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SystemGetClusterAccuracyResults(Analysis Services - 데이터 마이닝)

마이닝 구조 및 관련된 클러스터링 모델에 대한 교차 유효성 검사 정확도 메트릭을 반환합니다.

이 저장 프로시저는 전체 데이터 집합에 대한 메트릭을 하나의 파티션으로 반환합니다. 데이터 집합을 교집합 영역으로 분할하여 각 파티션에 대한 메트릭을 반환하려면 SystemGetClusterCrossValidationResults(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 사용합니다.

[!참고]

이 저장 프로시저는 클러스터링 모델에 대해서만 사용할 수 있습니다. 클러스터링 이외의 모델에 대해서는 SystemGetAccuracyResults(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 사용하십시오.

구문

SystemGetClusterAccuracyResults(
<mining structure> 
[,<mining model list>]
,<data set>
,<test list>])

인수

  • mining structure
    현재 데이터베이스의 마이닝 구조 이름입니다.

    (필수)

  • mining model list
    유효성을 검사할 모델의 쉼표로 구분된 목록입니다.

    기본값은 null이며 이는 적용 가능한 모든 모델을 사용함을 의미합니다. 기본값을 사용할 경우 클러스터링 이외의 모델은 처리 후보 목록에서 자동으로 제외됩니다.

    (옵션)

  • data set
    마이닝 구조에서 테스트용으로 사용되는 파티션을 나타내는 정수 값입니다. 이 값은 다음 값의 합계를 나타내는 비트 마스크에서 파생되며 각 값은 선택 사항입니다.

    학습 사례

    0x0001

    테스트 사례

    0x0002

    모델 필터

    0x0004

    가능한 값의 전체 목록은 이 항목의 설명 섹션을 참조하십시오.

    (필수)

  • test list
    테스트 옵션을 지정하는 문자열입니다. 이 매개 변수는 나중에 사용하도록 예약되어 있습니다.

    (옵션)

반환 형식

각 개별 파티션의 점수와 모든 모델에 대한 집계가 포함된 표입니다.

다음 표에는 SystemGetClusterAccuracyResults에서 반환하는 열이 나열되어 있습니다. 저장 프로시저에서 반환된 정보를 해석하는 방법은 교차 유효성 검사 보고서(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

열 이름

설명

ModelName

테스트한 모델의 이름입니다. All은 결과가 모든 모델의 집계임을 나타냅니다.

AttributeName

클러스터링 모델에는 적용되지 않습니다.

AttributeState

클러스터링 모델에는 적용되지 않습니다.

PartitionIndex

파티션을 나타내는 번호입니다.

이 저장 프로시저의 경우에는 번호가 항상 0입니다.

PartitionCases

테스트된 사례 수를 나타내는 정수입니다.

Test

수행한 테스트 유형입니다.

Measure

테스트에서 반환한 측정값의 이름입니다. 각 모델의 측정값은 모델 유형 및 예측 가능한 값의 유형에 따라 달라집니다.

각 예측 가능 유형에 대해 반환된 측정값 목록은 교차 유효성 검사 보고서(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

각 측정값의 정의는 교차 유효성 검사(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

Value

클러스터 사례 유사도를 나타내는 확률 점수입니다.

주의

다음 표에서는 교차 유효성 검사에 사용되는 마이닝 구조의 데이터를 지정하는 데 사용할 수 있는 값의 예를 보여 줍니다. 교차 유효성 검사에 테스트 사례를 사용하려면 마이닝 구조에 테스트 데이터 집합이 이미 포함되어 있어야 합니다. 마이닝 구조를 만들 때 테스트 데이터 집합을 정의하는 방법은 학습 및 테스트 집합으로 데이터 분할(Analysis Services - 데이터 마이닝)을 참조하십시오.

정수 값

설명

1

학습 사례만 사용합니다.

2

테스트 사례만 사용합니다.

3

학습 사례와 테스트 사례를 모두 사용합니다.

4

잘못된 조합입니다.

5

학습 사례만 사용하고 모델 필터를 적용합니다.

6

테스트 사례만 사용하고 모델 필터를 적용합니다.

7

학습 및 테스트 사례를 모두 사용하고 모델 필터를 적용합니다.

교차 유효성 검사를 사용할 수 있는 시나리오에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 모델 유효성 검사(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

예

이 예에서는 vTargetMail 마이닝 구조에 연결되고 이름이 Cluster 1과 Cluster 2인 클러스터링 모델 두 개에 대한 정확도 측정값을 반환합니다. 네 번째 줄의 코드는 각 모델과 관련된 필터를 사용하지 않고 테스트 사례만을 기준으로 결과를 반환해야 함을 나타냅니다.

CALL SystemGetClusterAccuracyResults (
[vTargetMail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
2
)

예제 결과:

ModelName

AttributeName

AttributeState

PartitionIndex

PartitionSize

Test

Measure

Value

Cluster 1

0

5545

클러스터링

사례 유사도

0.796514342249313

Cluster 2

0

5545

클러스터링

사례 유사도

0.732122471228572

요구 사항

교차 유효성 검사는 SQL Server 2008 Enterprise에서만 사용할 수 있습니다.