SystemGetClusterCrossValidationResults （Analysis Services - 數據採礦）

適用於： SQL Server 2019 和舊版 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

SQL Server 2017 Analysis Services 中已淘汰數據採礦，現在已在 SQL Server 2022 Analysis Services 中停止。 檔不會更新為已淘汰和已停止的功能。 若要深入瞭解，請參閱 Analysis Services 回溯相容性。

將採礦結構分割成指定的交叉區段數目、為每個分割區定型模型，然後傳回每個分割區的精確度計量。

附註 此預存程式只能與包含至少一個叢集模型的採礦結構搭配使用。 若要交叉驗證非叢集模型，您必須使用 SystemGetCrossValidationResults （Analysis Services - 數據採礦）。

語法

  
SystemGetClusterCrossValidationResults(  
<structure name>,   
[,<mining model list>]  
,<fold count>}  
,<max cases>  
<test list>])  

參數

採礦結構
目前資料庫中採礦結構的名稱。

（必要）

採礦模型清單
要驗證的採礦模型逗號分隔清單。

如果未指定採礦模型清單，則會針對與指定結構相關聯的所有叢集模型執行交叉驗證。

注意

若要交叉驗證不是叢集模型的模型，您必須使用不同的預存程式，SystemGetCrossValidationResults （Analysis Services - 數據採礦）。

（選擇性）

折疊計數
整數，指定要分隔數據集的數據分割數目。 最小值為 2。 折疊數目上限 最大整數 或大小寫數目，以較低者為準。

每個分割區大約會包含此案例數目：最大案例/折數。

沒有預設值。

注意

折疊數目嚴重影響執行交叉驗證所需的時間。 如果您選取的數位太高，查詢可能會長時間執行，而在某些情況下，伺服器可能會變得沒有回應或逾時。

（必要）

最大案例
整數，指定可以測試的案例數目上限。

值為 0 表示將使用數據源中的所有案例。

如果您指定的數位高於數據集中實際案例數目，則會使用數據源中的所有案例。

（必要）

測試清單
指定測試選項的字串。

注意 此參數保留供日後使用。

（選擇性）

傳回類型

傳回型別數據表包含每個個別分割區的分數，以及所有模型的匯總。

下表描述傳回的數據行。

數據行名稱	描述
ModelName	已測試之模型的名稱。
AttributeName	可預測數據行的名稱。 針對叢集模型，一律 null。
AttributeState	可預測數據列中的指定目標值。 針對叢集模型，一律 null。
PartitionIndex	以 1 為基礎的索引，可識別套用結果的數據分割。
PartitionSize	整數，指出每個分割區包含多少個案例。
測試	已執行的測試類型。
量	測試所傳回之量值的名稱。 每個模型的量值取決於可預測的值類型。 如需每個量值的定義，請參閱 交叉驗證（Analysis Services - 資料採礦）。 如需針對每個可預測類型傳回的量值清單，請參閱交叉驗證報表中的 量值。
價值	指定之測試量值的值。

言論

若要傳回整個數據集的精確度計量，請使用 SystemGetClusterAccuracyResults （Analysis Services - 數據採礦）。

此外，如果採礦模型已分割成折疊，您可以使用 SystemGetClusterAccuracyResults （Analysis Services - 數據採礦），略過處理並只傳回交叉驗證的結果。

例子

下列範例示範如何將採礦結構分割成三個折疊，然後測試兩個與採礦結構相關聯的群集模型。

程序代碼的第三行會列出您想要測試的特定採礦模型。 如果您未指定清單，則會使用與 結構相關聯的所有叢集模型。

程序代碼的第四行會指定折疊數，而第五行則指定要使用的案例數目上限。

因為這些是叢集模型，因此您不需要指定可預測的屬性或值。

CALL SystemGetClusterCrossValidationResults(  
[v Target Mail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
3,  
10000  
)  

範例結果：

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	測試	量	價值
叢集 1			1	3025	聚類	案例可能性	0.930524511864121
叢集 1			2	3025	聚類	案例可能性	0.919184178430778
叢集 1			3	3024	聚類	案例可能性	0.929651120490248
叢集 2			1	1289	聚類	案例可能性	0.922789726933607
叢集 2			2	1288	聚類	案例可能性	0.934865535691068
叢集 2			3	1288	聚類	案例可能性	0.924724595688798

要求

交叉驗證僅適用於從 SQL Server 2008 開始的 SQL Server Enterprise。

另請參閱

SystemGetCrossValidationResults （Analysis Services - 數據採礦）
SystemGetAccuracyResults （Analysis Services - 數據採礦）
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