Aracılığıyla paylaş

  • Makale

SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - veri madenciliği)

araştırma yapısı içinde belirtilen sayıda cross-sections, bölümler, her bölüm için bir modeli eğitir ve doğruluğu ölçülerine her bölüm için geri döndürür.

Not

Ince-küme modeli veya modelleri kullanılarak oluşturulan doğrulamakta Bu saklı yordam kullanılamaz Microsoft saat serisi algoritması veya Microsoft Sıra kümeleme algoritması. Küme modelleri geçici olarak doğrulamak için , ayrı saklı yordamı kullanabilirsiniz. SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - veri madenciliği).

SystemGetCrossValidationResults(
<mining structure>
[, <mining model list>]
,<fold count>
,<max cases>
,<target attribute>
[,<target state>]
[,<target threshold>]
[,<test list>])

Bağımsız değişkenler

  • mining structure
    Geçerli veritabanındaki bir araştırma yapısı adı.

    (gerekli)

  • mining model list
    Doğrulamaya madenciliği modelleri virgülle ayrılmış listesi.

    Bir model adı tanımlayıcı adında geçerli olmayan karakterler içeriyorsa, adı köşeli ayraç içine alınmalıdır.

    Çapraz doğrulama madenciliği modelleri listesini belirtilirse, belirtilen yapısıyla ilişkilidir ve öngörülebilir bir öznitelik içeren tüm modeller karşı gerçekleştirilebilir.

    Not

    Çapraz doğrulamak için kümeleme modeller, ayrı bir saklı yordamı kullanmanız gerekir SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - veri madenciliği).

    (isteğe bağlı)

  • fold count
    Hangi verilerin ayrı bir bölüme sayısını belirten bir tamsayı küme.En küçük değer 2'dır.En fazla folds sayısıdır maximum integer veya servis talepleri, hangisi daha düşük.

    Bu servis talebi sayısı yaklaşık her bölüm içerir: max cases/fold count.

    Varsayılan değer yoktur.

    Not

    Folds sayısı büyük ölçüde etkiler saat geçici doğrulama gerçekleştirmek için gerekli.Sorgu çok uzun saat çalışabilir ve bazı durumlarda sunucu yanıt veremez hale gelebilir çok yüksek bir sayı veya saat aşımına seçerseniz.

    (gerekli)

  • max cases
    Tamsayı tüm folds sınanabilir servis talebi sayısı üst sınırını belirtir.

    0 Değeri belirten verideki tüm servis talepleri kaynak kullanılır.

    Gerçek zaman verileri sayısından daha büyük bir değer belirtirseniz, küme, veri kaynağındaki tüm durumlarda kullanılacaktır.

    Varsayılan değer yoktur.

    (gerekli)

  • target attribute
    Öngörülebilir öznitelik adını içeren dize.Öngörülebilir öznitelik, bir sütun, iç içe geçmiş tablo sütunu veya iç içe geçmiş tablo anahtar sütunu olabilir bir araştırma modeli.

    Not

    Yalnızca çalışma sırasında Hedef özniteliğinin var olup olmadığını doğrulanan saat.

    (gerekli)

  • target state
    Formül tahmin etmek için değer belirtir.Bir hedef değer belirtilirse, ölçümler için belirtilen değer yalnızca toplanır.

    Bir değer belirtilmezse veya null, Ölçüler, en olası her bir tahmin durumu için hesaplanır.

    Varsayılan değer null.

    Belirtilen öznitelik için belirtilen değer geçersiz veya formülün belirtilen öznitelik türü doğru değilse, hata doğrulama sırasında oluşturulur.

    (isteğe bağlı)

  • target threshold
    Double 0 ve 1'den küçük büyük.Kazanılması olarak doğru sayılması için belirtilen hedef durumu tahmin ilgili olarak için gereken en düşük bir olasılık puanı gösterir.

    Bir olasılık daha az eşit veya bu değere sahip BIR tahmin yanlış olarak değerlendirilir.

    Hiçbir değer belirtilmedi veya null, en olası durumu ne olursa olsun, olasılık Skor kullanılır.

    Varsayılan değer null.

    Not

    Analysis Services hata, neden değil küme state threshold için 0.0, ancak hiçbir zaman, bu değer kullanmalısınız. Aslında, bir eşiği yüzde 0 olasılık ile Öngörüler olarak doğru sayılır 0.0 anlamına gelir.

    (isteğe bağlı)

  • test list
    Sınama seçeneği belirten dize.

    Not   Bu parametre, ileride kullanılmak üzere ayrılmıştır.

    (isteğe bağlı)

Dönüş Türü

Döndürülen satır kümesi kümesi her modelinde, her bölüm için puanları içerir.

Aşağıdaki tablo satır kümesi içindeki sütunları açıklar.

Sütun adı

Açıklama

ModelName

Sınandı modelinin adı.

ÖznitelikAdı

Adını tahmin edilebilir sütun.

AttributeState

Öngörülebilir sütununda belirtilen hedef değer.Bu değer null, en olası tahmin kullanıldı.

Bu, sütun bir değer içeren modelinin doğruluğu, yalnızca bu değeri kısmını.

PartitionIndex

sonuçlar için hangi bölümünü tanımlayan 1 tabanlı dizin uygulanır.

PartitionSize

Ne kadar servis taleplerini, her bölümün içerdiği gösteren tamsayı.

Sınama

Gerçekleştirilen sınama kategorisi.Kategoriler ve her kategoride bulunan sınamaları açıklaması için bkz: çapraz doğrulama Rapor (Analysis Services - veri madenciliği).

Ölçü

Sınama tarafından döndürülen ölçü adı.Her model için önlemler, tahmin edilebilir değer türüne bağlıdır.Her ölçü tanımı için bkz: çapraz doğrulama (Analysis Services - veri madenciliği).

Her için öngörülebilir bir tür döndürdü önlemlerin bir listesi için bkz: çapraz doğrulama Rapor (Analysis Services - veri madenciliği).

Değer

Belirtilen sınama ölçü değeri.

Remarks

Doğruluk ölçülerini tam veri döndürmek için küme, kullanma SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - veri madenciliği).

araştırma modeli zaten folds bölümlenmiş, işlem atlamak ve yalnızca sonuçlar kullanarak çapraz doğrulama SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - veri madenciliği).

Örnekler

Aşağıdaki örnek, çapraz doğrulama için bir araştırma yapısı içinde iki folds bölümlemek ve araştırma yapısı, ilişkili iki madenciliği modelleri sınayın nasıl gösterir. [v Target Mail].

Üç satırlık kodu, sınamak istediğiniz madenciliği modelleri listeler.Liste adı belirtmezseniz, yapısı ile ilişkili tüm olmayan Küme modelleri kullanılır.Kod satırını dört bölüm sayısını belirtir.Için belirtilen değer için max cases, madenciliği yapısındaki tüm durumlarda kullanılan ve bölümleri arasında eşit olarak dağıtılır.

Beş satır öngörülebilir öznitelik, Bike alıcı, ve altı çizgi, tahmin, 1 ("Evet, satın" anlamına gelir) değerini belirtir.

Satır yedi NULL değeri, karşılanması gereken en düşük bir olasılık çubuğu yok olduğunu gösterir.Bu nedenle, sıfır olmayan bir olasılığı olan bir ilk tahmin doğruluk değerlendiriliyor de kullanılır.

CALL SystemGetCrossValidationResults(
[v Target Mail],
[Target Mail DT], [Target Mail NB],
2,
'Bike Buyer',
1,
NULL
)

Örnek sonuçlar:

ModelName

ÖznitelikAdı

AttributeState

PartitionIndex

PartitionSize

Sınama

Ölçü

Değer

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Sınıflandırma

Gerçek pozitif

144

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Sınıflandırma

Yanlış pozitif

105

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Sınıflandırma

Doğru negatif

186

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Sınıflandırma

Yanlış negatif

65

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Olasılığını

Günlük Skoru

-0.619042807138345

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Olasılığını

Kaldırın

0.0740963734002671

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

1

500

Olasılığını

Ortalama kare kökü hatası

0.346946279977653

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Sınıflandırma

Gerçek pozitif

162

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Sınıflandırma

Yanlış pozitif

86

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Sınıflandırma

Doğru negatif

165

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Sınıflandırma

Yanlış negatif

87

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Olasılığını

Günlük Skoru

-0.654117781086519

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Olasılığını

Kaldırın

0.038997399132084

Hedef adres DT

Bisiklet alıcı

1

2

500

Olasılığını

Ortalama kare kökü hatası

0.342721344892651

Requirements

Karşılıklı doğrulama, yalnızca kullanılabilir SQL Server 2008 Enterprise.