SELECT INTO (DMX)

適用: SQL Server Analysis Services

既存のマイニング モデルのマイニング構造に基づいて構築された新しいマイニング モデルを作成します。 SELECT INTO ステートメントは、実際のアルゴリズムに固有ではないスキーマやその他の情報をコピーして、新しいマイニング モデルを作成します。

構文

  
SELECT INTO <new model>   
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH[,] [FILTER(<expression>)]]  
FROM <existing model>  

引数

new model
作成される新しいモデルの一意の名前。

アルゴリズム
プロバイダーによって定義された、データ マイニング アルゴリズムの名前です。

パラメーター リスト
省略可能。 アルゴリズムのプロバイダー定義パラメーターのコンマ区切りの一覧。

式 (expression)
トレーニング データの有効なフィルター条件に評価される式。 フィルターとして使用できる式の詳細については、「 マイニング モデルのフィルター (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。

既存のモデル
コピーする既存のモデルの名前。

注釈

既存のモデルがトレーニングされている場合、このステートメントの実行時に新しいモデルが自動的に処理されます。 学習済みではない場合、新しいモデルは処理されないままとなります。

SELECT INTO ステートメントは、既存のモデルの構造が新しいモデルのアルゴリズムと互換性がある場合にのみ機能します。 したがって、このステートメントは、同じアルゴリズムに基づくモデルの迅速な作成とテストに最も役立ちます。 アルゴリズムの種類を変更する場合、新しいアルゴリズムは既存のモデル内にある各列のデータ型をサポートする必要があります。または、モデルの処理時にエラーが発生する可能性があります。

WITH DRILLTHROUGH 句を使用すると、新しいマイニング モデルでドリルスルーが可能になります。 ドリルスルーは、モデルの作成時にのみ可能です。

例 1: モデルのパラメーターの変更

次の例では、基本的なデータ マイニング チュートリアルで作成した既存のマイニング モデル () に基づいて新しいマイニング モデルTM_Clusteringを作成します。 新しいモデルでは、新しいモデルに最大 5 つのクラスターが存在するように、CLUSTER_COUNT パラメーターが変更されます。 これに対して、既存のモデルでは既定値 10 が使用されています。

SELECT * INTO [New_Clustering]  
USING [Microsoft_Clustering] (CLUSTER_COUNT = 5)   
FROM [TM Clustering]  

例 2: モデルへのフィルターの追加

次の例では、既存のマイニング モデルに基づいて新しいマイニング モデルを作成し、モデルにフィルターを追加します。 フィルターは、トレーニング データを特定の地域に住んでいる顧客だけに制限します。

SELECT * INTO [Clustering Europe Region]  
USING [Microsoft_Clustering] WITH FILTER(Region='Europe')  
FROM [TM Clustering]  

注意

ケース テーブルに適用されるフィルターは、この例に示すように、SELECT INTO ステートメントを使用して変更できます。ただし、入れ子になったテーブルに対するフィルターが元のモデルに含まれている場合、入れ子になったテーブルのフィルターは、この構文を使用しても変更または削除することができず、元のモデルからそのままコピーされます。 入れ子になったテーブルに別のフィルターを使用しているモデルを作成するには、ALTER STRTUCTURE...ADD MODEL 構文を使用します。

参照

データ マイニング拡張機能 (DMX) データ定義ステートメント
データ マイニング拡張機能 (DMX) データ操作ステートメント
データ マイニング拡張機能 (DMX) ステートメント リファレンス