SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)

構文

SystemGetAccuracyResults(<mining structure>, 
[,<mining model list>]
,<data set>
,<target attribute>
[,<target state>]
[,<target threshold>]
[,<test list>])

引数

• mining structure
  現在のデータベースのマイニング構造の名前。

  (必須)

• model list
  検証するモデルのコンマ区切りの一覧。

  既定値は null です。つまり、適用可能なモデルがすべて使用されます。既定値を使用すると、クラスタ モデルは処理の対象一覧から自動的に除外されます。

  (省略可)

• data set
  テストに使用される、マイニング構造のパーティションを示す整数値。この値は、次の値の合計を表すビットマスクから派生しています。この場合、いずれの値も省略可能です。

  トレーニング ケース	0x0001
  テスト ケース	0x0002
  モデル フィルタ	0x0004

  指定可能な値の一覧については、このトピックの「解説」を参照してください。

  (必須)

• target attribute
  予測可能なオブジェクトの名前を表す文字列。予測可能なオブジェクトには、マイニング モデルの列、入れ子になったテーブル列、または入れ子になったテーブル キー列を指定できます。

  (必須)

• target state
  予測する特定の値を表す文字列。

  値を指定した場合、その特定の状態の基準が収集されます。

  値を指定しなかった場合、または Null を指定した場合は、予測ごとに最も可能性の高い状態の基準が計算されます。

  既定値は null です。

  (省略可能)

• target threshold
  予測値が正確であると見なされる最小確率を示す 0.0 ～ 1 の範囲の数値。

  既定値は null です。これは、すべての予測が正しいと見なされることを意味します。

  (省略可能)

• test list
  テスト オプションを指定する文字列。このパラメータは将来使用するために予約されています。

  (省略可能)

戻り値の型

返される行セットには、各パーティションのスコアと、すべてのモデルの集計が含まれます。

次の表は、GetValidationResults によって返される列の一覧です。

説明

次の表は、クロス検証に使用されるマイニング構造のデータを指定するために使用できる値の例を示しています。クロス検証にテスト ケースを使用する場合、マイニング構造には、既にテスト データセットが含まれている必要があります。マイニング構造の作成時にテスト データセットを定義する方法の詳細については、「トレーニング セットとテスト セットへのデータのパーティション分割 (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

クロス検証を使用するシナリオの詳細については、「データ マイニング モデルの検証 (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

使用例

この例では、vTargetMail マイニング構造に関連付けられている 1 つのデシジョン ツリー モデル v Target Mail DT の精度のメジャーを返します。4 行目のコードは、結果が、テスト ケースに基づいていて、モデルごとにそのモデル固有のフィルタでフィルタ処理されていることを示します。[Bike Buyer] は、予測される列を指定し、その次の行の 1 は、モデルが特定の値 1 ("はい、購入します") に対してのみ評価されることを示します。

コードの最後の行では、状態のしきい値が 0.5 であることを指定します。つまり、確率が 50% を超える予測は、精度を計算する際に "良い" 予測であると見なされます。

CALL SystemGetAccuracyResults (
[vTargetMail],
[vTargetMail DT],
6,
'Bike Buyer',
1,
0.5
)

サンプルの結果 :

要件

クロス検証は SQL Server 2008 Enterprise でのみ使用できます。

関連項目

参照