SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング)
指定した数の複数のセクションにマイニング構造をパーティション分割し、各パーティションに対してモデルをトレーニングして、各パーティションの精度の基準を返します。
注 このストアド プロシージャは、少なくとも 1 つのクラスター モデルが含まれているマイニング構造でのみ使用できます。非クラスター モデルのクロス検証を行うには、SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用する必要があります。
構文
SystemGetClusterCrossValidationResults(
<structure name>,
[,<mining model list>]
,<fold count>}
,<max cases>
<test list>])
引数
mining structure
現在のデータベースのマイニング構造の名前。(必須)
mining model list
検証するマイニング モデルのコンマ区切りの一覧。マイニング モデルの一覧を指定しないと、指定した構造に関連付けられたすべてのクラスター モデルに対してクロス検証が実行されます。
.gif "注意")
注クラスター モデルではないモデルのクロス検証を実行するには、別のストアド プロシージャ SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用する必要があります。
(省略可能)
fold count
データセットを分割するパーティションの数を指定する整数。最小値は 2 です。フォールドの最大数は、maximum integer とケース数のいずれか小さい方になります。各パーティションには、max cases/fold count とほぼ同じ数のケースが含まれます。
既定値はありません。
注フォールドの数は、クロス検証の実行に必要な時間に大きく影響します。選択する数が大きすぎると、クエリの実行時間が非常に長くなる可能性があります。また、場合によっては、サーバーが応答しなくなったり、タイムアウトする可能性があります。
(必須)
max cases
テストできるケースの最大数を指定する整数。値に 0 を指定すると、データ ソース内のすべてのケースが使用されます。
データセット内の実際のケース数より大きい数字を指定すると、データ ソース内のすべてのケースが使用されます。
(必須)
test list
テスト オプションを指定する文字列。注 このパラメーターは将来使用するために予約されています。
(省略可能)
戻り値の型
戻り値の型のテーブルには、個別のパーティションのスコアと、すべてのモデルの集計が含まれます。
次の表は、返される列を示しています。
列名 |
説明 |
|---|---|
ModelName |
テストされたモデルの名前。 |
AttributeName |
予測可能列の名前。クラスター モデルでは、常に null になります。 |
AttributeState |
予測可能列で指定した対象の値。クラスター モデルでは、常に null になります。 |
PartitionIndex |
結果が適用されるパーティションを識別する、1 から始まるインデックス。 |
PartitionSize |
各パーティションに含まれていたケースの数を示す整数。 |
Test |
実行されたテストの種類。 |
Measure |
テストから返されたメジャーの名前。各モデルのメジャーは、予測可能な値の型によって異なります。各メジャーの定義については、「クロス検証 (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。 予測可能な型ごとに返されるメジャーの一覧については、「クロス検証レポート (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。 |
Value |
指定したテスト メジャーの値。 |
説明
データセット全体の精度の基準を返すには、SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用します。
また、既にマイニング モデルをフォールドにパーティション分割している場合は、SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用して、処理を省略し、クロス検証の結果のみを返すことができます。
例
次の例では、マイニング構造を 3 つのフォールドにパーティション分割し、マイニング構造に関連付けられている 2 つのクラスター モデルをテストする方法を示します。
コードの 3 行目では、テストする特定のマイニング モデルの一覧を指定します。一覧を指定しない場合、構造に関連付けられているすべてのクラスター モデルが使用されます。
コードの 4 行目ではフォールドの数を指定し、5 行目では使用するケースの最大数を指定しています。
これらはクラスター モデルであるため、予測可能な属性または値を指定する必要はありません。
CALL SystemGetClusterCrossValidationResults(
[v Target Mail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
3,
10000
)
サンプルの結果 :
ModelName |
AttributeName |
AttributeState |
PartitionIndex |
PartitionSize |
Test |
Measure |
Value |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Cluster 1 |
|
|
1 |
3025 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.930524511864121 |
Cluster 1 |
|
|
2 |
3025 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.919184178430778 |
Cluster 1 |
|
|
3 |
3024 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.929651120490248 |
Cluster 2 |
|
|
1 |
1289 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.922789726933607 |
Cluster 2 |
|
|
2 |
1288 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.934865535691068 |
Cluster 2 |
|
|
3 |
1288 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.924724595688798 |
要件
相互検証は SQL Server 2008 以降の SQL Server Enterprise でのみ使用できます。