Поделиться через

Запросить параметры, используемые для создания модели интеллектуального анализа данных

Состав шахтной модели подвержен влиянию не только учебных случаев, но и параметров, заданных при создании модели. Таким образом, вы можете получить параметры существующей модели, чтобы лучше понять функционирование модели. Получение параметров также полезно при документировании конкретной версии модели.

Чтобы найти параметры, которые использовались при создании модели, создайте запрос к одному из наборов строк схемы модели интеллектуального анализа данных. В SQL Server 2014 Analysis Services (SSAS) эти наборы строк схемы предоставляются в виде набора системных представлений, которые можно легко запрашивать с помощью синтаксиса Transact-SQL. В этой процедуре описывается, как создать запрос, который возвращает параметры, использованные для создания указанной модели анализа данных.

Открытие окна запроса для набора строк схемы

  1. В СРЕДЕ SQL Server Management Studio откройте экземпляр служб Analysis Services, содержащий модель, которую требуется запросить.

  2. Щелкните правой кнопкой мыши имя экземпляра, выберите новый запрос и выберите dmX.

    Замечание

    Вы также можете создать запрос к модели интеллектуального анализа данных с помощью шаблона MDX.

  3. Если экземпляр содержит несколько баз данных, выберите базу данных, содержащую модель, которую нужно запросить из списка доступных баз данных на панели инструментов.

Возврат параметров модели для существующего модели анализа данных

  1. В области запросов DMX введите или вставьте следующий текст:

    SELECT MINING_PARAMETERS  
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS  
WHERE MODEL_NAME = ''

  2. В обозревателе объектов выберите нужную модель интеллектуального анализа данных и перетащите ее в область запросов DMX между парой кавычек.

  3. Нажмите клавишу F5 или нажмите кнопку "Выполнить".

Пример

Следующий код возвращает список параметров, которые использовались для создания модели интеллектуального анализа данных, которую вы создадите в учебнике "Базовый курс по интеллектуальному анализу данных". Эти параметры включают явные значения для любых значений по умолчанию, используемых службами добычи данных, доступными от поставщиков на сервере.

SELECT MINING_PARAMETERS   
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS  
WHERE MODEL_NAME = 'TM Clustering'

В примере кода возвращаются следующие параметры для модели кластеризации:

Результаты eExample:

ПАРАМЕТРЫ_ДОБЫЧИ

CLUSTER_COUNT=10,CLUSTER_SEED=0,CLUSTERING_METHOD=1,MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES=255,MAXIMUM_STATES=100,MINIMUM_SUPPORT=1,MODELLING_CARDINALITY=10,SAMPLE_SIZE=50000,STOPPING_TOLERANCE=10

См. также

Задачи запросов интеллектуального анализа данных и инструкции
Запросы интеллектуального анализа данных

  • Last updated on