Статья
04/01/2012

PredictProbability (расширения интеллектуального анализа данных)

Возвращает вероятность для указанного состояния.

Синтаксис

PredictProbability(<scalar column reference>, [<predicted state>])

Область применения

Скалярный столбец.

Тип возвращаемых данных

Скалярное значение.

Замечания

Если прогнозируемое состояние не указано, используется состояние с наибольшей вероятностью, за исключением сегмента отсутствующих состояний. Чтобы включить отсутствующие состояния сегмента, установите аргумент <прогнозируемое состояние> в значение INCLUDE_NULL. Для возвращения вероятности для отсутствующих состояний следует установить <прогнозируемое состояние> в NULL.

Примечание
В некоторых моделях интеллектуального анализа данных значения вероятности не применяются, поэтому в таких моделях нельзя пользоваться этой функцией. Кроме того, значения вероятности для любого конкретного целевого значения рассчитываются по-разному или могут по-разному интерпретироваться в зависимости от типа модели, к которой обращен запрос. Дополнительные сведения о методах расчета вероятности для разных типов модели см. в подразделах, посвященных конкретным алгоритмам, в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

В некоторых моделях интеллектуального анализа данных значения вероятности не применяются, поэтому в таких моделях нельзя пользоваться этой функцией. Кроме того, значения вероятности для любого конкретного целевого значения рассчитываются по-разному или могут по-разному интерпретироваться в зависимости от типа модели, к которой обращен запрос. Дополнительные сведения о методах расчета вероятности для разных типов модели см. в подразделах, посвященных конкретным алгоритмам, в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Примеры

В следующем примере используется естественное прогнозируемое соединение для определения вероятности покупки велосипеда человеком на основе модели интеллектуального анализа данных TM-дерева принятия решений, а также определяется вероятность для этого прогноза. В данном примере имеется две функции PredictProbability — по одной для каждого возможного значения. Если опустить этот аргумент, функция возвратит вероятность наиболее вероятного значения.

SELECT
  [Bike Buyer],
  PredictProbability([Bike Buyer], 1) AS [Bike Buyer = Yes],
  PredictProbability([Bike Buyer], 0) AS [Bike Buyer = No]
FROM [TM Decision Tree]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
  '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
  'Graduate Degree' AS [Education],
  0 AS [Number Cars Owned],
  0 AS [Number Children At Home]) AS t

Образец результатов: