IsTrainingCase(DMX)
사례를 지정된 데이터 마이닝 모델 또는 마이닝 구조의 학습 사례로 사용할지 여부를 나타냅니다.
구문
IsTrainingCase()
결과 유형
사례가 학습 데이터 집합의 일부이면 true를 반환하고, 그렇지 않으면 false를 반환합니다.
주의
데이터 마이닝 마법사를 사용하여 마이닝 구조 및 관련된 마이닝 모델을 만들면 테스트 데이터 집합으로 사용할 수 있도록 기본적으로 사례의 30%가 따로 설정됩니다. 사용자가 지정하는 데이터 원본의 나머지 사례는 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 그러나 DMX(Data Mining Extensions)를 사용하여 마이닝 모델을 만들면 기본적으로 모든 데이터가 모델을 학습하는 데 사용되며 테스트 집합이 만들어지지 않습니다. 테스트 데이터 집합이 만들어지도록 하려면 WITH HOLDOUT 절의 매개 변수를 설정해야 합니다.
HoldoutMaxCases 및 HoldoutMaxPercent 속성 값을 통해 특정 데이터 마이닝 구조의 데이터가 테스트 집합과 학습 집합으로 분할되었는지 여부를 확인할 수 있습니다.
[!참고]
IsTrainingCase 또는 IsTestCase 함수를 사용하여 모델의 사례에 대한 세부 정보를 반환하려면 모델에 드릴스루를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 방법: 마이닝 모델에 드릴스루 사용을 참조하십시오.
테스트 데이터 집합의 일부인 사례를 반환하려면 함수 IsTestCase(DMX)를 사용합니다.
예
다음 예에서는 기본 데이터 마이닝 자습서에 포함된 대상 메일 시나리오의 클러스터링 데이터 마이닝 모델을 사용합니다. 이 쿼리는 마이닝 모델을 학습하는 데 사용된 사례만 반환합니다. 또한 학습 사례는 40세 미만의 고객으로 제한됩니다.
SELECT *
FROM [TM Clustering].CASES
WHERE IsTrainingCase()
AND [Age] <40
데이터 마이닝에 사용되는 사례를 쿼리하는 방법에 대한 다른 예는 SELECT FROM <model>.CASES(DMX) 및 SELECT FROM <structure>.CASES를 참조하십시오.