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コンテンツの種類 (DMX)

データ マイニング アルゴリズムが正しく機能するためには、コンテンツの種類など、データ型以外の追加情報が必要です。 コンテンツの種類は、列内のデータが機能する方法をアルゴリズムが判断するために役立ちます。

各アルゴリズムは特定のコンテンツの種類をサポートします。 たとえば、Microsoft Naive Bayes アルゴリズムは、連続列を使用できません。 Microsoft Naive Bayes モデルで連続列を使用するには、列内のデータを分離する必要があります。 いくつかのアルゴリズムは、正しく機能するために特定のコンテンツの種類が必要です。 たとえば、Microsoft タイム シリーズ アルゴリズムは、データが収集された経過時間を識別する、Key Time 列が必要です。

Analysis Services がサポートするコンテンツの種類の完全な説明については、「コンテンツの種類 (データ マイニング)」を参照してください。

関連項目

参照

データ マイニング拡張機能 (DMX) リファレンス

データ マイニング拡張機能 (DMX) 構文要素

データ マイニング拡張機能 (DMX) 関数リファレンス

データ マイニング拡張機能 (DMX) 演算子リファレンス

データ マイニング拡張機能 (DMX) ステートメント リファレンス

データ マイニング拡張機能 (DMX) 構文表記規則

一般的な予測関数 (DMX)

構造と DMX 予測クエリの使用

選択ステートメント (DMX) について

概念

データ マイニング アルゴリズム (Analysis Services - データ マイニング)