Clases de minería de datos de AMO

Se aplica a: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Las clases de minería de datos ayudan a crear, modificar, eliminar y procesar objetos de minería de datos. Trabajar con objetos de minería de datos incluye crear estructuras y modelos de minería de datos y procesar los modelos.

Para obtener más información sobre cómo configurar el entorno y sobre Serverlos objetos , DatabaseDataSource, y DataSourceView , vea Clases fundamentales de AMO.

La definición de objetos en AMO requiere establecer varias propiedades en cada objeto para configurar el contexto correcto. Los objetos complejos, como los objetos OLAP y de minería de datos, requieren una codificación larga y detallada.

La ilustración siguiente muestra la relación de las clases que se explican en este tema.

Objetos MiningStructure

Una estructura de minería de datos es el contenedor de los modelos de minería de datos. La estructura define todas las columnas posibles que pueden utilizar los modelos de minería de datos. Cada modelo de minería de datos define sus propias columnas a partir del conjunto de columnas definidas en la estructura.

Un objeto simple MiningStructure se compone de: información básica, una vista del origen de datos, uno o varios ScalarMiningStructureColumn, cero o más TableMiningStructureColumny un MiningModelCollection.

La información básica incluye el nombre y el identificador (identificador interno) del MiningStructure objeto.

El DataSourceView objeto contiene el modelo de datos subyacente para la estructura de minería de datos.

ScalarMiningStructureColumn son columnas o atributos que tienen valores únicos.

TableMiningStructureColumn son columnas o atributos que tienen varios valores para cada caso.

MiningModelCollection contiene todos los modelos de minería de datos generados sobre los mismos datos.

Se crea un MiningStructure objeto agregándolo a MiningStructureCollection de la base de datos y actualizando el MiningStructure objeto al servidor mediante el método Update.

Para quitar un MiningStructure objeto, se debe quitar mediante el método Drop del MiningStructure objeto . Quitar un MiningStructure objeto de la colección no afecta al servidor.

MiningStructure se puede procesar mediante su propio método de proceso, o se puede procesar cuando un objeto primario se procesa a sí mismo con su propio método de proceso.

Columnas

Las columnas contienen los datos del modelo y puede ser de distintos tipos en función de su uso: Key, Input, Predictable o InputPredictable. Las columnas de predicción son el destino de la generación del modelo de minería de datos.

Las columnas de valor único se conocen como ScalarMiningStructureColumn en AMO. Las columnas de varios valores se conocen como TableMiningStructureColumn.

ScalarMiningStructureColumn

Un objeto simple ScalarMiningStructureColumn se compone de información básica, tipo, contenido y enlace de datos.

La información básica incluye el nombre y el identificador (identificador interno) de ScalarMiningStructureColumn.

El tipo es el tipo de datos del valor: LONG, BOOLEAN, TEXT, DOUBLE, DATE.

El contenido indica al motor cómo se puede modelar la columna. Los valores pueden ser: Discrete, Continuous, Discretized, Ordered, Cyclical, Probability, Variance, StdDev, ProbabilityVariance, ProbabilityStdDev, Support, Key.

El enlace de datos vincula la columna de minería de datos con el modelo de datos subyacente mediante un elemento de vista del origen de datos.

ScalarMiningStructureColumn Se crea agregándolo al elemento primario MiningStructureCollectiony actualizando el objeto primario MiningStructure al servidor mediante el método Update.

Para quitar un ScalarMiningStructureColumn, debe quitarse de la colección del elemento primario MiningStructurey el objeto primario MiningStructure debe actualizarse al servidor mediante el método Update.

TableMiningStructureColumn

Un objeto simple TableMiningStructureColumn se compone de información básica y columnas escalares.

La información básica incluye el nombre y el identificador (identificador interno) de TableMiningStructureColumn.

Las columnas escalares son ScalarMiningStructureColumn.

TableMiningStructureColumn Se crea agregándolo a la colección primaria MiningStructure y actualizando el objeto primario TableMiningStructureColumn al servidor mediante el método Update.

Para quitar un ScalarMiningStructureColumn, debe quitarse de la colección del elemento primario MiningStructurey el objeto primario MiningStructure debe actualizarse al servidor mediante el método Update.

Objetos MiningModel

Es MiningModel el objeto que permite elegir las columnas de la estructura que se van a usar, un algoritmo que se va a usar y, opcionalmente, parámetros específicos para ajustar el modelo. Por ejemplo, puede que desee definir varios modelos de minería de datos en la misma estructura de minería de datos que utilicen los mismos algoritmos, pero omitir algunas columnas de dicha estructura en un modelo, usarlas como entradas en otro modelo y usarlas como entrada y predicción en un tercer modelo. Esto puede resultar útil si desea tratar una columna como continua en un modelo de minería de datos, pero en otro modelo desea tratarla como columna de datos discretos.

Un objeto simple MiningModel se compone de: información básica, definición de algoritmo y columnas.

Entre la información básica se incluye el nombre y el id. (identificador interno) del modelo de minería de datos.

Una definición de algoritmo hace referencia a cualquiera de los algoritmos estándar proporcionados en Analysis Services o a los algoritmos personalizados habilitados en el servidor.

Las columnas son una colección de las columnas utilizadas por el algoritmo y su definición de uso.

MiningModel Se crea agregándolo a MiningModelCollection de la base de datos y actualizando el MiningModel objeto al servidor mediante el método Update.

Para quitar un MiningModel, debe quitarse mediante el método Drop de MiningModel. Quitar de MiningModel la colección no afecta al servidor.

Una vez creado, MiningModel se puede procesar mediante su propio método de proceso o se puede procesar cuando un objeto primario se procesa a sí mismo con su propio método de proceso.