CRIAR MODELO DE MINERAÇÃO (DMX)

Aplica-se a: SQL Server Analysis Services

Cria tanto um novo modelo de mineração como uma estrutura de mineração na base de dados. Pode criar um modelo definindo o novo modelo na instrução, ou utilizando a Linguagem de Marcação de Modelos Preditivos (PMML). Esta segunda opção é apenas para utilizadores avançados.

A estrutura de mineração é nomeada acrescentando "_structure" ao nome do modelo, o que garante que o nome da estrutura é único em relação ao nome do modelo.

Para criar um modelo de mineração para uma estrutura mineira existente, utilize a instrução ALTER MINING STRUCTURE (DMX ).

Syntax

  
CREATE [SESSION] MINING MODEL <model>  
(  
    [(<column definition list>)]  
)  
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH]  
CREATE MINING MODEL <model> FROM PMML <xml string>  

Arguments

Modelo
Um nome único para o modelo.

Lista de definição de colunas
Uma lista separada por vírgulas de definições de colunas.

Algoritmo
O nome de um algoritmo de mineração de dados, conforme definido pelo fornecedor atual.

Lista de parâmetros
Optional. Uma lista separada por vírgulas de parâmetros definidos pelo fornecedor para o algoritmo.

String XML
(Para uso avançado apenas.) Um modelo codificado em XML (PMML). A sequência deve estar incluída entre aspas simples (').

A cláusula SESSION permite-lhe criar um modelo de mineração que é automaticamente removido do servidor quando a ligação fecha ou a sessão expira. Os modelos de mineração SESSION são úteis porque não exigem que o utilizador seja administrador de base de dados e só utilizam espaço em disco enquanto a ligação estiver aberta.

A cláusula WITH DRILLTHROUGH permite o drill through no novo modelo de mineração. O Drillthrough só pode ser ativado quando crias o modelo. Para alguns tipos de modelos, é necessário o drillthrough para navegar pelo modelo no visualizador personalizado. O Drillthrough não é necessário para previsão nem para navegar pelo modelo usando o Microsoft Generic Content Tree Viewer.

A instrução CRIAR MODELO DE MINERAÇÃO cria um novo modelo de mineração baseado na lista de definição de colunas, no algoritmo e na lista de parâmetros do algoritmo.

Lista de Definição de Colunas

Define a estrutura de um modelo que utiliza a lista de definição de colunas incluindo a seguinte informação para cada coluna:

• Nome (obrigatório)

• Tipo de dado (obrigatório)

• Distribution

• Lista de bandeiras de modelação

• Tipo de conteúdo (obrigatório)

• Pedido de previsão, que indica ao algoritmo que deve prever esta coluna, indicado pela cláusula PREDICT ou PREDICT_ONLY

• Relação com uma coluna de atributos (obrigatória apenas se aplicável), indicada pela cláusula RELATED TO

Use a seguinte sintaxe para a lista de definição de colunas, para definir uma única coluna:

<column name>    <data type>    [<Distribution>]    [<Modeling Flags>]    <Content Type>    [<prediction>]    [<column relationship>]   

Use a seguinte sintaxe para a lista de definição de colunas, para definir uma coluna de tabela aninhada:

<column name>    TABLE    [<prediction>] ( <non-table column definition list> )  

Exceto para flags de modelação, não pode usar mais do que uma cláusula de um determinado grupo para definir uma coluna. Pode definir múltiplas flags de modelação para uma coluna.

Para uma lista dos tipos de dados, tipos de conteúdo, distribuições de colunas e flags de modelação que pode usar para definir uma coluna, veja os seguintes tópicos:

• Tipos de Dados (Mineração de Dados)

• Tipos de Conteúdo (Mineração de Dados)

• Distribuições de Colunas (Mineração de Dados)

• Flags de Modelação (Mineração de Dados)

Pode adicionar uma cláusula à instrução para descrever a relação entre duas colunas. Os Serviços de Análise suportam a utilização da seguinte <cláusula de relação> de coluna.

RELACIONADO COM
Esta forma indica uma hierarquia de valores. O destino de uma coluna RELATED TO pode ser uma coluna chave numa tabela aninhada, uma coluna discretamente valorada na linha do caso, ou outra coluna com uma cláusula RELATED TO, o que indica uma hierarquia mais profunda.

Use uma cláusula de previsão para descrever como a coluna de previsão é usada. A tabela seguinte descreve as duas possíveis orações.

Lista de Definição de Parâmetros

Pode usar a lista de parâmetros para ajustar o desempenho e a funcionalidade de um modelo de mineração. A sintaxe da lista de parâmetros é a seguinte:

[<parameter> = <value>, <parameter> = <value>,...]  

Para uma lista dos parâmetros associados a cada algoritmo, veja Algoritmos de Mineração de Dados (Serviços de Análise - Mineração de Dados).

Observações

Se quiser criar um modelo que tenha um conjunto de dados de teste incorporado, deve usar a instrução CRIAR ESTRUTURA DE MINERAÇÃO seguida de ALTERAR ESTRUTURA DE MINERAÇÃO. No entanto, nem todos os tipos de modelos suportam um conjunto de dados de retenção. Para mais informações, consulte CRIAR ESTRUTURA DE MINERAÇÃO (DMX).

Para uma explicação de como criar um modelo de mineração usando a instrução CREATEMODEL, consulte o Tutorial DMX de Previsão de Séries Temporais.

Exemplo de Naive Bayes

O exemplo seguinte utiliza o algoritmo Naive Bayes da Microsoft para criar um novo modelo de mineração. A coluna Comprador de Bicicleta é definida como o atributo previsível.

CREATE MINING MODEL [NBSample]  
(  
    CustomerKey LONG KEY,   
    Gender TEXT DISCRETE,  
    [Number Cars Owned] LONG DISCRETE,  
    [Bike Buyer] LONG DISCRETE PREDICT  
)  
USING Microsoft_Naive_Bayes  

Exemplo de Modelo de Associação

O exemplo seguinte utiliza o algoritmo da Microsoft Association para criar um novo modelo de mineração. A afirmação aproveita a capacidade de encaixar uma tabela dentro da definição do modelo usando uma coluna de tabela. O modelo é modificado utilizando os parâmetros MINIMUM_PROBABILITY e MINIMUM_SUPPORT .

CREATE MINING MODEL MyAssociationModel (  
    OrderNumber TEXT KEY,  
    [Products] TABLE PREDICT (  
        [Model] TEXT KEY  
    )  
)  
USING Microsoft_Association_Rules (Minimum_Probability = 0.1, MINIMUM_SUPPORT = 0.01)  

Exemplo de Agrupamento de Sequências

O exemplo seguinte utiliza o algoritmo Microsoft Sequence Clustering para criar um novo modelo de mineração. São usadas duas chaves para definir o modelo. A coluna OrderNumber é usada como chave de caso e especifica ordens individuais. A coluna LineNumber é usada como chave de tabela aninhada e especifica a sequência em que os itens foram adicionados a uma ordem.

CREATE MINING MODEL BuyingSequence (  
    [Order Number] TEXT KEY,  
    [Products] TABLE   
     (  
        [Line Number] LONG KEY SEQUENCE,  
        [Model] TEXT DISCRETE PREDICT  
    )  
)  
USING Microsoft_Sequence_Clustering  

Exemplo de Série Temporal

O exemplo seguinte utiliza o algoritmo Microsoft Times Series para criar um novo modelo de mineração utilizando o algoritmo ARTxp. ReportingDate é a coluna chave para a série temporal e ModelRegion é a coluna chave para a série de dados. Neste exemplo, assume-se que a periodicidade dos dados é a cada 12 meses. Portanto, o parâmetro PERIODICITY_HINT é definido para 12.

CREATE MINING MODEL SalesForecast (  
        ReportingDate DATE KEY TIME,  
        ModelRegion TEXT KEY,  
        Amount LONG CONTINUOUS PREDICT,  
        Quantity LONG CONTINUOUS PREDICT  
)  
USING Microsoft_Time_Series (PERIODICITY_HINT = '{12}', FORECAST_METHOD = 'ARTXP')  

Conteúdo relacionado

• Instruções DMX - Definição de Dados
• Instruções DMX - Manipulação de Dados
• Instruções de Extensões de Mineração de Dados (DMX)