Appliquer des fonctions de prédiction à un modèle

S’applique à : SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Pour créer une requête de prédiction dans SQL Server exploration de données, vous devez d’abord sélectionner le modèle d’exploration de données sur lequel la requête sera basée. Vous pouvez sélectionner n'importe quel modèle d'exploration de données existant du projet actuel.

Après avoir sélectionné un modèle, ajoutez une fonction de prédiction à la requête. Une fonction de prédiction peut être utilisée pour obtenir une prédiction, mais vous pouvez également ajouter des fonctions de prédiction qui retournent des statistiques connexes, comme la probabilité de la valeur prédite, ou des informations qui ont été utilisées pour générer la prédiction.

Les fonctions de prédiction peuvent retourner les types de valeurs suivants :

• le nom de l'attribut prédictible et la valeur prédite ;

• des statistiques sur la distribution et la variance des valeurs prédites ;

• la probabilité du résultat spécifié ou de tous les résultats possibles ;

• les scores ou valeurs les plus élevés ou les plus faibles ;

• les valeurs associées à un nœud, un objet ou un attribut spécifié.

Le type des fonctions de prédiction disponibles varie selon le type de modèle que vous utilisez. Par exemple, les fonctions de prédiction appliquées aux modèles d’arbre de décision peuvent retourner des règles et des descriptions de nœuds ; les fonctions de prédiction pour les modèles de série chronologique peuvent retourner le décalage et d’autres informations spécifiques aux séries chronologiques.

Pour obtenir la liste des fonctions de prédiction prises en charge pour presque tous les types de modèle, consultez Fonctions de prédiction générale (DMX).

Pour obtenir des exemples d’interrogation d’un type spécifique de modèle d’exploration de données, consultez la rubrique de référence sur les algorithmes dans Algorithmes d’exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Choisir un modèle d'exploration de données à utiliser pour la prédiction

1. À partir de SQL Server Management Studio, cliquez avec le bouton droit sur le modèle, puis sélectionnez Générer une requête de prédiction.

   -- OU --

   Dans SQL Server Data Tools, cliquez sur l’onglet Prédiction du modèle d’exploration de données, puis cliquez sur Sélectionner un modèle dans la table Modèle d’exploration de données.

2. Dans la boîte de dialogue Sélectionner un modèle d’exploration de données , sélectionnez un modèle d’exploration de données, puis cliquez sur OK.

   Vous pouvez choisir n’importe quel modèle dans la base de données SQL Server Analysis Services actuelle. Pour créer une requête à l'aide d'un modèle se trouvant dans une autre base de données, vous devez soit ouvrir une nouvelle fenêtre de requête dans le contexte de cette base de données, soit ouvrir le fichier solution contenant ce modèle.

Ajouter des fonctions de prédiction à une requête

1. Dans le Générateur de requêtes de prédiction, configurez les données d’entrée utilisées pour la prédiction, en fournissant des valeurs dans la boîte de dialogue Entrée de requête singleton ou en mappant le modèle à une source de données externe.

   Pour plus d’informations, consultez Choisir et mapper les données d’entrée pour une requête de prédiction.

   Avertissement

   Il n'est pas nécessaire de fournir des entrées pour générer des prédictions. Lorsqu'il n'y a aucune entrée, l'algorithme retourne généralement la valeur prédite la plus probable entre toutes les entrées possibles.

2. Cliquez sur la colonne Source , puis choisissez une valeur dans la liste :

   Valeur	Description
   <nom du modèle>	Sélectionnez cette option pour inclure des valeurs du modèle d'exploration de données dans la sortie. Vous pouvez uniquement ajouter des colonnes prédictibles. Lorsque vous ajoutez une colonne du modèle, le résultat retourné est la liste non distinctive des valeurs se trouvant dans cette colonne. Les colonnes que vous ajoutez à cette option sont incluses dans la partie SELECT de l'instruction DMX obtenue.
   Prediction Function	Sélectionnez cette option pour parcourir une liste de fonctions de prédiction. Les valeurs ou fonctions que vous sélectionnez sont ajoutées à la partie SELECT de l'instruction DMX obtenue. La liste des fonctions de prédiction n'est pas filtrée ou limitée par le type de modèle sélectionné. Par conséquent, si vous avez un doute sur la prise en charge, ou non, de la fonction pour le type de modèle actuel, vous pouvez simplement ajouter la fonction à la liste et voir s'il y a une erreur. Les éléments de la liste qui sont précédés d’un symbole $ (comme $AdjustedProbability) représentent les colonnes de la table imbriquée qui est produite en sortie quand vous utilisez la fonction PredictHistogram. Vous trouverez ci-après les raccourcis que vous pouvez utiliser pour retourner une seule colonne, et non une table imbriquée.
   Expression personnalisée	Sélectionnez cette option pour taper une expression personnalisée puis affecter un alias à la sortie. L'expression personnalisée est ajoutée à la partie SELECT de la requête de prédiction DMX obtenue. Cette option est utile si vous voulez ajouter du texte pour une sortie avec chaque ligne, pour appeler des fonctions VB ou pour appeler des procédures stockées personnalisées. Pour plus d’informations sur l’utilisation de fonctions VBA et Excel à partir de DMX, consultez Fonctions VBA dans MDX et DAX.

3. Après avoir ajouté une fonction ou expression, basculez vers la vue DMX pour voir comment la fonction est ajoutée dans l'instruction DMX.

   Avertissement

   Le Générateur de requêtes de prédiction ne valide pas l’instruction DMX tant que vous n’avez pas cliqué sur Résultats. Vous constaterez souvent que l'expression qui est produite par le générateur de requêtes n'est pas une instruction DMX valide. Les causes les plus courantes sont la référence à une colonne qui n'est pas liée à la colonne prédictible ou la tentative de prédire une colonne d'une table imbriquée, ce qui requiert une instruction sub-SELECT. À ce stade, vous pouvez basculer vers la vue DMX et continuer à modifier l'instruction.

Exemple : créer une requête sur un modèle de clustering

1. Si aucun modèle de clustering n’est disponible pour générer cet exemple de requête, créez le modèle, [TM_Clustering], en utilisant le Didacticiel sur l’exploration de données de base.

2. À partir de SQL Server Management Studio, cliquez avec le bouton droit sur le modèle [TM_Clustering], puis sélectionnez Générer une requête de prédiction.

3. Dans le menu Modèle d’exploration de données , sélectionnez Requête singleton.

4. Dans la boîte de dialogue Entrée de requête singleton , définissez les valeurs suivantes comme entrées :

   • Sexe = M

   • Distance domicile-travail = 5 à 10 miles

5. Dans la grille de requête, pour Source, sélectionnez le modèle d’exploration de données TM_Clustering, puis ajoutez la colonne [Bike Buyer].

6. Pour Source, sélectionnez Fonction de prédictionet ajoutez la fonction Cluster.

7. Pour Source, sélectionnez Fonction de prédiction, ajoutez la fonction PredictSupport, puis faites glisser la colonne de modèle [Bike Buyer] dans la zone Critères/Argument . Tapez Support dans la colonne Alias .

   Copiez l’expression représentant la fonction de prédiction et la référence de colonne dans la zone Critères/Argument .

8. Pour Source, sélectionnez Expression personnalisée, tapez un alias, puis référencez la fonction Excel CEILING en utilisant la syntaxe suivante :

   Excel![CEILING](<arguments) as <return type>  
   

   Collez la référence de colonne comme argument de la fonction.

   Par exemple, l'expression suivante retourne le plafond (CEILING) de la valeur de support :

   EXCEL!CEILING(PredictSupport([TM_Clustering].[Bike Buyer]),2)  
   

   Tapez CEILING dans la colonne Alias .

9. Cliquez sur Basculer vers l’affichage du texte de la requête pour vérifier l’instruction DMX qui a été générée, puis cliquez sur Basculer vers l’affichage du résultat de la requête pour afficher la sortie des colonnes par la requête de prédiction.

   Le tableau suivant présente les résultats attendus :

   Bike Buyer	$Cluster	SUPPORT	CEILING
   0	Cluster 8	954	953.948638926372

Si vous souhaitez ajouter d’autres clauses ailleurs dans l’instruction , par exemple, si vous souhaitez ajouter une clause WHERE, vous ne pouvez pas l’ajouter à l’aide de la grille ; vous devez d’abord basculer vers la vue DMX.

Voir aussi

Requêtes d’exploration de données