MADENCILIK YAPISINI DEĞIŞTIR (DMX)

Şunlar için geçerlidir: SQL Server Analysis Services

Mevcut bir madencilik yapısına dayanan yeni bir madencilik modeli oluşturur. ALTER MINING STRUCTURE ifadesini kullanarak yeni bir madencilik modeli oluşturduğunuzda, yapının zaten var olması gerekir. Buna karşılık, CREATE MINING MODEL (DMX) ifadesini kullandığınızda, bir model oluşturur ve aynı anda onun altında yatan madencilik yapısını otomatik olarak üretirsiniz.

Syntax

  
ALTER MINING STRUCTURE <structure>  
ADD MINING MODEL <model>  
(  
    <column definition list>  
  [(<nested column definition list>) [WITH FILTER (<nested filter criteria>)]]  
)  
USING <algorithm> [(<parameter list>)]   
[WITH DRILLTHROUGH]  
[,FILTER(<filter criteria>)]

Arguments

yapı
Madencilik modelinin ekleneceği madencilik yapısının adı.

Model
Madencilik modeli için benzersiz bir isim.

Sütun tanım listesi
Sütun tanımlarının virgülle ayrılmış bir listesi.

İç içe sütun tanım listesi
Varsa, iç içe bir tablodan virgülle ayrılmış sütun listesi.

İç içe filtre kriterleri
İç içe bir tablodaki sütunlara uygulanan bir filtre ifadesi.

algoritma
Sağlayıcı tarafından tanımlanan veri madenciliği algoritmasının adı.

Note

Mevcut sağlayıcı tarafından desteklenen algoritmaların bir listesi DMSCHEMA_MINING_SERVICES Rowset kullanılarak alınabilir. Mevcut Analiz Hizmetleri örneğinde desteklenen algoritmaları görmek için Veri Madenciliği Özellikleri bölümüne bakınız.

Parametre listesi
Optional. Algoritma için sağlayıcı tarafından tanımlanan parametrelerin virgülle ayrılmış bir listesi.

Filtre kriterleri
Durum tablosunda sütunlara uygulanan bir filtre ifadesi.

Remarks

Madencilik yapısı bileşik anahtarlar içeriyorsa, madencilik modeli yapıda tanımlanan tüm anahtar sütunlarını içermelidir.

Model, örneğin Microsoft Kümeleme ve Microsoft Sıralı Kümeleme algoritmaları kullanılarak oluşturulan modeller için öngörülebilir bir sütun gerektirmiyorsa, ifadeye sütun tanımı eklemeniz gerekmez. Ortaya çıkan modeldeki tüm nitelikler girdi olarak kabul edilir.

Vaka tablosuna uygulanan WITH maddesinde, hem filtreleme hem de delme için seçenekler belirtebilirsiniz:

  • FILTER anahtar kelimesini ve bir filtre koşulu ekleyin. Filtre, madencilik modelindeki durumlara uygulanır.

  • Madencilik modeli kullanıcılarının model sonuçlarından vaka verilerine kadar ilerlemesini sağlamak için DRILLTHROUGH anahtar kelimesini ekleyin. Veri Madenciliği Uzantıları (DMX)'de, sondaj işlemi yalnızca modeli oluşturduğunuzda etkinleştirilebilir.

Hem harf filtreleme hem de delme işlemi kullanmak için, anahtar kelimeleri aşağıdaki örnekte gösterilen sözdizimi kullanarak tek bir WITH cümlesinde birleştirirsiniz:

WITH DRILLTHROUGH, FILTER(Gender = 'Male')

Sütun Tanım Listesi

Bir modelin yapısını, her sütun için aşağıdaki bilgileri içeren bir sütun tanım listesi belirterek tanımlarsınız:

  • İsim (zorunlu)

  • Alias (isteğe bağlı)

  • Modelleme bayrakları

  • Tahmin talebi, algoritmaya sütunun öngörülebilir bir değer içerip içermediğini ve PREDICT veya PREDICT_ONLY maddesiyle belirtildiğini belirtir

Tek bir sütun tanımlamak için sütun tanım listesi için aşağıdaki sözdizimi kullanın:

<structure column name>  [AS <model column name>]  [<modeling flags>]    [<prediction>]

Sütun Adı ve Takma Adı

Sütun tanım listesinde kullandığınız sütun adı, madencilik yapısında kullanılan sütunun adı olmalıdır. Ancak, madencilik modelinde yapı sütununu temsil etmek için isteğe bağlı olarak bir alias tanımlayabilirsiniz. Aynı yapı sütunu için birden fazla sütun tanımı oluşturabilir ve her sütun kopyasına farklı bir takma ad ve tahmin kullanımı atamak mümkündür. Varsayılan olarak, bir takma ad tanımlamazsanız yapı sütun adı kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Model Sütunu için Alias Oluştur.

İçiçiçe tablo sütunları için, iç içe tablonun adını belirtirsiniz, veri türünü , TABLEolarak belirtirsiniz ve ardından parantez içinde modele dahil edilecek iç içe sütunların listesini sağlarsınız.

İçiçe alınmış tabloya uygulanan bir filtre ifadesini, iç içe tablo sütun tanımından sonra bir filtre kriterleri ifadesi ekleyerek tanımlayabilirsiniz.

Modelleme Bayrakları

Analysis Services, madencilik model sütunlarında kullanılmak üzere aşağıdaki modelleme bayraklarını destekler:

Note

NOT_NULL modelleme bayrağı madencilik yapısı sütununa uygulanır. Daha fazla bilgi için bkz . CREATE MINING STRUCTURE (DMX).

Süre Definition
REGRESÖR Algoritmanın regresyon algoritmalarının regresyon formülünde belirtilen sütunu kullanabileceğini gösterir.
MODEL_EXISTENCE_ONLY Öznitelik sütununun değerlerinin, özniteliğin varlığından daha az önemli olduğunu gösterir.

Bir sütun için birden fazla modelleme bayrağı tanımlayabilirsiniz. Modelleme bayraklarının nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgi için Modelleme Bayrakları (DMX) bölümüne bakınız.

Tahmin Maddesi

Tahmin maddesi, tahmin sütununun nasıl kullanıldığını açıklar. Aşağıdaki tablo olası maddeleri listelemektedir.

Clause Description
TAHMIN ET Bu sütun model tarafından tahmin edilebilir ve değerleri diğer öngörülebilir sütunların değerini tahmin etmek için giriş olarak kullanılabilir.
PREDICT_ONLY Bu sütun model tarafından tahmin edilebilir, ancak değerleri giriş senaryolarında diğer öngörülebilir sütunların değerini tahmin etmek için kullanılamaz.

Filtre Kriterleri İfadeleri

Madencilik modelinde kullanılan vakaları kısıtlayan bir filtre tanımlayabilirsiniz. Filtre, ya vaka tablosundaki sütunlara ya da iç içe tablodaki satırlara, ya da her ikisine de uygulanabilir.

Filtre kriterleri ifadeleri, WHERE cümlesine benzer basitleştirilmiş DMX önlemleridir. Filtre ifadeleri, temel matematiksel operatörler, skaler ve sütun adları kullanan formüllerle sınırlıdır. İstisna ise EXISTS operatörüdür; Alt sorgu için en az bir satır dönerse doğru olarak değerlendirilir. Yüklemler, yaygın mantıksal operatörler kullanılarak birleştirilebilir: VE, VEYA ve NOT.

Madencilik modellerinde kullanılan filtreler hakkında daha fazla bilgi için Madencilik Modelleri için Filtreler (Analiz Hizmetleri - Veri Madenciliği) bölümüne bakınız.

Note

Filtredeki sütunlar madencilik yapı sütunları olmalıdır. Bir model sütununda veya aliaslı bir sütunda filtre oluşturamazsınız.

DMX operatörleri ve sözdizimi hakkında daha fazla bilgi için Madencilik Model Sütunları'na bakınız.

Parametre Tanım Listesi

Bir modelin performansını ve işlevselliğini parametre listesine algoritma parametreleri ekleyerek ayarlayabilirsiniz. Kullanabileceğiniz parametreler, USING maddesinde belirttiğiniz algoritmaya bağlıdır. Her algoritma ile ilişkili parametrelerin listesi için bkz. Veri Madenciliği Algoritmaları (Analiz Hizmetleri - Veri Madenciliği).

Parametre listesinin sözdizimi şöyledir:

[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,...]

Örnek 1: Bir Yapıya Model Ekle

Aşağıdaki örnek, New Mailing madencilik yapısına bir Naive Bayes madencilik modeli ekler ve maksimum öznitelik durumu sayısını 50 ile sınırlar.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]  
ADD MINING MODEL [Naive Bayes]  
(  
    CustomerKey,   
    Gender,  
    [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer] PREDICT  
)  
USING Microsoft_Naive_Bayes (MAXIMUM_STATES = 50)

Örnek 2: Bir Yapıya Filtrelenmiş Bir Model Ekle

Aşağıdaki örnek, New Mailing madencilik yapısına bir madencilik modeli ekliyorNaive Bayes Women. Yeni model, örnek 1'de eklenen madencilik modeliyle aynı temel yapıya sahiptir; ancak bu model, madencilik yapısından vakaları 50 yaş üstü kadın müşterilerle sınırlandırmaktadır.

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]  
ADD MINING MODEL [Naive Bayes Women]  
(  
    CustomerKey,   
    Gender,  
    [Number Cars Owned],  
    [Bike Buyer] PREDICT  
)  
USING Microsoft_Naive_Bayes  
WITH FILTER([Gender] = 'F' AND [Age] >50)

Örnek 3: İç Çizilmiş Tabloya Bir Yapıya Filtrelenmiş Bir Model Ekleyin

Aşağıdaki örnek, pazar sepeti madencilik yapısının değiştirilmiş bir versiyonuna bir madencilik modeli ekler. Örnekte kullanılan madencilik yapısı, müşteri bölgesi için nitelikleri içeren bir Bölge sütunu ve müşteri gelirini Yüksek, Orta veya Düşük değerleriyle kategorize eden Gelir Grubu sütunu eklenerek değiştirilmiştir.

Madencilik yapısı ayrıca müşterinin satın aldığı ürünleri listeleyen iç içe bir tablo da içerir.

Madencilik yapısı iç içe bir tablo içerdiği için, vaka tablosunda bir filtre, iç içe tablo veya her ikisinde bir filtre tanımlayabilirsiniz. Bu örnek, kasa filtresi ile iç içe sıra filtresini birleştirerek kasa kullanmayı varlıklı Avrupalı müşterilere sınırlandırıyor; bu müşteriler yol lastiği modellerinden birini satın almışlardır.

ALTER MINING STRUCTURE [Market Basket with Region and Income]  
ADD MINING MODEL [Decision Trees]  
(  
    CustomerKey,   
    Region,  
    [Income Group],  
    [Product] PREDICT (Model)   
WITH FILTER (EXISTS (SELECT * FROM [v Assoc Seq Line Items] WHERE   
 [Model] = 'HL Road Tire' OR  
 [Model] = 'LL Road Tire' OR  
 [Model] = 'ML Road Tire' )  
)  
) WITH FILTER ([Income Group] = 'High' AND [Region] = 'Europe')  
USING Microsoft_Decision Trees

Ayrıca Bkz.

Veri Madenciliği Uzantısı (DMX) Veri Tanım İfadeleri
Veri Madenciliği Uzantısı (DMX) Veri İşleme İfadeleri
Veri Madenciliği Uzantısı (DMX) Bildirim Referansı

  • Last updated on