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일반 예측 함수(DMX)

적용 대상: SQL Server Analysis Services

DMX(데이터 마이닝 확장)에서 SELECT 문을 사용하여 다양한 유형의 쿼리를 만들 수 있습니다. 쿼리를 사용하여 마이닝 모델 자체에 대한 정보를 반환하거나, 새 예측을 수행하거나, 모델을 새 데이터로 학습시켜 변경할 수 있습니다. Analysis Services는 쿼리에서 반환되는 정보의 형식을 제어하는 다양한 특수 함수를 제공합니다. 이러한 함수를 DMX 쿼리에 추가하면 추가 통계 또는 데이터 열을 검색할 수 있습니다. 그러나 각 쿼리 형식과 각 모델 형식은 특정 함수만 지원합니다.

일반 함수

함수를 사용하여 마이닝 모델이 반환하는 결과를 확장할 수 있습니다. 테이블 식을 반환하는 SELECT 문에 다음 함수를 사용할 수 있습니다.

또한 다음 함수는 거의 모든 모델 형식에 대해 지원됩니다.

개별 알고리즘에서 추가 함수를 지원할 수 있습니다. 각 모델 유형에서 지원되는 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조 하세요.

SELECT 구문과 관련된 함수

다음 표에서는 SELECT 문의 각 형식에 사용할 수 있는 함수를 나열합니다.

DMX의 함수에 대한 일반적인 내용은 DMX (데이터 마이닝 확장) 함수 참조를 참조하세요.

쿼리 유형 지원되는 함수 설명
SELECT DISTINCT FROM <모델> RangeMin(DMX)

RangeMid(DMX)

RangeMax(DMX)
이러한 함수는 열이 연속인지 불연속화되었는지 여부에 관계없이 숫자 데이터 형식이 포함된 열에 대해 최대값, 최소값 및 수단을 제공하는 데 사용할 수 있습니다.
SELECT FROM <모델>. 콘텐츠

또는

SELECT FROM <모델>. DIMENSION_CONTENT
IsDescendant(DMX) 이 함수는 모델에서 지정된 노드에 대한 자식 노드를 검색하며, 예를 들어 마이닝 모델 콘텐츠의 노드를 반복하는 데 사용할 수 있습니다. 마이닝 모델 콘텐츠의 노드 배열은 모델 유형에 따라 달라집니다. 각 마이닝 모델 형식의 구조에 대한 자세한 내용은 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하세요.

마이닝 모델 콘텐츠를 차원으로 저장한 경우 특성 계층을 쿼리하는 데 사용할 수 있는 다른 MDX(다차원 식) 함수를 사용할 수도 있습니다.
SELECT FROM <모델>. 경우 IsInNode(DMX)

ClientSettingsGeneralFlag 클래스

IsTrainingCase(DMX)

IsTestCase(DMX)
Lag 함수는 시계열 모델에 대해서만 지원됩니다.

IsTestCase 함수는 홀드아웃 옵션을 사용하여 만든 구조를 기반으로 테스트 데이터 집합을 만드는 모델에서 지원됩니다. 모델이 홀드아웃 테스트 집합이 있는 구조를 기반으로 하지 않는 경우 모든 사례는 학습 사례로 간주됩니다.
SELECT FROM <모델>. SAMPLE_CASES IsInNode(DMX) 이 컨텍스트에서 IsInNode 함수는 이상화된 샘플 사례 집합에 속하는 사례를 반환합니다.
SELECT FROM <모델>. PMML 해당 없음. 대신 XML 쿼리 함수를 사용합니다. PMML 표현은 다음 모델 형식에 대해서만 지원됩니다.

Microsoft 의사 결정 트리

Microsoft 클러스터링
SELECT FROM <model> PREDICTION JOIN 모델을 빌드하는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수입니다. 각 모델 형식에 대한 예측 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조 하세요.
SELECT FROM <모델> 모델을 빌드하는 데 사용하는 알고리즘과 관련된 예측 함수입니다. 각 모델 형식에 대한 예측 함수 목록은 데이터 마이닝 쿼리를 참조 하세요.

참고 항목

DMX(데이터 마이닝 확장) 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 함수 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 연산자 참조
DMX(Data Mining Extensions) 문 참조
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 규칙
DMX(데이터 마이닝 확장) 구문 요소
DMX 예측 쿼리의 구조 및 사용법
DMX Select 문 이해