モデルでリグレッサーとして使用する列を指定する

適用対象: SQL Server 2019 以前の Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Important

データ マイニングは SQL Server 2017 Analysis Services で非推奨となり、現在は SQL Server 2022 Analysis Services で廃止されました。 非推奨および廃止された機能については、ドキュメントは更新されません。 詳細については、「 Analysis Services の下位互換性」を参照してください。

線形回帰モデルでは、予測可能な属性の値を可能な限り推定回帰直線に合わせて入力を結合する数式を使用します。 アルゴリズムは数値入力値のみを受け入れ、最適な入力を自動的に検出します。

列をリグレッサーとして含めるには、モデルに FORCE_REGRESSOR パラメーターを追加し、リグレッサーを指定します。 このパラメーターは、属性が意味を持つものの、モデルが検出するには効果が小さすぎる場合、または数式に属性を含める必要がある場合に使用します。

ニューラル ネットワークチュートリアルのサンプル データを使用して単純な線形回帰モデルを作成するには、次の手順に従います。 このサンプル モデルは必ずしも堅牢ではありませんが、データ マイニング デザイナーで線形回帰モデルをカスタマイズする方法を示しています。

単純な線形回帰モデルを作成する方法

  1. SQL Server データ ツールの ソリューション エクスプローラーで、[ マイニング構造] を展開します。

  2. デザイナーで コール センター.dmm を開きます。

  3. [ マイニング モデル ] メニューの [ 新しいマイニング モデル] を選択します。

  4. アルゴリズムの場合は、[ Microsoft 線形回帰] を選択します。 名前として「 コール センター回帰」と入力します。

  5. [ マイニング モデル ] タブで、次の列の使用値を設定します。 他のすべての列を [無視] に設定します。

    • FactCallCenterID: キー

    • ServiceGrade: PredictOnly

    • Total Operators: 入力

    • AverageTimePerIssue: 入力

  6. [ マイニング モデル ] メニューの [ モデル パラメーターの設定] を選択します。

  7. FORCE_REGRESSOR パラメーターの [値] 列に、列名を角かっこで囲んでコンマで区切ります。

    [Average Time Per Issue],[Total Operators]

    注

    このアルゴリズムは、最適なリグレッサーを自動的に検出します。 最終的な数式に特定の列を含める必要がある場合にのみ、リグレッサーを強制します。

  8. [ マイニング モデル ] メニューの [ プロセス モデル] を選択します。

    ビューアーでは、モデルは回帰式を含む 1 つのノードで表されます。 マイニング凡例で数式を表示することも、クエリを使用して数式の係数を抽出することもできます。

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