Sinalizadores de modelagem (Mineração de Dados)

Aplica-se a: SQL Server 2019 e anteriores do Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Você pode usar sinalizadores de modelagem em SQL Server SQL Server Analysis Services para fornecer informações adicionais a um algoritmo de mineração de dados sobre os dados definidos em uma tabela de casos. O algoritmo pode usar essas informações para criar um modelo de mineração de dados mais preciso.

Alguns sinalizadores de modelagem são definidos no nível da estrutura de mineração, enquanto outros são definidos no nível de coluna do modelo de mineração. Por exemplo, o sinalizador de modelagem NOT NULL é usado com colunas da estrutura de mineração. Você pode definir sinalizadores de modelagem adicionais nas colunas de modelo de mineração, dependendo do algoritmo usado para criar o modelo.

Lista de sinalizadores de modelagem

A lista a seguir descreve os sinalizadores de modelagem com suporte em SQL Server Analysis Services. Para obter informações sobre como os sinalizadores de modelagem têm suporte de algoritmos específicos, consulte o tópico de referência técnica do algoritmo que foi usado para criar o modelo.

NOT NULL
Indica que os valores da coluna de atributo não devem jamais conter um valor nulo. Um erro resultará se SQL Server Analysis Services encontrar um valor nulo para essa coluna de atributo durante o processo de treinamento do modelo.

MODEL_EXISTENCE_ONLY
Indica que a coluna será tratada como tendo dois estados possíveis: Ausente e Existente. Se o valor for NULL, será tratado como Missing. O sinalizador MODEL_EXISTENCE_ONLY é aplicado ao atributo previsível e tem suporte pela maioria dos algoritmos.

De fato, definir o sinalizador MODEL_EXISTENCE_ONLY para True alterar a representação dos valores de modo que haja somente dois estados: Ausente e Existente. Todos os estados não ausentes são combinados em um único valor Existente .

Um uso comum desse sinalizador de modelagem seria em atributos para os quais o estado NULL tem um significado implícito e o valor explícito do estado NOT NULL pode não ser tão importante quanto o fato de que a coluna possui algum valor. Por exemplo, uma coluna [DateContractSigned] pode ser NULL se nunca houve um contrato assinado e NOT NULL se o contrato foi assinado. Portanto, se o objetivo do modelo é prever se um contrato será assinado, você pode usar o sinalizador MODEL_EXISTENCE_ONLY para ignorar o valor da data exata dos casos NOT NULL e distinguir somente os casos em que um contrato seja Ausente ou Existente.

REGRESSOR
Indica que a coluna é uma candidata a ser usada como um regressor durante o processamento. Este sinalizador é definido em uma coluna de modelo de mineração e só pode ser aplicado a colunas com um tipo de dados numérico contínuo. Para obter mais informações sobre o uso desse sinalizador, consulte a seção neste tópico Usos do sinalizador de modelagem REGRESSOR.

Exibindo e alterando sinalizadores de modelagem

É possível exibir os sinalizadores de modelagem associados a uma coluna de estrutura de mineração ou uma coluna de modelo no Designer de Mineração de Dados ao exibir as propriedades da estrutura ou do modelo.

Para determinar quais sinalizadores de modelagem foram aplicados à estrutura de mineração atual, você pode criar uma consulta no conjunto de linhas de esquema de mineração de dados que retorna os sinalizadores de modelagem somente para as colunas de estrutura, usando uma consulta como a seguinte:

SELECT COLUMN_NAME, MODELING_FLAG  
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_STRUCTURE_COLUMNS  
WHERE STRUCTURE_NAME = '<structure name>'  

Você pode adicionar ou alterar os sinalizadores de modelagem usado em um modelo usando o Designer de Mineração de Dados e editando as propriedades das colunas associadas. Essas alterações exigem que a estrutura ou modelo sejam reprocessados.

Você pode especificar os sinalizadores de modelagem em uma nova estrutura de mineração ou modelo de mineração usando DMX, ou usando AMO ou scripts XMLA. No entanto, não é possível alterar os sinalizadores de modelagem usados em um modelo e em uma estrutura de mineração existentes com o uso de DMX. Você deve criar um novo modelo de mineração usando a sintaxe ALTER MINING STRUCTURE....ADD MINING MODEL.

Usos do sinalizador de modelagem REGRESSOR

Ao definir o sinalizador de modelagem REGRESSOR em uma coluna, você está indicando ao algoritmo que essa coluna contém possíveis regressores. Os regressores reais usados no modelo são determinados pelo algoritmo. Um regressor potencial poderá ser descartado se não modelar o atributo previsível.

Quando você construir um modelo usando o Assistente de Mineração de Dados, todas as colunas de entrada contínuas serão sinalizadas como possíveis regressores. Portanto, mesmo que você não defina explicitamente um sinalizador REGRESSOR em uma coluna, ela poderá ser usada como um regressor no modelo.

Para determinar os regressores que foram realmente usados no modelo processado, realize uma consulta em um conjunto de linhas do esquema do modelo de mineração, conforme mostrado neste exemplo:

SELECT COLUMN_NAME, MODELING_FLAG  
FROM $system.DMSCHEMA_MINING_COLUMNS  
WHERE MODEL_NAME = '<model name>'  

Observação Se você modificar um modelo de mineração e alterar o tipo de conteúdo de uma coluna de contínuo para discreto, terá que alterar manualmente o sinalizador da coluna de mineração e, em seguida, processar novamente o modelo.

Regressor em modelos de regressão lineares

Os modelos de regressão linear são baseados no algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft. Mesmo que você não use o algoritmo regressão linear da Microsoft, qualquer modelo de árvore de decisão pode conter uma árvore ou nós que representem uma regressão em um atributo contínuo.

Portanto, nesses modelos, não é necessário especificar que uma coluna contínua representa um regressor. O algoritmo Árvores de Decisão da Microsoft particionará o conjunto de dados em regiões com padrões significativos, mesmo que você não defina o sinalizador REGRESSOR na coluna. A diferença é que, quando você define o sinalizador de modelagem, o algoritmo tentará encontrar equações de regressão da forma a seguir para se ajustar aos padrões nos nós da árvore.

a*C1 + b*C2 + ...

Em seguida, a soma dos restos é calculada e, se o desvio for muito grande, será forçada uma divisão da árvore.

Por exemplo, se você estiver prevendo o comportamento de compra dos clientes usando Renda como um atributo e definir o sinalizador de modelagem REGRESSOR na coluna, o algoritmo primeiro tentará adequar-se aos valores de Renda usando uma fórmula de regressão padrão. Se o desvio for muito grande, a fórmula de regressão será abandonada e a árvore será dividida em algum outro atributo. O algoritmo árvore de decisão tentará então ajustar um regressor para income em cada uma das ramificações após a divisão.

Você pode usar o parâmetro FORCE_REGRESSOR para garantir que o algoritmo usará determinado regressor. Esse parâmetro pode ser usado com o algoritmo Árvores de Decisão e com o algoritmo Regressão Linear.

Related Tasks

Use os links a seguir para saber mais sobre como usar sinalizadores de modelagem.