Proprietà dei modelli di data mining

Si applica a: SQL Server 2019 e versioni precedenti di Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Importante

Il data mining è stato deprecato in SQL Server 2017 Analysis Services e ora è stato interrotto in SQL Server 2022 Analysis Services. La documentazione non viene aggiornata per le funzionalità deprecate e non più disponibili. Per altre informazioni, vedere Compatibilità con le versioni precedenti di Analysis Services.

I modelli di data mining dispongono dei tipi seguenti di proprietà:

• Proprietà ereditate dalla struttura di data mining tramite cui vengono definiti il tipo di dati e il tipo di contenuto dei dati utilizzati dal modello

• Proprietà correlate all'algoritmo utilizzato per creare il modello di data mining, inclusi eventuali parametri del cliente

• Proprietà che definiscono un filtro sul modello utilizzato per eseguire il training del modello.

Le proprietà di un modello di data mining vengono definite inizialmente quando si crea il modello; è tuttavia possibile modificare la maggior parte delle proprietà in un secondo momento, inclusi i parametri dell'algoritmo, i filtri e le proprietà di utilizzo delle colonne. Tramite la scheda Modelli di data mining di Progettazione modelli di data mining, AMO o XMLA è possibile modificare le proprietà dei modelli di data mining.

Quando si modifica qualsiasi proprietà di un modello, è necessario rielaborare quest'ultimo in modo che vi vengano implementate le modifiche. La rielaborazione è necessaria anche se la modifica riguarda solo i metadati, ad esempio l'aggiunta di un alias o di una descrizione di colonna.

Proprietà dei modelli

Nella tabella seguente vengono descritte le proprietà specifiche dei modelli di data mining. Esistono inoltre proprietà che è possibile impostare su singole colonne di data mining

Proprietà	Descrizione
Algoritmo	Imposta il tipo di algoritmo per il modello di data mining.
AlgorithmParameters	Imposta i valori dei parametri di algoritmo disponibili per ogni tipo di algoritmo.
Filter	Imposta un filtro che viene applicato ai dati utilizzati per il training e il test del modello di data mining. La definizione del filtro è archiviata con il modello e può essere utilizzata facoltativamente quando si creano query di stima oppure per testare l'accuratezza del modello. Il filtro del modello non è facoltativo quando si esegue il training del modello.
Nome	Imposta il nome del modello di data mining.
AllowDrillThrough	Specifica se nel modello di data mining è consentito il drill-through.

Proprietà delle colonne del modello

È possibile impostare le proprietà specifiche del data mining elencate di seguito per ogni colonna di un modello di data mining. Le proprietà possono essere impostate su un valore diverso per ogni modello di data mining di una struttura di data mining.

Proprietà	Descrizione
Descrizione	Viene descritto lo scopo della colonna di data mining.
Nome	Imposta il nome della colonna del modello di data mining. È possibile digitare un nuovo nome per fornire un alias per la colonna del modello di data mining.
ModelingFlags	Imposta i flag specifici dell'algoritmo per la colonna.
SourceColumnID	Indica il nome della colonna della struttura di data mining su cui si basa la colonna del modello. Questa proprietà è di sola lettura.
Utilizzo	Imposta la modalità di utilizzo della colonna nel modello di data mining.

Vedere anche

Colonne del modello di data mining
Strutture di data mining (Analysis Services – Data mining)
Attività e procedure relative al modello di data mining
Modificare le proprietà di un modello di data mining
Strumenti di data mining
Creare una struttura di data mining relazionale
Creare un alias per una colonna di un modello