Udostępnij za pośrednictwem

  • Artykuł

SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services — wyszukiwanie danych)

Zwraca wartość metryki dokładność sprawdzania krzyżowe sprawdzanie poprawności dla struktura wyszukiwania i związanych z klastrowanie modeli.

Ta procedura przechowywana zwraca metryki dla całego zestaw danych jako pojedynczą partycję.Aby podzielić zestaw danych do przekrój poprzeczny i przywrócić metryki dla każdej partycji, należy użyć SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Uwaga

Przechowywana procedura ta dotyczy tylko klastrowanie modeli.W przypadku modeli bez klastrowanie za pomocą SystemGetAccuracyResults (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure> 
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])

Argumenty

  • mining structure
    Nazwa struktura wyszukiwania w bieżącej bazie danych.

    (Wymagane)

  • mining model list
    Rozdzielana przecinkami lista modeli do sprawdzania poprawności.

    Wartość domyślna to null, co oznacza, że wszystkie modele stosowane są używane. Gdy używana jest wartość domyślna, modele bez klastrowanie automatycznie są wykluczone z listy kandydatów do przetworzenia.

    (Opcjonalnie)

  • data set
    Wartość całkowitą, która wskazuje, które partycji w struktura wyszukiwania ma być używany do testowania.Wartość jest pochodną maskę bitową, która stanowi sumę następujących wartości, gdzie każdy pojedyncza wartość jest opcjonalne:

    Przypadków szkolenia

    0X0001

    Test przypadkach

    0X0002

    Filtr modelu

    0X0004

    Aby uzyskać pełną listę możliwych wartości zobacz sekcję Spostrzeżenia tego tematu.

    (Wymagane)

  • test list
    Ciąg, który określa opcje testowania.Ten parametr jest zarezerwowana do wykorzystania w przyszłości.

    (opcjonalnie)

Zwracany typ

Tabela zawierająca wyniki dla każdej partycji poszczególnych i zagregowanych danych dla wszystkich modeli.

W poniższej tabela znajduje się lista kolumn zwracana przez SystemGetClusterAccuracyResults. Aby uzyskać więcej informacji na temat interpretuje zwróconej przez procedura przechowywana informacji, zobacz temat Raport sprawdzania poprawności między (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Nazwa kolumna

Description

ModelName

Nazwa modelu, który został przetestowany.Wszystkie wskazuje, że wynik jest agregacja dla wszystkich modeli.

Nazwa_atrybutu

Nie ma zastosowania do klastrowanie modeli.

AttributeState

Nie ma zastosowania do klastrowanie modeli.

PartitionIndex

Liczba określająca partycję.

Dla tej procedura przechowywana, numer jest zawsze 0.

PartitionCases

Liczba całkowita, która wskazuje liczbę przypadków zostały przetestowane.

Test

Rodzaj testu, która została wykonana.

Miara

Nazwa miara, zwracane przez test.Środki, dla każdego modelu zależą od typu modelu i typ wartości przewidywalne.

Aby uzyskać listę zwrócone dla każdego typu przewidywalne działania Zobacz Raport sprawdzania poprawności między (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Aby uzyskać definicję każdej miara zobacz krzyżowe sprawdzanie poprawności (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Wartość

Ocena prawdopodobieństwa wskazujący prawdopodobieństwo przypadek klastra.

Remarks

Poniższa tabela zawiera przykłady wartości, które służy do określania danych w struktura wyszukiwania, która jest używana do sprawdzania krzyżowe sprawdzanie poprawności.Jeśli test sprawy służą do sprawdzania poprawności krzyżyk struktury wyszukiwania musi już zawierać testowania zestaw danych.Aby uzyskać informacje na temat definiowania zestaw testowania danych podczas tworzenia struktura wyszukiwania zobacz Partycjonowanie danych do szkolenia i testowanie zestawy (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Wartość liczby całkowitej

Description

1

Używane są jedynie przypadki szkolenia.

2

Są używane tylko w przypadku testu.

3

Przypadków szkolenia i testowania przypadkach są używane.

4

Nieprawidłowa kombinacja.

5

Są używane tylko w przypadku szkolenia i zastosowaniu filtru modelu.

6

Są używane tylko w przypadku badania i zastosowaniu filtru modelu.

7

Szkolenie i testowanie przypadkach są używane i zastosowaniu filtru modelu.

Aby uzyskać więcej informacji na temat scenariuszy, czy użyć sprawdzania krzyżowe sprawdzanie poprawności zobacz Sprawdzanie poprawności modeli wyszukiwania danych (Analysis Services — wyszukiwanie danych).

Przykłady

W tym przykładzie zwraca środki dokładności dla dwóch klastrowanie modeli, o nazwie Cluster 1 i Cluster 2, które są skojarzone ze strukturą vTargetMail wyszukiwania. Kod w wierszu 4 oznacza, że wyniki powinna być oparta na przypadki testowania samodzielnie, bez żadnych filtrów, które mogą być skojarzone z każdego modelu.

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)

Przykładowe wyniki:

ModelName

Nazwa_atrybutu

AttributeState

PartitionIndex

PartitionSize

Test

Miara

Wartość

Klaster 1

0

5545

Klastrowanie

Ryzyko przypadek

0.796514342249313

Klaster 2

0

5545

Klastrowanie

Ryzyko przypadek

0.732122471228572

Requirements

Sprawdzanie poprawności między jest dostępna tylko w SQL Server 2008 Enterprise.