SystemGetClusterCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos)
Se aplica a:
SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.
Particiona la estructura de minería de datos en el número especificado de secciones transversales, entrena un modelo para cada partición y, a continuación, devuelve métricas de precisión para cada partición.
Nota : este procedimiento almacenado solamente se puede utilizar con una estructura de minería de datos que contiene al menos un modelo de agrupación en clústeres. Para validar entre modelos que no son clústeres, debe usar SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos).
Sintaxis
SystemGetClusterCrossValidationResults(
<structure name>,
[,<mining model list>]
,<fold count>}
,<max cases>
<test list>])
Argumentos
estructura de minería de datos
Nombre de una estructura de minería de datos en la base de datos actual.
(necesario)
lista de modelos de minería de datos
Lista separada por comas de los modelos de minería de datos que van a validarse.
Si no se especifica una lista de modelos de minería de datos, la validación cruzada se realiza en todos los modelos de agrupación en clústeres asociados a la estructura especificada.
Nota:
Para validar de forma cruzada los modelos que no son modelos de agrupación en clústeres, debe usar un procedimiento almacenado independiente, SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos).
(opcional).
recuento de plegamientos
Entero que especifica el número de particiones en que debe separarse el conjunto de datos. El valor mínimo es 2. El número máximo de subconjuntos es maximum integer o el número de casos, el que sea más bajo.
Cada partición contendrá aproximadamente este número de casos:recuento máximo de plegamientos de casos/.
No existe ningún valor predeterminado.
Nota:
El número de subconjuntos afecta enormemente al tiempo necesario para realizar la validación cruzada. Si selecciona un número demasiado alto, puede que la consulta se ejecute durante mucho tiempo y, en algunos casos, es posible que el servidor deje de responder o que se agote el tiempo de espera.
(necesario)
número máximo de casos
Entero que especifica el número máximo de casos que se pueden probar.
Un valor igual a 0 indica que se usarán todos los casos del origen de datos.
Si especifica un número superior al número real de casos del conjunto de datos, se utilizarán todos los casos del origen de datos.
(necesario)
lista de pruebas
Cadena que especifica las opciones de prueba.
Nota : este parámetro se reserva para un uso futuro.
(opcional).
Tipo de valor devuelto
La tabla Tipo devuelto contiene puntuaciones para cada partición individual y agregados para todos los modelos.
En la tabla siguiente se describen las columnas que devuelve.
| Nombre de columna | Descripción |
|---|---|
| ModelName | Nombre del modelo probado. |
| AttributeName | Nombre de la columna de predicción. Para los modelos de clústeres, siempre es null. |
| AttributeState | Valor de destino especificado en la columna de predicción. En el caso de los modelos de clúster, siempre es NULL. |
| PartitionIndex | Índice basado en 1 que identifica a qué partición se aplican los resultados. |
| PartitionSize | Entero que indica el número de casos incluido en cada partición. |
| Prueba | Tipo de prueba que se realizó. |
| Medida | Nombre de la medida que devuelve la prueba. Las medidas de cada modelo dependen del tipo del valor de predicción. Para obtener una definición de cada medida, vea Validación cruzada (Analysis Services - Minería de datos). Para obtener una lista de las medidas que se devuelven para cada tipo de predicción, vea Medidas en el informe de validación cruzada. |
| Valor | Valor de la medida de prueba especificada. |
Comentarios
Para devolver métricas de precisión para todo el conjunto de datos, use SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos).
Además, si el modelo de minería de datos ya se ha particionado en plegamientos, puede omitir el procesamiento y devolver solo los resultados de la validación cruzada mediante SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos).
Ejemplos
En el ejemplo siguiente se muestra cómo particionar una estructura de minería de datos en tres subconjuntos y probar, a continuación, dos modelos de agrupación en clústeres asociados a la estructura de minería de datos.
La línea tres del código muestra los modelos específicos de minería de datos que desea probar. Si no especifica la lista, se utilizan todos los modelos de agrupación en clústeres asociados a la estructura.
La línea cuatro del código especifica el número de subconjuntos y la línea cinco especifica el número máximo de casos que deben utilizarse.
Dado que se trata de modelos de agrupación en clústeres, no es necesario especificar un atributo o valor de predicción.
CALL SystemGetClusterCrossValidationResults(
[v Target Mail],
[Cluster 1], [Cluster 2],
3,
10000
)
Resultados del ejemplo:
| ModelName | AttributeName | AttributeState | PartitionIndex | PartitionSize | Prueba | Medida | Valor |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Clúster 1 | 1 | 3025 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.930524511864121 | ||
| Clúster 1 | 2 | 3025 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.919184178430778 | ||
| Clúster 1 | 3 | 3024 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.929651120490248 | ||
| Clúster 2 | 1 | 1289 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.922789726933607 | ||
| Clúster 2 | 2 | 1288 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.934865535691068 | ||
| Clúster 2 | 3 | 1288 | Agrupación en clústeres | Probabilidad de casos | 0.924724595688798 |
Requisitos
La validación cruzada solo está disponible en SQL Server Enterprise a partir de SQL Server 2008.
Consulte también
SystemGetCrossValidationResults (Analysis Services - Minería de datos)
SystemGetAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos)
SystemGetClusterCrossValidationResults
SystemGetClusterAccuracyResults (Analysis Services - Minería de datos)