SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)
マイニング構造と関連するクラスター モデルに対するクロス検証の精度基準を返します。
このストアド プロシージャは、データセット全体の基準を 1 つのパーティションとして返します。 データセットをセクションにパーティション分割して、各パーティションの基準を返すには、SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用してください。
注 |
---|
このストアド プロシージャは、クラスター モデルに対してのみ使用できます。 非クラスター モデルには、SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング) を使用してください。 |
構文
SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure>
[,<mining model list>]
,<data set>
,<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)
mining 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、非クラスター 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 フィルター
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)
test list
テスト オプションを指定する文字列。 このパラメーター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
テーブルには、個別の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、SystemGetClusterAccuracyResults によって返される列の一覧です。 ストアド プロシージャによって返される情報を解釈する方法の詳細については、「相互検証レポートのメジャー」を参照してください。
列名 |
説明 |
---|---|
ModelName |
テストされたモデルの名前。 All は、結果がすべてのモデルの集計であることを示します。 |
AttributeName |
クラスター モデルには適用されません。 |
AttributeState |
クラスター モデルには適用されません。 |
PartitionIndex |
パーティションを示す番号。 このストアド プロシージャでは、番号は常に 0 になります。 |
PartitionCases |
テスト済みのケースの数を示す整数。 |
Test |
実行されたテストの種類。 |
Measure |
テストから返されたメジャーの名前。 各モデルのメジャーは、モデルの種類と、予測可能な値の型によって異なります。 予測可能な型ごとに返されるメジャーの一覧については、「相互検証レポートのメジャー」を参照してください。 各メジャーの定義については、「相互検証 (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。 |
値 |
クラスターのケースの確率値を示す確率スコア。 |
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 データ セットとテスト データ セット」を参照してください。
整数値 |
説明 |
---|---|
1 |
トレーニング ケースのみが使用されます。 |
2 |
テスト ケースのみが使用されます。 |
3 |
トレーニング ケースとテスト ケースの両方が使用されます。 |
4 |
無効な組み合わせです。 |
5 |
トレーニング ケースのみが使用され、モデル フィルターが適用されます。 |
6 |
テスト ケースのみが使用され、モデル フィルターが適用されます。 |
7 |
トレーニング ケースとテスト ケースの両方が使用され、モデル フィルターが適用されます。 |
クロス検証を使用するシナリオの詳細については、「テストおよび検証 (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 2 つのクラスター モデル Cluster 1 と Cluster 2 の精度のメジャーを返します。 4 行目のコードは、結果が、各モデルに関連付けられている可能性のあるフィルターを使用せず、テスト ケースのみに基づいていることを示します。
CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)
サンプルの結果 :
ModelName |
AttributeName |
AttributeState |
PartitionIndex |
PartitionSize |
Test |
Measure |
値 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Cluster 1 |
0 |
5545 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.796514342249313 |
||
Cluster 2 |
0 |
5545 |
Clustering |
Case Likelihood |
0.732122471228572 |
要件
相互検証は SQL Server 2008 以降の SQL Server Enterprise でのみ使用できます。
関連項目
参照
SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - データ マイニング)
SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - データ マイニング)