Esempi di query sul modello di alberi delle decisioni

Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Quando si crea una query su un modello di data mining, è possibile creare una query sul contenuto, che fornisce dettagli sui criteri individuati durante l'analisi, oppure una query di stima, che utilizza i criteri presenti nel modello di data mining per eseguire stime relative a nuovi dati. Una query sul contenuto per un modello Decision Trees, ad esempio, può fornire statistiche sul numero di case a ogni livello dell'albero o le regole che consentono di distinguere i case. In alternativa, una query di stima esegue il mapping del modello ai nuovi dati per generare indicazioni, classificazioni e così via. Utilizzando una query è inoltre possibile recuperare metadati relativi al modello.

Questa sezione illustra come creare query per i modelli basati sull'algoritmo Microsoft Decision Trees.

Query sul contenuto

Recupero di parametri di modello dal set di righe dello schema di data mining

Recupero di dettagli sugli alberi nel modello tramite DMX

Recupero di sottoalberi dal modello

Query di stima

Restituzione di stime con probabilità

Stima delle associazioni da un modello Decision Trees

Recupero di una formula di regressione da un modello Decision Trees

Ricerca di informazioni su un modello Decision Trees

Per creare query significative sul contenuto di un modello Decision Trees, è necessario comprendere la struttura del contenuto del modello ed essere in grado di individuare il tipo di informazioni archiviate dai diversi tipi di nodo. Per altre informazioni, vedere Contenuto del modello di data mining per i modelli di albero delle decisioni (Analysis Services - Data mining).

Esempio di query 1: Recupero di parametri di modello dal set di righe dello schema di data mining

L'esecuzione di una query sul set di righe dello schema di data mining consente di trovare i metadati relativi al modello, ad esempio la data e l'ora di creazione, la data e l'ora dell'ultima elaborazione, il nome della struttura di data mining su cui si basa il modello e il nome della colonna utilizzata come attributo stimabile. È inoltre possibile restituire i parametri utilizzati durante la creazione del modello.

select MINING_PARAMETERS   
from $system.DMSCHEMA_MINING_MODELS  
WHERE MODEL_NAME = 'TM_Decision Tree'  

Risultati dell'esempio:

MINING_PARAMETERS

COMPLEXITY_PENALTY=0.5, MAXIMUM_INPUT_ATTRIBUTES=255,MAXIMUM_OUTPUT_ATTRIBUTES=255,MINIMUM_SUPPORT=10,SCORE_METHOD=4,SPLIT_METHOD=3,FORCE_REGRESSOR=

Esempio di query 2: Restituzione di dettagli sul contenuto del modello tramite DMX

La query seguente restituisce alcune informazioni di base sugli alberi delle decisioni creati al momento della compilazione del modello in Esercitazione di base sul data mining. Ogni albero viene archiviato nel proprio nodo. Poiché il modello contiene un singolo attributo stimabile, è presente un solo nodo dell'albero. Se, tuttavia, si crea un modello di associazione utilizzando l'algoritmo Decision Trees, potrebbero essere presenti centinaia di alberi, uno per ciascun prodotto.

La query restituisce tutti i nodi di tipo 2, ovvero i nodi di livello superiore di un albero che rappresenta un attributo stimabile specifico.

SELECT MODEL_NAME, NODE_NAME, NODE_CAPTION,   
NODE_SUPPORT, [CHILDREN_CARDINALITY]  
FROM TM_DecisionTrees.CONTENT  
WHERE NODE_TYPE = 2  

Risultati dell'esempio:

Significato dei risultati In un modello Decision Trees la cardinalità di un nodo specifico indica il numero di figli immediati del nodo. La cardinalità per questo nodo è 5, pertanto il modello ha diviso in cinque sottogruppi la popolazione di destinazione dei potenziali acquirenti di biciclette.

La query correlata seguente restituisce i figli per questi cinque sottogruppi, insieme alla distribuzione di attributi e valori nei nodi figlio. Poiché le statistiche relative, ad esempio, a supporto, probabilità e varianza vengono archiviate nella tabella annidata NODE_DISTRIBUTION, nell'esempio viene usata la parola chiave FLATTENED per restituire le colonne della tabella annidata.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,  
(SELECT ATTRIBUTE_NAME, ATTRIBUTE_VALUE, [SUPPORT]  
FROM NODE_DISTRIBUTION) AS t  
FROM TM_DecisionTree.CONTENT  
WHERE [PARENT_UNIQUE_NAME] = '000000001'  

Risultati dell'esempio:

Da questi risultati è possibile determinare che tra i clienti che hanno acquistato una bicicletta ([Bike Buyer] = 1), 1067 possiedono 0 automobili e 473 ne possiedono 3.

Esempio di query 3: Recupero di sottoalberi dal modello

Si supponga di voler individuare altre informazioni sui clienti che hanno acquistato una bicicletta. È possibile visualizzare dettagli aggiuntivi per uno dei sotto-alberi usando la funzione IsDescendant (DMX) nella query, come illustrato nell'esempio seguente. La query restituisce il conteggio di acquirenti di biciclette recuperando nodi foglia (NODE_TYPE = 4) dall'albero che contiene i clienti di età maggiore di 42 anni. La query consente di limitare le righe della tabella nidificata a quelle in cui Bike Buyer = 1.

SELECT FLATTENED NODE_NAME, NODE_CAPTION,NODE_TYPE,  
(  
SELECT [SUPPORT] FROM NODE_DISTRIBUTION WHERE ATTRIBUTE_NAME = 'Bike Buyer' AND ATTRIBUTE_VALUE = '1'  
) AS t  
FROM TM_DecisionTree.CONTENT  
WHERE ISDESCENDANT('0000000010001')  
AND NODE_TYPE = 4  

Risultati dell'esempio:

Esecuzione di stime tramite un modello Decision Trees

Poiché gli alberi delle decisioni possono essere utilizzati per svariate attività, incluse la classificazione, la regressione e persino l'associazione, quando si crea una query di stima su un modello Decision Trees, sono disponibili numerose opzioni. Per comprendere i risultati della stima, è necessario saper individuare lo scopo per cui è stato creato il modello. Negli esempi di query seguenti vengono illustrati tre scenari diversi:

• Restituzione di una stima per un modello di classificazione, insieme alla probabilità che la stima sia corretta, quindi applicazione di un filtro ai risultati in base alla probabilità.

• Creazione di una query singleton per stimare le associazioni.

• Recupero della formula di regressione per una parte di un albero delle decisioni in cui la relazione tra l'input e l'output è lineare.

Esempio di query 4: Restituzione di stime con probabilità

Nella query di esempio seguente viene usato il modello di albero delle decisioni creato in Esercitazione di base sul data mining. La query passa in un nuovo set di dati di esempio, dal dbo tabella. ProspectBuyers in AdventureWorks2012 DW, per prevedere quale dei clienti nel nuovo set di dati acquisterà una bicicletta.

La query usa la funzione di stima PredictHistogram (DMX), che restituisce una tabella annidata contenente informazioni utili sulle probabilità individuate dal modello. La clausola WHERE finale della query filtra i risultati per restituire solo i clienti stimati come probabili acquirenti di una bicicletta per oltre lo 0%.

SELECT  
  [TM_DecisionTree].[Bike Buyer],  
  PredictHistogram([Bike Buyer]) as Results  
From  
  [TM_DecisionTree]  
PREDICTION JOIN  
  OPENQUERY([Adventure Works DW Multidimensional 2012],  
    'SELECT  
      [FirstName],  
      [LastName],  
      [MaritalStatus],  
      [Gender],  
      [YearlyIncome],  
      [TotalChildren],  
      [NumberChildrenAtHome],  
      [HouseOwnerFlag],  
      [NumberCarsOwned]  
    FROM  
      [dbo].[ProspectiveBuyer]  
    ') AS t  
ON  
  [TM_DecisionTree].[First Name] = t.[FirstName] AND  
  [TM_DecisionTree].[Last Name] = t.[LastName] AND  
  [TM_DecisionTree].[Marital Status] = t.[MaritalStatus] AND  
  [TM_DecisionTree].[Gender] = t.[Gender] AND  
  [TM_DecisionTree].[Yearly Income] = t.[YearlyIncome] AND  
  [TM_DecisionTree].[Total Children] = t.[TotalChildren] AND  
  [TM_DecisionTree].[Number Children At Home] = t.[NumberChildrenAtHome] AND  
  [TM_DecisionTree].[House Owner Flag] = t.[HouseOwnerFlag] AND  
  [TM_DecisionTree].[Number Cars Owned] = t.[NumberCarsOwned]  
WHERE [Bike Buyer] = 1  
AND PredictProbability([Bike Buyer]) >'.05'  

Per impostazione predefinita, SQL Server Analysis Services restituisce tabelle annidate con l'etichetta di colonna, Espressione. È possibile modificare questa etichetta applicando un alias alla colonna restituita. In tal caso l'alias, in questo esempio Results, viene usato sia come intestazione di colonna sia come valore nella tabella annidata. Per visualizzare i risultati, è necessario espandere la tabella nidificata.

Risultati di esempio con Bike Buyer = 1:

Se il provider non supporta set di righe gerarchici, ad esempio quelli illustrati in questo esempio, è possibile utilizzare la parola chiave FLATTENED nella query per restituire i risultati come tabella contenente valori Null al posto dei valori di colonna ripetuti. Per altre informazioni, vedere Tabelle annidate (Analysis Services - Data mining) o Informazioni sull'istruzione DMX Select.

Esempio di query 5: Stima delle associazioni da un modello Decision Trees

La query di esempio seguente si basa sulla struttura di data mining di associazione. Per proseguire con l'esempio, è possibile aggiungere un nuovo modello a questa struttura di data mining e selezionare Microsoft Decision Trees come algoritmo. Per altre informazioni su come creare la struttura di data mining association, vedere Lezione 3: Compilazione di uno scenario market basket (esercitazione sul data mining intermedio).

La query di esempio seguente è una query singleton, che è possibile creare facilmente in SQL Server Data Tools scegliendo campi e quindi selezionando i valori per tali campi da un elenco a discesa.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)  
FROM  
  [DT_Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Patch kit' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t  

Risultati previsti:

I risultati indicano i tre prodotti migliori da consigliare ai clienti che hanno acquistato un prodotto Patch Kit. È inoltre possibile specificare più prodotti come input per i suggerimenti forniti, digitando i valori o usando la finestra di dialogo Input query singleton e aggiungendo o rimuovendo valori. Nella query di esempio seguente viene illustrato il modo in cui vengono specificati più valori su cui basare la stima. I valori sono collegati da una clausola UNION nell'istruzione SELECT che consente di definire i valori di input.

SELECT PredictAssociation([DT_Association].[v Assoc Seq Line Items],3)  
From  
  [DT_Association]  
NATURAL PREDICTION JOIN  
(SELECT (SELECT 'Racing Socks' AS [Model]  
  UNION SELECT 'Women''s Mountain Shorts' AS [Model]) AS [v Assoc Seq Line Items]) AS t  

Risultati previsti:

Esempio di query 6: Recupero di una formula di regressione da un modello Decision Trees

Quando si crea un modello Decision Trees che contiene una regressione su un attributo continuo, è possibile utilizzare la formula di regressione per eseguire stime oppure estrarre le informazioni sulla formula di regressione. Per altre informazioni sulle query sui modelli di regressione, vedere Esempi di query sul modello di regressione lineare.

Se un modello Decision Trees contiene una combinazione di nodi di regressione e nodi suddivisi in intervalli o attributi discreti, è possibile creare una query che restituisca solo il nodo di regressione. La tabella NODE_DISTRIBUTION contiene i dettagli della formula di regressione. In questo esempio le colonne sono bidimensionali e la tabella NODE_DISTRIBUTION è associata a un alias per semplificare la visualizzazione. In questo modello, tuttavia, non è stato individuato alcun regressore da correlare a Income con altri attributi continui. In questi casi, SQL Server Analysis Services restituisce il valore medio dell'attributo e la varianza totale nel modello per tale attributo.

SELECT FLATTENED NODE_DISTRIBUTION AS t  
FROM DT_Predict. CONTENT  
WHERE NODE_TYPE = 25  

Risultati dell'esempio:

Per altre informazioni sui tipi di valore e sulle statistiche usate nei modelli di regressione, vedere Contenuto del modello di data mining per modelli di regressione lineare (Analysis Services - Data mining) .

Elenco delle funzioni di stima

Tutti gli algoritmi Microsoft supportano un set comune di funzioni. Tuttavia, l'algoritmo Microsoft Decision Trees supporta le funzioni aggiuntive elencate nella tabella seguente.

Per un elenco delle funzioni comuni a tutti gli algoritmi Microsoft, vedere Funzioni di stima generale (DMX). Per la sintassi di funzioni specifiche, vedere Informazioni di riferimento sulle funzioni DMX (Data Mining Extensions).

Vedere anche

Query di data mining
Algoritmo Microsoft Decision Trees
Guida di riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Decision Trees
Mining Model Content for Decision Tree Models (Analysis Services - Data Mining)