SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services – Mineração de Dados)

Aplica-se a: SQL Server 2019 e versões anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

A mineração de dados foi preterida no SQL Server 2017 Analysis Services e agora descontinuada no SQL Server 2022 Analysis Services. A documentação não é atualizada para recursos preteridos e descontinuados. Para saber mais, consulte a compatibilidade com versões anteriores do Analysis Services.

Particiona a estrutura de mineração no número especificado de seções cruzadas, treina um modelo para cada partição e retorna métricas de precisão para cada partição.

Observação

Você não pode usar esse procedimento armazenado para validar entre modelos ou modelos de clustering que usam o algoritmo Microsoft Time Series ou o algoritmo Microsoft Clustering de Sequência. Para validar modelos de clustering, use o procedimento armazenado separado – SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services – Mineração de Dados).

Sintaxe

  
SystemGetCrossValidationResults(  
<mining structure>  
[, <mining model list>]  
,<fold count>  
,<max cases>  
,<target attribute>  
[,<target state>]  
[,<target threshold>]  
[,<test list>])

Arguments

estrutura de mineração
Nome de uma estrutura de mineração no banco de dados atual.

(obrigatório)

lista de modelos de mineração
Lista separada por vírgulas de modelos de mineração a serem validados.

Se um nome de modelo contiver caracteres que não são válidos em um identificador, coloque o nome entre colchetes.

Se você não especificar uma lista de modelos de mineração, o procedimento validará todos os modelos que pertencem à estrutura especificada e têm um atributo previsível.

Observação

Para validar entre modelos de clustering, use um procedimento armazenado separado, SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services – Data Mining).

(opcional)

contagem de dobras
Inteiro que especifica o número de partições no qual separar o conjunto de dados. O valor mínimo é 2. O número máximo de dobras é o número máximo inteiro ou o número de casos, o que for menor.

Cada partição contém aproximadamente casos máximos divididos por casos de contagem de dobras .

Não há nenhum valor padrão.

Observação

O número de dobras afeta muito o tempo de validação cruzada. Se você selecionar muitas dobras, a consulta poderá levar muito tempo. Em alguns casos, o servidor pode parar de responder ou a solicitação pode acabar.

(obrigatório)

max cases
Inteiro que especifica o número máximo de casos que podem ser testados em todas as dobras.

Quando você especifica 0, o procedimento usa todos os casos na fonte de dados.

Se o valor especificado exceder o número de casos no conjunto de dados, o procedimento usará todos os casos na fonte de dados.

Não há nenhum valor padrão.

(obrigatório)

atributo de destino
Cadeia de caracteres que contém o nome do atributo previsível. Um atributo previsível pode ser uma coluna, uma coluna de tabela aninhada ou uma coluna de chave de tabela aninhada de um modelo de mineração.

Observação

O procedimento valida o atributo de destino somente em tempo de execução.

(obrigatório)

estado de destino
Fórmula que especifica o valor a ser previsto. Se você especificar um valor de destino, o procedimento coletará apenas métricas para esse valor.

Se você não especificar um valor ou especificar nulo, o procedimento calculará as métricas para o estado mais provável para cada previsão.

O padrão é nulo.

O procedimento gerará um erro durante a validação se o valor especificado não for válido para o atributo especificado ou se a fórmula não for o tipo correto para o atributo especificado.

(opcional)

limitede destino
Duplo maior que 0 e menor que 1. Indica a pontuação mínima de probabilidade que a previsão deve alcançar para que o estado de destino especificado esteja correto.

Uma previsão que tem uma probabilidade menor ou igual a esse valor é considerada incorreta.

Se você não especificar um valor ou defini-lo como nulo, o procedimento usará o estado mais provável, independentemente de sua pontuação de probabilidade.

O padrão é nulo.

Observação

SQL Server Analysis Services não gerará um erro se você definir o limite de destino como0.0, mas não usar esse valor. Um limite faz 0.0 com que o procedimento conte previsões com probabilidade zero por cento como correta.

(opcional)

lista de testes
Uma cadeia de caracteres que especifica as opções de teste.

Nota Esse parâmetro é reservado para uso futuro.

(opcional)

Tipo de retorno

O conjunto de linhas retornado contém pontuações para cada partição em cada modelo.

A tabela a seguir descreve as colunas no conjunto de linhas.

Nome da Coluna Description
ModelName O nome do modelo que foi testado.
Nome do atributo O nome da coluna previsível.
AttributeState Um valor de destino especificado na coluna previsível. Se esse valor for nulo, a previsão mais provável será usada.

Se esta coluna contiver um valor, a precisão do modelo será avaliada somente em relação a esse valor.
PartitionIndex Um índice baseado em 1 que identifica a qual partição os resultados se aplicam.
PartitionSize Um inteiro que indica quantos casos foram incluídos em cada partição.
Test Categoria do teste que foi executado. Para obter uma descrição das categorias e dos testes incluídos em cada categoria, consulte Medidas no Relatório de Validação Cruzada.
Medida O nome da medida retornada pelo teste. As medidas para cada modelo dependem do tipo do valor previsível. Para obter uma definição de cada medida, consulte Validação Cruzada (Analysis Services – Mineração de Dados).

Para obter uma lista de medidas retornadas para cada tipo previsível, consulte Medidas no Relatório de Validação Cruzada.
Value O valor da medida de teste especificada.

Observações

Use - SystemGetAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining) para retornar métricas de precisão para o conjunto de dados completo.

Quando o modelo de mineração contiver dobras, use SystemGetAccuracyResults (Analysis Services – Data Mining) para ignorar o processamento e retornar apenas os resultados de validação cruzada.

Exemplos

O exemplo a seguir divide a [v Target Mail] estrutura de mineração em duas dobras para validação cruzada e testa seus modelos de mineração e [Target Mail NB] dela[Target Mail DT].

A linha três lista os modelos de mineração a serem testados. Se você não especificar a lista, o procedimento testará todos os modelos não clusterizados associados à estrutura. A linha quatro define o número de partições. Como você não especifica um valor para casos máximos, o procedimento usa todos os casos na estrutura de mineração e os distribui uniformemente entre as partições.

A linha cinco especifica o atributo previsível, o Comprador de Bicicletas e a linha seis especifica o valor a ser previsto, 1 (o que significa "sim, comprará").

Na linha sete, NULL não define nenhum limite mínimo de probabilidade. A avaliação usa a primeira previsão com uma probabilidade diferente de zero para calcular a precisão.

CALL SystemGetCrossValidationResults(  
[v Target Mail],  
[Target Mail DT], [Target Mail NB],  
2,  
'Bike Buyer',  
1,  
NULL  
)

Resultados de exemplo:

ModelName Nome do atributo AttributeState PartitionIndex PartitionSize Test Medida Value
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Classification Verdadeiro Positivo 144
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Classification Falso Positivo 105
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Classification Verdadeiro Negativo 186
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Classification Falso Negativo 65
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Probabilidade Pontuação de log -0.619042807138345
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Probabilidade Levantar 0.0740963734002671
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 1 500 Probabilidade Erro de quadrado médio raiz 0.346946279977653
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Classification Verdadeiro Positivo 162
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Classification Falso Positivo 86
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Classification Verdadeiro Negativo 165
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Classification Falso Negativo 87
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Probabilidade Pontuação de log -0.654117781086519
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Probabilidade Levantar 0.038997399132084
DT de Email de Destino Comprador de Bicicletas 1 2 500 Probabilidade Erro de quadrado médio raiz 0.342721344892651

Requirements

A partir do SQL Server 2008, a validação cruzada está disponível apenas no SQL Server Enterprise.

Consulte Também

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