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ALTER MINING STRUCTURE (DMX)

建立以現有採礦結構為基礎的新採礦模型。這個陳述式與 CREATE MINING MODEL 陳述式不同,因為必須有已經存在的結構,ALTER 陳述式才能建立新的採礦模型。

語法

ALTER MINING STRUCTURE <structure>
ADD MINING MODEL <model>
(
    [(<column definition list>)]
)
USING <algorithm> [(<parameter list>)] [WITH DRILLTHROUGH]

引數

  • structure
    模型要加入之採礦結構的名稱。
  • model
    模型的唯一名稱。
  • column definition list
    資料行定義的逗號分隔清單。
  • algorithm
    資料採礦提供者的提供者自訂名稱。
  • parameter list
    選擇性。提供者自訂之演算法參數的逗號分隔清單。

備註

如果採礦結構包含複合索引鍵,採礦模型就必須包含結構中定義的所有索引鍵資料行。

如果模型不需要可預測資料行 (例如使用 Microsoft 群集與 Microsoft 時序群集演算法建立的模型),您就不必在陳述式中包含資料行定義。產生之模型中的所有屬性都會當成輸入處理。

WITH DRILLTHROUGH 子句可以在新的採礦模型上鑽研。唯有您建立模型時,才能啟用鑽研。

資料行定義清單

定義使用資料行定義清單之模型結構的方式,是包含每個資料行的下列資訊:

  • 名稱 (強制的)
  • 模型旗標
  • 指出預測這個資料行之演算法的預測要求,由 PREDICTPREDICT_ONLY 子句指出

使用下列資料行定義清單的語法,以定義單一資料行:

<column name>    [<modeling flags>]    [<prediction>]

您可以為一個資料行定義多個模型旗標。如需可以在採礦模型資料行上定義之採礦模型旗標的描述,請參閱<採礦模型資料行>。

使用預測子句描述如何使用預測資料行。下表描述兩個可能的子句。

PREDICT

這個資料行可以依模型預測,也可以在輸入案例中提供以預測其他可預測資料行的值。

PREDICT_ONLY

這個資料行可以依模型預測,但是其值不能用於輸入案例中以預測其他可預測資料行的值。

參數定義清單

您可以使用參數清單調整模型的效能與功能。參數清單的語法如下:

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

如需與每一種演算法相關聯的參數清單,請參閱<資料採礦演算法>。

範例

下列範例將 Naive Bayes 採礦模型加入 New Mailing 採礦結構中。

ALTER MINING STRUCTURE [New Mailing]
ADD MINING MODEL [Naive Bayes]
(
    CustomerKey, 
    Gender,
    [Number Cars Owned],
    [Bike Buyer] PREDICT
)
Using Microsoft_Naive_Bayes

請參閱

參考

資料採礦延伸模組 (DMX) 資料定義陳述式
資料採礦延伸模組 (DMX) 資料操作陳述式
資料採礦延伸模組 (DMX) 陳述式參考

說明及資訊

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