Флаги моделирования (интеллектуальный анализ данных)

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

Это важно

Интеллектуальный анализ данных был признан устаревшим в службах SQL Server 2017 Analysis Services и теперь прекращён в службах SQL Server 2022 Analysis Services. Документация не обновляется для устаревших и прекращённых функций. Дополнительные сведения см. в статье о обратной совместимости служб Analysis Services.

В SQL Server Analysis Services флаги моделирования предоставляют алгоритму интеллектуального анализа данных дополнительные сведения о данных в таблице вариантов. Алгоритм использует эти сведения для создания более точной модели интеллектуального анализа данных.

Вы определяете некоторые флаги моделирования на уровне структуры интеллектуального анализа данных и другие на уровне столбца модели интеллектуального анализа данных. Например, используйте атрибут моделирования NOT NULL для столбцов структуры анализа данных. Алгоритм, который используется для создания модели, определяет, какие дополнительные флаги моделирования можно задать для столбцов модели интеллектуального анализа данных.

Замечание

Сторонние подключаемые модули могут включать флаги моделирования за пределами тех, которые SQL Server Analysis Services определяет.

Список флагов моделирования

SQL Server Analysis Services поддерживает следующие флаги моделирования. Сведения о флагах, поддерживаемых определенными алгоритмами, см. в технической ссылке для алгоритма, создающего модель.

НЕТ NULL
Указывает, что столбец атрибута не может содержать значения NULL. Во время обучения модели SQL Server Analysis Services возвращает ошибку, если в этом столбце возникает значение NULL.

MODEL_EXISTENCE_ONLY
Рассматривает столбец как имеющий два состояния: Отсутствует и Существует. Если значение равно NULL, алгоритм обрабатывает его как отсутствующий. Флаг MODEL_EXISTENCE_ONLY применяется к прогнозируемом атрибуту, и большинство алгоритмов поддерживают флаг.

При установке флага MODEL_EXISTENCE_ONLY значение True модель представляет значения только с двумя состояниями: "Отсутствует " и "Существующий". Он объединяет все неисключающиеся состояния в одно существующее значение.

Обычное использование этого флага моделирования будет в атрибутах, для которых состояние NULL имеет неявное значение, и явное значение состояния NOT NULL может не быть столь важным, как тот факт, что столбец имеет любое значение. Например, столбец [DateContractSigned] может иметь значение NULL , если контракт никогда не был подписан и НЕ ИМЕЕТ значения NULL , если контракт был подписан. Таким образом, если цель модели заключается в прогнозировании того, будет ли подписан контракт, можно использовать флаг MODEL_EXISTENCE_ONLY, чтобы игнорировать точное значение даты в случаях NOT NULL и различать только те случаи, когда контракт отсутствует или существует.

Замечание

Отсутствует — это специальное состояние, используемое алгоритмом, и отличается от текстового значения "Отсутствует" в столбце. Дополнительные сведения см. в разделе Отсутствующие значения (Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

РЕГРЕССОР
Флаг REGRESSOR помечает столбец как возможный регрессор при обработке. Используйте этот флаг только для столбца модели интеллектуального анализа данных, имеющего непрерывный числовой тип данных. Дополнительные сведения см. в разделе "Использование флага моделирования REGRESSOR".

Просмотр и изменение флагов моделирования

Просмотрите флаги моделирования для столбца структуры интеллектуального анализа данных или столбца модели в свойствах структуры или модели в конструкторе интеллектуального анализа данных.

Чтобы проверить флаги моделирования для текущей структуры интеллектуального анализа данных, обратитесь с запросом к набору строк схемы интеллектуального анализа данных. Следующий запрос возвращает флаги только для столбцов структуры.

SELECT COLUMN_NAME, MODELING_FLAG  
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_STRUCTURE_COLUMNS  
WHERE STRUCTURE_NAME = '<structure name>'  

Вы можете добавлять или изменять флаги моделирования, используемые в модели, с помощью конструктора интеллектуального анализа данных и редактирования свойств связанных столбцов. Такие изменения требуют повторной обработки структуры или модели.

Укажите флаги моделирования в новой структуре интеллектуального анализа данных или модели с помощью скриптов DMX, AMO или XMLA. DmX не может изменять флаги моделирования в существующей модели интеллектуального анализа данных или структуре. Вместо этого создайте модель интеллектуального анализа данных с ALTER MINING STRUCTURE ... ADD MINING MODEL.

Использование флага моделирования REGRESSOR

При установке флага REGRESSOR моделирования в столбце указывается, что столбец содержит потенциальные регрессии. Алгоритм определяет, какие регрессии использует модель и удаляет любые, которые не моделировают прогнозируемый атрибут.

При создании модели с помощью Мастера интеллектуального анализа данных все непрерывные входные столбцы помечены как возможные регрессоры. Таким образом, даже если флаг REGRESSOR в столбце явно не задан, столбец может использоваться в качестве регрессии в модели.

Вы можете определить регрессоры, которые фактически использовались в обработанной модели, выполнив запрос к набору строк схемы для модели анализа данных, как показано в следующем примере:

SELECT COLUMN_NAME, MODELING_FLAG  
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_COLUMNS  
WHERE MODEL_NAME = '<model name>'  

Примечание После того как вы измените тип контента столбца интеллектуального анализа данных с непрерывного на дискретный, вручную измените флаг столбца и повторно обработайте модель.

Регрессии в моделях линейной регрессии

Модели линейной регрессии основаны на алгоритме деревьев принятия решений Майкрософт. Даже если вы не используете алгоритм линейной регрессии Microsoft, любая модель дерева принятия решений может содержать дерево или узлы, представляющие регрессию для непрерывного атрибута.

Поэтому в этих моделях не нужно указывать, что непрерывный столбец представляет регрессию. Алгоритм дерева принятия решений Microsoft секционирует набор данных в регионы с значимыми шаблонами, даже если флаг REGRESSOR в столбце не задан. Разница заключается в том, что при установке флага моделирования алгоритм пытается найти уравнения регрессии следующей формы, чтобы соответствовать шаблонам в узлах дерева.

a*C1 + b*C2 + ...

Алгоритм вычисляет сумму остатков. Если отклонение слишком велико, алгоритм принудительно выполняет разбиение дерева.

Например, предположим, что вы прогнозируете покупательское поведение клиентов, используя атрибут Income, и устанавливаете для столбца флаг моделирования REGRESSOR. Алгоритм сначала пытается соответствовать значениям дохода в стандартной формуле регрессии. Если отклонение слишком велико, алгоритм отклоняет формулу и разбивает дерево на другой атрибут. Затем алгоритм пытается соответствовать регрессии дохода в каждой ветви.

Используйте параметр FORCE_REGRESSOR, чтобы алгоритм использовал конкретный регрессор. Деревья принятия решений и алгоритмы линейной регрессии поддерживают этот параметр.

Связанные задачи

Используйте эти ссылки, чтобы узнать больше о флагах моделирования.

Задача	Тема
Изменение флагов моделирования в конструкторе интеллектуального анализа данных	Просмотр или изменение флагов моделирования (интеллектуальный анализ данных)
Дайте алгоритму указание рекомендовать вероятные регрессоры.	Указание столбца для использования в качестве регрессии в модели
См. флаги моделирования, поддерживаемые определенными алгоритмами (в разделе "Флаги моделирования" для каждого справочного раздела алгоритма)	Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Узнайте больше о столбцах структуры обработки данных и свойствах, которые можно задать для них	Столбцы структуры интеллектуального анализа данных
Узнайте о столбцах модели интеллектуального анализа данных и флагах моделирования, которые можно применять на уровне модели	Столбцы модели анализа данных
См. синтаксис для работы с флагами моделирования в инструкциях DMX	Флаги моделирования (DMX)
Узнайте о отсутствующих значениях и о том, как работать с ними	Отсутствующие значения (Analysis Services - интеллектуальный анализ данных)
Сведения об управлении моделями и структурами и настройке свойств использования	Перемещение объектов интеллектуального анализа данных