PredictProbability (DMX)

Retourne la probabilité pour une date spécifiée.

Syntaxe

PredictProbability(<scalar column reference>, [<predicted state>])

Application

Colonne scalaire

Type de valeur renvoyé

Valeur scalaire

Notes

Si l'état prédit est omis, l'état ayant la probabilité la plus élevée est utilisé, à l'exception du compartiment des états manquants. Pour inclure le compartiment des états manquants, définissez l'<état prévisible> sur la valeur INCLUDE_NULL. Pour retourner la probabilité des états manquants, définissez l'<état prévisible> sur la valeur NULL.

Notes

Certains modèles d'exploration de données ne fournissent pas de valeurs de probabilité et ne peuvent donc pas utiliser cette fonction. De plus, les valeurs de probabilité des valeurs cibles spécifiques sont calculées différemment ou peuvent avoir une interprétation différente selon le type de modèle que vous interrogez. Pour plus d'informations sur la méthode de calcul de la probabilité pour un type de modèle spécifique, consultez la rubrique relative à l'algorithme individuel dans Contenu du modèle d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données).

Exemple

L'exemple suivant utilise une prédiction de jointure naturelle pour déterminer si un individu peut se révéler un acheteur potentiel de bicyclette selon le modèle d'exploration de données Arbre de décision TM et pour définir la probabilité de cette prévision. Cet exemple inclut deux fonctions PredictProbability, à raison d'une pour chaque valeur possible. Si vous omettez cet argument, la fonction retourne la probabilité pour la valeur la plus probable.

SELECT
  [Bike Buyer],
  PredictProbability([Bike Buyer], 1) AS [Bike Buyer = Yes],
  PredictProbability([Bike Buyer], 0) AS [Bike Buyer = No]
FROM [TM Decision Tree]
NATURAL PREDICTION JOIN
(SELECT 28 AS [Age],
  '2-5 Miles' AS [Commute Distance],
  'Graduate Degree' AS [Education],
  0 AS [Number Cars Owned],
  0 AS [Number Children At Home]) AS t

Résultats de l'exemple :

Bike Buyer

Bike Buyer = Yes

Bike Buyer = No

1

0.867074195848097

0.132755556974282