PredictProbability (расширения интеллектуального анализа данных)

Статья
08/21/2023

Область применения: SQL Server Analysis Services

Возвращает вероятность для указанного состояния.

Синтаксис

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

Применяется к

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 контейнер отсутствующих состояний, задайте прогнозируемое <состояние > INCLUDE_NULL. Чтобы вернуть вероятность отсутствующих состояний, задайте прогнозируемое <состояние> значение 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 том, как вычисляется вероятность для определенного типа модели, см. 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

Пример результатов:

Покупатель велосипеда	Bike Buyer = Yes	Bike Buyer = No
1	0.867074195848097	0.132755556974282

См. также

Справочник по функциям расширений интеллектуального анализа данных
Функции (расширение интеллектуального анализа данных)
Общие функции прогнозирования (расширение интеллектуального анализа данных)

Поделиться через