Specificare una colonna da utilizzare come regressore in un modello

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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.

Un modello di regressione lineare rappresenta il valore dell'attributo stimabile come il risultato di una formula che consente di combinare gli input in modo che i dati si adattino il più possibile a una retta di regressione stimata. L'algoritmo accetta come input sono valori numerici e rileva automaticamente gli input che si adattano meglio.

Per specificare che una colonna può essere inclusa come regressore, è possibile tuttavia aggiungere il parametro FORCE_REGRESSOR al modello e indicare i regressori da utilizzare. Questa operazione può essere eseguita nei casi in cui l'attributo è significativo anche se l'effetto è insufficiente per essere rilevato dal modello o quando si desidera garantire che l'attributo venga incluso nella formula.

Di seguito viene descritto come creare un modello di regressione lineare semplice usando gli stessi dati di esempio usati per l' esercitazione sulle reti neurali. Sebbene non sia necessariamente affidabile, il modello dimostra i concetti di base per utilizzare Progettazione modelli di data mining per personalizzare un modello di regressione lineare.

Come creare un semplice modello di regressione lineare

  1. In SQL Server Data Tools, in Esplora soluzioni espandere Strutture di data mining.

  2. Fare doppio clic su Call Center.dmm per aprirlo nella finestra di progettazione.

  3. Scegliere Nuovo modello di data mining dal menu Modello di data mining.

  4. Selezionare Microsoft Linear Regressioncome algoritmo. e digitare Regressione Call Centercome nome.

  5. Nella scheda Modelli di data mining modificare l'uso delle colonne come indicato di seguito. È necessario impostare su Ignoratutte le colonne non presenti nell'elenco seguente, se tale impostazione non è già specificata.

    FactCallCenterIDKey

    ServiceGradePredictOnly

    Operatori totaliInput

    AverageTimePerIssueInput

  6. Scegliere l'opzione Set Model Parameters (Imposta parametri modello) dal menu Modello di data mining.

  7. Per il parametro FORCE_REGRESSOR, nella colonna Valore digitare i nomi di colonna racchiusi tra parentesi quadre e separati da una virgola come indicato di seguito:

    [Average Time Per Issue],[Total Operators]

    Nota

    Le colonne che rappresentano i regressori migliori verranno rilevate automaticamente. È necessario applicare i regressori solo quando si desidera garantire che una colonna venga inclusa nella formula finale.

  8. Scegliere Elabora modello nel menu Modello di data mining.

    Nel visualizzatore il modello è rappresentato da un nodo singolo che contiene la formula di regressione. È possibile visualizzare la formula in Legenda data miningoppure è possibile usare le query per estrarre i coefficienti per la formula.

Vedere anche

Algoritmo Microsoft Linear Regression
Query di data mining
Riferimento tecnico per l'algoritmo Microsoft Linear Regression
Contenuto dei modelli di data mining per i modelli di regressione lineare (Analysis Services - Data mining)