採礦模型屬性

適用于：SQL Server 2019 和更早版本的 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

資料採礦自 SQL Server 2017 Analysis Services 起退場，現在的 SQL Server 2022 Analysis Services 已不再繼續提供。已退場和不再繼續提供之功能的文件不予更新。若要深入了解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

採礦模型具有以下種類的屬性：

採礦模型的屬性一開始是在您建立模型時所定義；但是，您之後可以更改大多數的屬性，包括演算法參數、篩選以及資料行使用方式屬性。您可藉由使用資料採礦設計師的 [採礦模型] 索引標籤或使用 AMO 或 XMLA 來變更屬性。

每當您變更模型的任何屬性時，您都必須重新處理模型，才能在模型中反映變更。即使變更只牽涉到中繼資料 (例如資料行別名或描述)，也需要重新處理。

模型的屬性

下表描述採礦模型特有的屬性。此外，也有一些屬性可以在採礦的個別資料行中設定。

屬性	Description
演算法	設定採礦模型的演算法類型。
AlgorithmParameters	設定每一種演算法類型可用的演算法參數的值。
Filter	設定篩選以套用至用於培訓及測試採礦模型的資料。篩選定義會與模型一起儲存，並在建立預測查詢或測試模型正確性時選擇性地使用。在培訓模型時，模型篩選並非選擇性的。
名稱	設定採礦模型的名稱。
AllowDrillThrough	指定採礦模型上是否啟用鑽研。

針對採礦模型中的每一個資料行，您可以設定下列資料採礦特有的屬性。針對採礦結構中的每一個採礦模型，您可以將這些屬性設定為不同的值。

屬性	描述
說明	描述採礦資料行的目的。
名稱	設定採礦模型資料行的名稱。您可以輸入新名稱，為採礦模型資料行提供別名。
ModelingFlags	設定資料行的任何演算法特定旗標。
SourceColumnID	代表模型資料行所依據之採礦結構資料行的名稱。這是唯讀的屬性。
使用方式	設定採礦模型如何使用資料行。