Создание моделей интеллектуального анализа
В отличие от структуры модель ИАД содержит столбцы, которые помечены как входы или выходы, и указание на алгоритм со всеми характерными параметрами [1]. Модель может содержать любое подмножество столбцов из структуры. Для этого в модель включается ключ структуры ИАД и ключи всех вложенных таблиц. Самый простой способ включения модели в структуру реализуется по умолчанию. Реализовать простой способ можно указанием названия и алгоритма в конструкции, приведённой в листинге 14.3
ALTER MINING STRUCTURE [TEACHER1]
ADD MINING MODEL [TeacherClasters]
USING Microsoft Clustering
В большинстве случае в конструкции DMX требуется указать список столбцов. Для указания принадлежности столбца к входу или выходу используются флаги PREDICT И PREDICT_ONLY. Столбцы без флагов автоматически относятся к входу. В листинге 14.4 приведено определение модели дерева решений, которая прогнозирует учёное звание (AcademStatus) на основе возраста преподавателя и наличия учёной степени (AcademDegree).
ALTER MINING STRUCTURE [Teacher2]
ADD MINING MODEL [PredictAcademStatus-Tree]
{
[TeacherID],
[AcademStatus] PREDICT
[Age],
[AcademDegree]
} USING Microsoft Decision Trees
Не все алгоритмы ИАД могут работать с непрерывными типами данных. Для решения этой проблемы в модель можно включить дополнительный столбец с типом содержимого DISCRETZED. Это позволяет представить один столбец с различными типами содержимого внутри структуры. Например, в листинге 14.5 применяется дополнительный столбец AgeDisc, имеющий связь со столбцом Age. За счёт этой связи поддерживается согласованность столбцов с остальными моделями структуры.
ALTER MINING STRUCTURE [Teacher2]
ADD MINING MODEL [PredictAcademStatus-Tree]
{
[TeacherID],
[AcademStatus] PREDICT
[Age],
[AgeDisc] AS [Age]
[AcademDegree]
} USING Microsoft Naive Bayes
После определения структур и модели ИАД выполняется процедура заполнения их данными. Доступ к данным осуществляется через именованный источник данных. При выполнении запроса служба SQL Server Analysis Services считывает данные в кэш. После этого исходные типы данных источника преобразуются к типам данных, указанным в структуре интеллектуального анализа данных.
Краткие итоги
Для задания структур и моделей для интеллектуального анализа данных компанией Microsoft разработан язык многомерных выражений Data Mining Extensions (DMX).
Разделение данных на обучающие и проверочные наборы выполняется автоматически, если в структуре интеллектуального анализа данных задать процента данных для проверки.
Не все алгоритмы интеллектуального анализа работают с непрерывными типами данных. Для решения этой проблемы в модель можно включить дополнительный столбец с типом содержимого DISCRETZED.
Модель ИАД содержит столбцы из структуры, которые помечены как входы или выходы, и указание на используемый алгоритм. Для этого в модель включается ключ структуры ИАД и ключи вложенных таблиц. Простейший способ включения модели в структуру реализуется по умолчанию.