SystemGetClusterCrossValidationResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Секционирует структуру интеллектуального анализа данных по указанному количеству перекрестных разделов, обучает модель для каждой секции, а затем возвращает метрики точности для каждой секции.

Примечание Эту хранимую процедуру можно использовать только с структурой интеллектуального анализа данных, содержащей по крайней мере одну модель кластеризации. Для перекрестной проверки моделей, отличных от кластеризации, необходимо использовать SystemGetCrossValidationResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Синтаксис

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

Arguments

Структура интеллектуального анализа данных
Имя структуры интеллектуального анализа данных в текущей базе данных.

(required)

Список моделей интеллектуального анализа данных
Разделенный запятыми список моделей интеллектуального анализа данных для проверки.

Если список моделей интеллектуального анализа данных не указан, перекрестная проверка выполняется для всех моделей кластеризации, связанных с указанной структурой.

(необязательно).

количество сверток
Целое число, указывающее количество секций, в которые следует разделить набор данных. Минимальное значение — 2. Максимальное число сверток — максимальное целое число или число случаев, в зависимости от того, что меньше.

Каждая секция будет содержать примерно это число случаев: максимальное число случаев/свертывания.

Значения по умолчанию нет.

(required)

максимальное число случаев
Целое число, указывающее максимальное количество случаев, которые можно протестировать.

Значение 0 указывает, что будут использоваться все варианты в источнике данных.

Если указать число, превышающее фактическое число случаев в наборе данных, будут использоваться все случаи в источнике данных.

(required)

список тестов
Строка, указывающая параметры тестирования.

Примечание Этот параметр зарезервирован для дальнейшего использования.

(необязательно).

Тип возвращаемых данных

Таблица возвращаемого типа содержит оценки для каждой отдельной секции и агрегатов для всех моделей.

В следующей таблице описаны возвращаемые столбцы.

Замечания

Чтобы вернуть метрики точности для всего набора данных, используйте SystemGetClusterAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Кроме того, если модель интеллектуального анализа данных уже секционирована по сверткам, можно обойти обработку и вернуть только результаты перекрестной проверки с помощью SystemGetClusterAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Примеры

В следующем примере показано, как разделить структуру интеллектуального анализа данных на три свертывания, а затем протестировать две модели кластеризации, связанные со структурой интеллектуального анализа данных.

В трех строках кода перечислены определенные модели интеллектуального анализа данных, которые требуется протестировать. Если список не указан, используются все модели кластеризации, связанные со структурой.

Строка четыре из кода указывает количество сверток, а строка пять — максимальное количество вариантов использования.

Так как это модели кластеризации, вам не нужно указывать прогнозируемый атрибут или значение.

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

Пример результатов:

Требования

Перекрестная проверка доступна только в SQL Server Enterprise, начиная с SQL Server 2008.

См. также

SystemGetCrossValidationResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
SystemGetAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
SystemGetClusterCrossValidationResults
SystemGetClusterAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)