Содержимое моделей интеллектуального анализа данных для моделей линейной регрессии (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Применимо к: SQL Server 2019 и более ранних версий Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Важно!

Интеллектуальный анализ данных не рекомендуется использовать в службах SQL Server 2017 Analysis Services, а в SQL Server 2022 Analysis Services его поддержка прекращена. Документация не обновляется для устаревших и неподдерживаемых функций. Дополнительные сведения см. в статье об обратной совместимости служб Analysis Services.

В этом разделе описывается содержимое модели интеллектуального анализа данных, относящееся к моделям, используюющим алгоритм линейной регрессии (Майкрософт). Общие сведения о содержимом модели интеллектуального анализа данных для всех типов см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Основные сведения о структуре модели линейной регрессии

Модель линейной регрессии имеет чрезвычайно простую структуру. Каждая модель имеет один родительский узел, представляющий модель и ее метаданные, и узел дерева регрессии (NODE_TYPE = 25), содержащий формулу регрессии для каждого прогнозируемого атрибута.

Модели линейной регрессии используют тот же алгоритм, что и деревья принятия решений Майкрософт, но для ограничения дерева используются разные параметры, и в качестве входных данных принимаются только непрерывные атрибуты. Однако поскольку модели линейной регрессии основаны на алгоритме деревьев принятия решений Майкрософт, модели линейной регрессии отображаются с помощью средства просмотра дерева принятия решений (Майкрософт). Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр модели с помощью средства просмотра деревьев (Майкрософт).

В следующем разделе показано, как интерпретировать сведения в узле формулы регрессии. Эти данные применяются не только к моделям линейной регрессии, но и к моделям дерева принятия решений, содержащих регрессии на участках дерева.

Содержимое для модели линейной регрессии

В этом разделе представлено подробное описание с примерами только для тех столбцов модели интеллектуального анализа данных, которые имеют отношение к линейной регрессии.

Сведения о столбцах общего назначения в наборе строк схемы см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

MODEL_CATALOG
Имя базы данных, в которой хранится модель.

MODEL_NAME
Имя модели.

ATTRIBUTE_NAME
Корневой узел: Пусто

Узел регрессии: Имя прогнозируемого атрибута.

NODE_NAME
Всегда совпадает с NODE_UNIQUE_NAME.

NODE_UNIQUE_NAME
Уникальный идентификатор узла в модели. Это значение невозможно изменить.

NODE_TYPE
Выходными данными модели линейной регрессии являются узлы следующих типов.

Идентификатор типа узла	Тип	Описание
25	Корневой элемент дерева регрессии	Содержит формулу, описывающую связь между входной и выходной переменной.

NODE_CAPTION
Метка или заголовок, связанный с узлом. Этой свойство используется главным образом для отображения.

Корневой узел: Пусто

Узел регрессии: Все.

CHILDREN_CARDINALITY
Оценка количества дочерних узлов, которые имеет данный узел.

Корневой узел: Показывает количество узлов регрессии. Для каждого прогнозируемого атрибута в модели создается один узел регрессии.

Узел регрессии: Значение всегда равно 0.

PARENT_UNIQUE_NAME
Уникальное имя родителя узла. Для любых узлов на корневом уровне возвращается значение NULL.

NODE_DESCRIPTION
Описание узла.

Корневой узел: Пусто

Узел регрессии: Все.

NODE_RULE
Не используется для моделей линейной регрессии.

MARGINAL_RULE
Не используется для моделей линейной регрессии.

NODE_PROBABILITY
Вероятность, связанная с этим узлом.

Корневой узел: 0

Узел регрессии: 1

MARGINAL_PROBABILITY
Вероятность доступа к узлу от родительского узла.

Корневой узел: 0

Узел регрессии: 1

NODE_DISTRIBUTION
Вложенная таблица, содержащая статистику о значениях в узле.

Корневой узел: 0

Узел регрессии: Таблица, содержащая элементы, которые используются для построения формулы регрессии. Узел регрессии содержит следующие типы значения.

VALUETYPE
1 (отсутствует)
3 (непрерывный)
7 (коэффициент)
8 (рост оценки)
9 (статистика)
11 (отсекаемый отрезок)

NODE_SUPPORT
Число вариантов, поддерживаемое этим узлом.

Корневой узел: 0

Узел регрессии: Число обучающих вариантов.

MSOLAP_MODEL_COLUMN
Имя прогнозируемого атрибута.

MSOLAP_NODE_SCORE
Совпадает с NODE_PROBABILITY

MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
Метка, используемая для отображения.

Комментарии

При создании модели с помощью алгоритма линейной регрессии Майкрософт подсистема интеллектуального анализа данных создает специальный экземпляр модели деревьев принятия решений и предоставляет параметры, ограничивающие дерево, чтобы содержать все обучающие данные в одном узле. Все непрерывные входные данные помечаются флагами и рассматриваются как потенциальные регрессоры, но в конечной модели регрессорами остаются только те, которые подходят для обрабатываемых данных. В результате анализа получается либо одна формула регрессии для каждого регрессора, либо ни одной формулы регрессии.

Полную формулу регрессии можно просмотреть в окне Условные обозначения интеллектуального анализа данных, если щелкнуть узел (Все) в средстве просмотра деревьев (Майкрософт).

Кроме того, если создается модель дерева принятия решений, включающая непрерывный прогнозируемый атрибут, иногда в дереве появляются узлы регрессии, обладающие свойствами узлов дерева регрессии.

Распределение узлов для непрерывных атрибутов

Большинство важных сведений в узле регрессии содержится в таблице NODE_DISTRIBUTION. В следующем примере показан макет таблицы NODE_DISTRIBUTION. В этом примере структура интеллектуального анализа данных «Прямая почтовая рассылка» используется для создания модели линейной регрессии, которая прогнозирует доход клиента на основе возраста. Модель предназначена только для иллюстрации, так как ее можно легко создать с помощью существующей структуры данных и интеллектуального анализа данных AdventureWorks2012.

ATTRIBUTE_NAME	ATTRIBUTE_VALUE	Псевдоним	PROBABILITY	дисперсия	VALUETYPE
Годовой доход	Missing	0	0,000457142857142857	0	1
Годовой доход	57220,8876687257	17484	0,999542857142857	1041275619,52776	3
возраст;	471,687717702463	0	0	126.969442359327	7
возраст;	234,680904692439	0	0	0	8
возраст;	45,4269617936399	0	0	126.969442359327	9
	35793,5477381267	0	0	1012968919,28372	11

Таблица NODE_DISTRIBUTION содержит несколько строк, каждая из которых сгруппирована по переменной. Первые две строки всегда имеют типы значения 1 и 3. Эти строки описывают целевой атрибут. Последующие строки содержат сведения о формуле для какого-либо регрессора. Регрессор — это входная переменная, которая линейно связана с выходной переменной. Можно создать несколько регрессоров, и в каждом регрессоре будет отдельная строка для коэффициента (VALUETYPE = 7), роста оценки (VALUETYPE = 8) и статистики (VALUETYPE = 9). Наконец, в таблице присутствует строка, содержащая отсекаемый отрезок формулы (VALUETYPE = 11).

Элементы формулы регрессии

Вложенная таблица NODE_DISTRIBUTION содержит каждый элемент формулы регрессии в отдельной строке. Первые две строки данных в примере результатов содержат сведения о прогнозируемом атрибуте Yearly Income, который моделирует зависимую переменную. Столбец SUPPORT показывает число вариантов, входящих в несущее множество двух состояний этого атрибута: либо значение Годовой доход было доступно, либо значение Годовой доход отсутствовало.

Столбец VARIANCE показывает вычисленную дисперсию прогнозируемого атрибута. Дисперсия является показателем разброса значений в выборке при заданном ожидаемом распределении. Здесь дисперсия вычисляется как средний квадрат отклонения от среднего значения. Квадратный корень из дисперсии также называется стандартным отклонением. SQL Server Analysis Services не предоставляет стандартного отклонения, но его можно легко вычислить.

Для каждого регрессора выводится три строки. Они содержат коэффициент, рост оценки и статистику регрессора.

Наконец, таблица содержит строку с отсекаемым отрезком формулы.

Coefficient

Для каждого регрессора вычисляется коэффициент (VALUETYPE = 7). Сам коэффициент отображается в столбце ATTRIBUTE_VALUE, а столбец VARIANCE показывает дисперсию коэффициента. Коэффициенты вычисляются так, чтобы максимально увеличить линейность.

Рост оценки

Рост оценки (VALUETYPE = 8) для каждого регрессора представляет оценку интересности атрибута. Это значение можно использовать, чтобы оценить полезность нескольких регрессоров.

Статистика

Статистика регрессора (VALUETYPE = 9) является средним значением атрибута среди вариантов, имеющих значение. Столбец ATTRIBUTE_VALUE содержит собственно среднее значение, а столбец VARIANCE содержит сумму отклонений от среднего значения.

Intercept

Обычно отсекаемый отрезок (VALUETYPE = 11) или остаток в уравнении регрессии показывает значение прогнозируемого атрибута в точке, где входной атрибут имеет значение 0. Во многих случаях такая ситуация не может возникнуть и выполнение условия равенства входного атрибута нулю может привести к нелогичным результатам.

Например, в модели, которая прогнозирует доход на основе возраста, будет бесполезно задавать доход для клиента с возрастом 0. В реальных условиях более разумным будет выяснить поведение линии в отношении средних значений. Таким образом, SQL Server SQL Server Analysis Services изменяет перехват, чтобы выразить каждый регрессор в связи со средним значением.

Эту поправку трудно заметить в содержимом модели интеллектуального анализа данных, но она становится очевидной, если просмотреть полную формулу в окне Обозначения интеллектуального анализа данныхсредства просмотра деревьев (Майкрософт). Формула регрессии сдвигается от точки 0 к точке, представляющей среднее значение. В результате образуется представление, лучше сочетающееся с текущими данными.

Тогда, полагая средний возраст около 45, получим, что отсекаемый отрезок (VALUETYPE = 11) формулы регрессии показывает средний доход.

См. также:

Содержимое модели интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)
Алгоритм линейной регрессии (Майкрософт)
Технический справочник по алгоритму линейной регрессии (Майкрософт)
Примеры запросов модели линейной регрессии