Применение фильтров к данным проверки модели

  • Статья

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Важно!

Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.

Задавая внешний источник данных для использования при тестировании модели, можно при необходимости применить фильтр для ограничения входных данных. Например, необходимо проверить модель конкретно по прогнозам для клиентов с определенным уровнем дохода.

Например, в сценарии целевой рассылки Adventure Works можно создать критерий фильтра, аналогичный приведенному ниже в ProspectiveBuyer, который является таблицей с проверочными данными, и ограничить проверочные варианты по уровню дохода:

[YearlyIncome] = '50000'

Поведение фильтров несколько отличается в зависимости от того, фильтруются обучающие данные модели или набор проверочных данных.

  • При создании фильтра по набору проверочных данных создается предложение WHERE для входящих данных. Если фильтруется набор входных данных, используемый для оценки модели, то критерий фильтра преобразуется в инструкцию Transact-SQL и применяется к входной таблице во время создания диаграммы. В результате количество проверочных вариантов можно значительно сократить.

  • Если к модели интеллектуального анализа данных применяется фильтр, именно критерий фильтра переводится в инструкцию расширений интеллектуального анализа данных и применяется к отдельной модели. Таким образом, когда к модели применяется фильтр, для обучения модели используется только подмножество исходных данных. Это может вызывать ошибки, если фильтр применяется к обучаемой модели с одним набором критериев; модель настраивается на определенный набор данных, а проверяется с другим набором критериев.

  • Если набор проверочных данных был определен во время создания структуры, то к используемым для обучения вариантам модели относятся только те варианты, которые входят в набор обучающих данных структуры интеллектуального анализа данных и удовлетворяют условиям фильтра. Таким образом, если при проверке модели выбрать параметр Использовать проверочные варианты модели интеллектуального анализа, то проверочными будут только варианты, которые входят в набор проверочных данных структуры интеллектуального анализа данных и удовлетворяют условиям фильтра. Однако если набор контрольных данных определен не был, то к проверочным вариантам модели относятся все варианты набора данных, удовлетворяющие условиям фильтра

  • Кроме того, условия фильтра, применяемые к модели, действуют также для запросов детализации по вариантам модели.

В итоге при проверке нескольких моделей, даже если все они основаны на одной и той же структуре интеллектуального анализа данных, необходимо иметь в виду, что они потенциально могут использовать для обучения и проверки различные подмножества данных. Это может иметь следующие последствия для диаграмм точности.

  • Общее число вариантов в проверочных наборах может быть разным у разных проверяемых моделей.

  • Процентные показатели для каждой модели могут не совпадать в диаграмме, если в моделях используются различные подмножества обучающих и проверочных данных.

Чтобы определить, содержит ли модель стандартный фильтр, который может влиять на результаты, посмотрите значение свойства Filter на панели Свойства либо выполните запрос к модели с использованием наборов строк схемы интеллектуального анализа данных. Например, следующий запрос возвращает текст фильтра для указанной модели:

SELECT [FILTER] FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS WHERE MODEL_NAME = 'name of model'

Предупреждение

Если нужно удалить фильтр из существующей модели интеллектуального анализа данных или если изменяются критерии фильтра, необходимо выполнить повторную обработку модели.

Дополнительные сведения о типах фильтров, которые можно применить, и о том, как вычисляются выражения фильтров, см. в разделе Синтаксис фильтра модели и примеры (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Создание фильтра для внешних проверочных данных

  1. Чтобы открыть конструктор интеллектуального анализа данных, дважды щелкните структуру интеллектуального анализа данных, которая содержит модель для проверки.

  2. Перейдите на вкладку Диаграмма точности интеллектуального анализа , а затем на вкладку Выбор входных данных .

  3. На вкладке Выбор входа в области Выбор набора данных для диаграммы точностивыберите параметр Задать другой набор данных.

  4. Нажмите кнопку обзора (...), чтобы открыть диалоговое окно и выбрать внешний набор данных.

  5. Выберите таблицу вариантов, затем при необходимости добавьте вложенную таблицу. Сопоставьте требуемым образом столбцы в модели со столбцами во внешнем источнике данных. Выберите диалоговое окно Указание сопоставления столбцов , чтобы сохранить определение исходной таблицы.

  6. Нажмите кнопку Открыть редактор фильтров , чтобы определить фильтр для набора данных.

    Откроется диалоговое окно Фильтр набора данных . Если в структуре содержится вложенная таблица, можно создать фильтр из двух частей. Сначала следует задать условия для таблицы вариантов с помощью диалогового окна Фильтр набора данных , затем следует задать условия для вложенных строк с помощью диалогового окна Фильтр .

  7. В диалоговом окне Фильтр набора данных щелкните верхнюю строку сетки в поле Столбец структуры интеллектуального анализа данных, затем выберите таблицу или столбец из списка.

    Если в представлении источника данных содержатся несколько таблиц или вложенная таблица, сначала следует выбрать имя таблицы. В противном случае можно выбирать столбцы из таблицы вариантов напрямую.

    Добавьте новую строку в каждый столбец, который необходимо фильтровать.

  8. Используйте столбцы Оператори Значение , чтобы определить метод фильтрации столбцов.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Значения следует вводить без кавычек.

  9. Щелкните текстовое поле И/ИЛИ и выберите логический оператор, чтобы определить метод сочетания нескольких условий.

  10. При необходимости нажмите кнопку обзора (...) справа от текстового поля Значение , чтобы открыть диалоговое окно Фильтр и задать условия для вложенной таблицы или отдельных столбцов таблицы вариантов.

  11. Проверьте правильность условий завершенного фильтра, просмотрев текст на панели Выражение .

  12. Нажмите кнопку ОК.

    Условие фильтра применяется к источнику данных при создании диаграммы точности.

См. также:

Выбрать и сопоставить данные проверки модели
Использование данных вложенной таблицы в качестве входных для диаграммы точности
Выбор типа диаграммы точности и задание параметров диаграммы