalesForecastingMiningStructure(Database db)
{
    MiningStructure ms = db.MiningStructures.FindByName("Forecasting Sales Structure");
    if (ms != null)
        ms.Drop();
    ms = db.MiningStructures.Add("Forecasting Sales Structure", "Forecasting Sales Structure");
    ms.Source = new DataSourceViewBinding(db.DataSourceViews[0].ID);

    ScalarMiningStructureColumn amount = ms.Columns.Add("Amount", "Amount");
    amount.Type = MiningStructureColumnTypes.Double;
    amount.Content = MiningStructureColumnContents.Continuous;
    amount.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "Amount", OleDbType.Currency);

    ScalarMiningStructureColumn modelRegion = ms.Columns.Add("Model Region", "Model Region");
    modelRegion.IsKey = true;
    modelRegion.Type = MiningStructureColumnTypes.Text;
    modelRegion.Content = MiningStructureColumnContents.Key;
    modelRegion.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "ModelRegion", OleDbType.WChar, 56);

    ScalarMiningStructureColumn qty = ms.Columns.Add("Quantity", "Quantity");
    qty.Type = MiningStructureColumnTypes.Long;
    qty.Content = MiningStructureColumnContents.Continuous;
    qty.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "Quantity", OleDbType.Integer);

    ScalarMiningStructureColumn timeIndex = ms.Columns.Add("TimeIndex", "TimeIndex");
    timeIndex.IsKey = true;
    timeIndex.Type = MiningStructureColumnTypes.Long;
    timeIndex.Content = MiningStructureColumnContents.KeyTime;
    timeIndex.KeyColumns.Add("vTimeSeries", "TimeIndex", OleDbType.Integer);

    ms.Update();
    return ms;
}

MiningModel オブジェクト

マイニングモデルは、マイニングアルゴリズムで使用されるすべての列および列定義のリポジトリです。

MiningModel オブジェクトを作成するには、次の手順を実行します。

MiningModel オブジェクトを作成し、基本属性を設定します。
基本属性には、オブジェクト名、オブジェクト ID (内部 ID)、およびマイニングアルゴリズムの仕様があります。
マイニングモデルの列を追加します。列の 1 つをケースキーとして定義する必要があります。
オブジェクトの Update メソッドを使用して、サーバー上で MiningModel オブジェクトを更新します。
MiningModel オブジェクトは、親の MiningStructure に含まれる他のモデルから独立して処理できます。

次のサンプルコードでは、"Forecasting Sales Structure" マイニング構造に基づいて Microsoft タイムシリーズ予測モデルを作成します。

public static MiningModel CreateSalesForecastingMiningModel(MiningStructure ms)
{
    if (ms.MiningModels.ContainsName("Sales Forecasting Model"))
    {
        ms.MiningModels["Sales Forecasting Model"].Drop();
    }
    MiningModel mm = ms.CreateMiningModel(true, "Sales Forecasting Model");
    mm.Algorithm = MiningModelAlgorithms.MicrosoftTimeSeries;
    mm.AlgorithmParameters.Add("PERIODICITY_HINT", "{12}");

    MiningModelColumn amount = new MiningModelColumn();
    amount.SourceColumnID = "Amount";
    amount.Usage = MiningModelColumnUsages.Predict;

    MiningModelColumn modelRegion = new MiningModelColumn();
    modelRegion.SourceColumnID = "Model Region";
    modelRegion.Usage = MiningModelColumnUsages.Key;

    MiningModelColumn qty = new MiningModelColumn();
    qty.SourceColumnID = "Quantity";
    qty.Usage = MiningModelColumnUsages.Predict;

    MiningModelColumn ti = new MiningModelColumn();
    ti.SourceColumnID = "TimeIndex";
    ti.Usage = MiningModelColumnUsages.Key;

    mm.Update();
    mm.Process(ProcessType.ProcessFull);
    return mm;
}

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