SystemGetClusterAccuracyResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados)

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não é atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, consulte Compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.

Devolve métricas de precisão de validação cruzada para uma estrutura de mineração e modelos de agrupamento relacionados.

Este procedimento armazenado devolve métricas para todo o conjunto de dados como uma única partição. Para particionar o conjunto de dados em secções eficazes e devolver métricas para cada partição, use SystemGetClusterCrossValidationResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados).

Observação

Este procedimento armazenado funciona apenas para modelos de clustering. Para modelos não clusterizados, use SystemGetAccuracyResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados).

Sintaxe

  
SystemGetClusterAccuracyResults(  
<mining structure>   
[,<mining model list>]  
,<data set>  
,<test list>])

Arguments

Estrutura mineira
Nome de uma estrutura de mineração na base de dados atual.

(Necessário)

Lista de modelos de mineração
Lista separada por vírgulas de modelos a validar.

O padrão é nulo, o que significa que todos os modelos aplicáveis são utilizados. Quando o padrão é utilizado, os modelos que não são clustering são automaticamente excluídos da lista de candidatos para processamento.

(Opcional)

Conjunto de dados
Um valor inteiro que indica qual a partição da estrutura de mineração a ser usada para os testes. O valor é derivado de uma máscara de bits que representa a soma dos seguintes valores, onde qualquer valor individual é opcional:

  • Casos de formação: 0x0001

  • Casos de teste: 0x0002

  • Filtro de modelo: 0x0004

Para uma lista completa dos valores possíveis, consulte a secção Observações deste tópico.

(Necessário)

Lista de testes
Uma cadeia que especifica opções de teste. Este parâmetro está reservado para uso futuro.

(facultativo)

Tipo de Retorno

Uma tabela que contém pontuações para cada partição individual e agrega para todos os modelos.

A tabela seguinte lista as colunas devolvidas por SystemGetClusterAccuracyResults. Para saber mais sobre como interpretar a informação devolvida pelo procedimento armazenado, consulte Medidas no Relatório de Validação Cruzada.

Nome da Coluna Description
Nome do modelo O nome do modelo que foi testado. Tudo indica que o resultado é um agregado para todos os modelos.
AttributeName Não aplicável a modelos de clustering.
AtributoEstado Não aplicável a modelos de clustering.
PartitionIndex Um número que indica a partição.

Para este procedimento armazenado, o número é sempre 0.
Casos de Partição Um inteiro que indica quantos casos foram testados.
Test O tipo de teste que foi realizado.
Medida O nome da medida devolvido pelo teste. As medidas para cada modelo dependem do tipo de modelo e do tipo do valor previsível.

Para uma lista de medidas devolvidas para cada tipo previsível, veja Medidas no Relatório de Validação Cruzada.

Para uma definição de cada medida, veja Cross-Validation (Serviços de Análise - Mineração de Dados).
Valor Uma pontuação de probabilidade que indica a verosimilhança do caso cluster.

Observações

A tabela seguinte apresenta exemplos dos valores que pode usar para especificar os dados na estrutura de mineração usada para validação cruzada. Se quiser usar casos de teste para validação cruzada, a estrutura de mineração já deve conter um conjunto de dados de teste. Para informações sobre como definir um conjunto de dados de teste ao criar uma estrutura de mineração, consulte Conjuntos de Dados de Treino e Testes.

Valor inteiro Description
1 Apenas os casos de treino são utilizados.
2 São usados apenas casos de teste.
3 São utilizados tanto os casos de treino como os casos de teste.
4 Combinação inválida.
5 São usados apenas casos de treino, e aplica-se o filtro do modelo.
6 São usados apenas casos de teste, e aplica-se o filtro do modelo.
7 São usados tanto os casos de treino como os de teste, e aplica-se o filtro do modelo.

Para mais informações sobre os cenários em que utilizaria validação cruzada, consulte Testes e Validação (Mineração de Dados).

Examples

Este exemplo devolve medidas de precisão para dois modelos de clustering, nomeados Cluster 1 e Cluster 2, que estão associados à estrutura de mineração vTargetMail. O código na linha quatro indica que os resultados devem basear-se apenas nos casos de teste, sem utilizar quaisquer filtros que possam estar associados a cada modelo.

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (  
[vTargetMail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
2  
)

Exemplos de Resultados:

Nome do modelo AttributeName AtributoEstado PartitionIndex Tamanho da partição Test Medida Valor
Cluster 1 0 5545 Clusterização Verosimilhança de Caso 0.796514342249313
Cluster 2 0 5545 Clusterização Verosimilhança de Caso 0.732122471228572

Requerimentos

A validação cruzada está disponível apenas no SQL Server Enterprise a partir do SQL Server 2008.

Ver também

SystemGetCrossValidationResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados)
SystemGetAccuracyResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Serviços de Análise - Mineração de Dados)
SystemClusterGetAccuracyResults

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