Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Van toepassing op:
SQL Server 2019 en eerder Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Belangrijk
Data mining werd verouderd verklaard in SQL Server 2017 Analysis Services en is nu stopgezet in SQL Server 2022 Analysis Services. Documentatie wordt niet bijgewerkt voor afgeschafte en stopgezette functies. Zie Analysis Services-compatibiliteit met eerdere versies voor meer informatie.
Retourneert metrische gegevens voor kruisvalidatienauwkeurigheid voor een mijnbouwstructuur en gerelateerde clusteringmodellen.
Deze opgeslagen procedure retourneert metrische gegevens voor de hele gegevensset als één partitie. Als u de gegevensset wilt partitioneren in meerdere secties en metrische gegevens wilt retourneren voor elke partitie, gebruikt u SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining).
Opmerking
Deze opgeslagen procedure werkt alleen voor clusteringmodellen. Gebruik SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining) voor niet-clusteringmodellen.
Syntaxis
SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure>
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])
Arguments
mijnbouwstructuur
Naam van een mijnbouwstructuur in de huidige database.
(Vereist)
mijnmodellijst
Door komma's gescheiden lijst met modellen die moeten worden gevalideerd.
De standaardwaarde is null, wat betekent dat alle toepasselijke modellen worden gebruikt. Wanneer de standaardwaarde wordt gebruikt, worden niet-clusteringmodellen automatisch uitgesloten van de lijst met kandidaten voor verwerking.
(Optioneel)
gegevensset
Een geheel getal dat aangeeft welke partitie in de mijnbouwstructuur moet worden gebruikt voor het testen. De waarde wordt afgeleid van een bitmasker dat de som van de volgende waarden vertegenwoordigt, waarbij een enkele waarde optioneel is:
Trainingscases: 0x0001
Testcases: 0x0002
Modelfilter: 0x0004
Zie de sectie Opmerkingen van dit onderwerp voor een volledige lijst met mogelijke waarden.
(Vereist)
testlijst
Een tekenreeks die testopties aangeeft. Deze parameter is gereserveerd voor toekomstig gebruik.
(optioneel)
Retourtype
Een tabel met scores voor elke afzonderlijke partitie en aggregaties voor alle modellen.
De volgende tabel bevat de kolommen die worden geretourneerd door SystemGetClusterAccuracyResults. Zie Metingen in het rapport kruisvalidatie voor meer informatie over het interpreteren van de informatie die door de opgeslagen procedure wordt geretourneerd.
| Kolomnaam | Description |
|---|---|
| Modelnaam | De naam van het model dat is getest. Alle geeft aan dat het resultaat een aggregaties is voor alle modellen. |
| Attribuutnaam | Niet van toepassing op clusteringmodellen. |
| AttributeState | Niet van toepassing op clusteringmodellen. |
| PartitionIndex | Een getal dat de partitie aangeeft. Voor deze opgeslagen procedure is het getal altijd 0. |
| PartitionCases | Een geheel getal dat aangeeft hoeveel gevallen zijn getest. |
| Test | Het type test dat is uitgevoerd. |
| Maatregel | De naam van de meting die door de test wordt geretourneerd. Metingen voor elk model zijn afhankelijk van het modeltype en het type van de voorspelbare waarde. Zie Metingen in het rapport Kruisvalidatie voor een lijst met metingen die worden geretourneerd voor elk voorspelbaar type. Zie Kruisvalidatie (Analysis Services - Data Mining) voor een definitie van elke meting. |
| Waarde | Een waarschijnlijkheidsscore die de kans op de clustercase aangeeft. |
Opmerkingen
De volgende tabel bevat voorbeelden van de waarden die u kunt gebruiken om de gegevens op te geven in de mining-structuur die wordt gebruikt voor kruisvalidatie. Als u testcases wilt gebruiken voor kruisvalidatie, moet de mijnbouwstructuur al een testgegevensset bevatten. Zie Trainings- en testgegevenssets voor informatie over het definiëren van een testgegevensset wanneer u een mijnbouwstructuur maakt.
| Integerwaarde | Description |
|---|---|
| 1 | Alleen trainingscases worden gebruikt. |
| 2 | Alleen testcases worden gebruikt. |
| 3 | Zowel de trainingscases als de testcases worden gebruikt. |
| 4 | Ongeldige combinatie. |
| 5 | Alleen trainingscases worden gebruikt en het modelfilter wordt toegepast. |
| 6 | Alleen testcases worden gebruikt en het modelfilter wordt toegepast. |
| 7 | Zowel de trainings- als testcases worden gebruikt en het modelfilter wordt toegepast. |
Zie Testen en valideren (Data Mining) voor meer informatie over de scenario's waarin u kruisvalidatie zou gebruiken.
Voorbeelden
In dit voorbeeld worden nauwkeurigheidsmetingen geretourneerd voor twee clusteringmodellen, benoemd Cluster 1 en Cluster 2, die zijn gekoppeld aan de structuur vTargetMail-mining. De code op regel vier geeft aan dat de resultaten alleen moeten worden gebaseerd op de testcases, zonder filters te gebruiken die mogelijk aan elk model zijn gekoppeld.
CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)
Voorbeeldresultaten:
| Modelnaam | Attribuutnaam | AttributeState | PartitionIndex | partitiegrootte | Test | Maatregel | Waarde |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Cluster 1 | 0 | 5545 | Clustering | Case-waarschijnlijkheid | 0.796514342249313 | ||
| Cluster 2 | 0 | 5545 | Clustering | Case-waarschijnlijkheid | 0.732122471228572 |
Requirements
Kruisvalidatie is alleen beschikbaar in SQL Server Enterprise vanaf SQL Server 2008.
Zie ook
SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Data Mining)
SystemClusterGetAccuracyResults