SystemGetClusterAccuracyResults（Analysis Services - 数据挖掘）

适用于：SQL Server 2019 及更早版本的 Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

重要

数据挖掘在 SQL Server 2017 Analysis Services 中已弃用，现在在 SQL Server 2022 Analysis Services 中已停止使用。对于已弃用和停止使用的功能，文档不会更新。若要了解详细信息，请参阅 Analysis Services 后向兼容性。

返回挖掘结构和相关聚类分析模型的交叉验证准确性指标。

此存储过程将为作为单个分区的整个数据集返回指标。若要将数据集分区为多个分区并返回每个分区的指标，请使用 SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - 数据挖掘) 。

注意

此存储过程只对聚类分析模型有效。对于非聚类分析模型，请使用 SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - 数据挖掘) 。

语法

  
SystemGetClusterAccuracyResults(  
<mining structure>   
[,<mining model list>]  
,<data set>  
,<test list>])

挖掘结构
当前数据库中挖掘结构的名称。

（必需）

挖掘模型列表
要验证的模型的逗号分隔列表。

默认值为 null，表示使用所有适用的模型。使用默认值时，非聚类分析模型将自动从处理候选列表中排除。

(可选)

数据集
一个整数值，指示挖掘结构中要用于测试的分区。此值派生自位掩码，该位掩码表示以下值的总和，其中任一单个值是可选的：

有关可能的值的完整列表，请参阅本主题的“备注”部分。

（必需）

测试列表
指定测试选项的字符串。此参数留待将来使用。

（可选）

一个包含每个分区的分数以及所有模型的聚合的表。

下表列出了 SystemGetClusterAccuracyResults返回的列。若要了解有关如何解释存储过程返回的信息的详细信息，请参阅交叉验证报表中的度量值。

列名	说明
ModelName	所测试模型的名称。 All 指示结果为所有模型的聚合。
AttributeName	不适用于聚类分析模型。
AttributeState	不适用于聚类分析模型。
PartitionIndex	指示分区的数字。对于此存储过程，该数字始终为 0。
PartitionCases	一个整数，指示已测试的事例数。
测试	所执行测试的类型。
度量值	测试返回的度量值的名称。每个模型的度量值取决于模型类型以及可预测值的类型。有关为每个可预测类型返回的度量值的列表，请参阅交叉验证报表中的度量值。有关每个度量值的定义，请参阅交叉验证 (Analysis Services - 数据挖掘) 。
值	指示分类事例可能性的概率分数。

下表提供了一些值的示例，您可以使用这些值指定用于交叉验证的挖掘结构中的数据。如果要将测试事例用于交叉验证，挖掘结构必须已包含测试数据集。有关如何在创建挖掘结构时定义测试数据集的信息，请参阅定型数据集和测试数据集。

有关使用交叉验证的方案的详细信息，请参阅测试和验证 (数据挖掘) 。

此示例返回与 vTargetMail 挖掘结构关联的两个聚类分析模型（名为 Cluster 1 和 Cluster 2）的准确性度量值。第四行的代码指示结果应只基于测试事例，而不使用任何可能与每个模型关联的筛选器。

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (  
[vTargetMail],  
[Cluster 1], [Cluster 2],  
2  
)

示例结果：

ModelName	AttributeName	AttributeState	PartitionIndex	PartitionSize	测试	度量值	值
分类 1			0	5545	群集	事例可能性	0.796514342249313
Cluster 2			0	5545	群集	事例可能性	0.732122471228572

从 2008 SQL Server 开始，交叉验证仅在SQL Server Enterprise中可用。