Geben Sie eine Spalte an, die als Regressor in einem Modell verwendet werden soll.

Ein lineares Regressionsmodell stellt den Wert des vorhersagbaren Attributs als Ergebnis einer Formel dar, die die Eingaben so kombiniert, dass die Daten so gut wie möglich an eine geschätzte Regressionslinie angepasst werden. Der Algorithmus akzeptiert nur numerische Werte als Eingaben und erkennt automatisch die Eingaben, die optimal passen.

Sie können jedoch angeben, dass eine Spalte als Regressor eingeschlossen werden soll, indem Sie dem Modell den parameter FORCE_REGRESSOR hinzufügen und die zu verwendenden Regressoren angeben. Sie können dies in Fällen tun, in denen das Attribut Bedeutung hat, auch wenn der Effekt zu klein ist, um vom Modell erkannt zu werden, oder wenn Sie sicherstellen möchten, dass das Attribut in der Formel enthalten ist.

Im folgenden Verfahren wird beschrieben, wie Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell mit den gleichen Beispieldaten erstellen, die für das Lernprogramm für neurale Netzwerke verwendet werden. Das Modell ist nicht unbedingt robust, veranschaulicht jedoch, wie der Data Mining-Designer zum Anpassen eines linearen Regressionsmodells verwendet wird.

So wird's gemacht: Erstellen eines einfachen linearen Regressionsmodells

1. Erweitern Sie in SQL Server Data Tools (SSDT) im Lösungs-Explorer die Miningstrukturen.

2. Doppelklicken Sie auf Call Center.dmm, um es im Designer zu öffnen.

3. Wählen Sie im Menü "Miningmodell " die Option "Neues Miningmodell" aus.

4. Wählen Sie für den Algorithmus die lineare Regression von Microsoft aus. Geben Sie für den Namen die Call Center Regression ein.

5. Ändern Sie auf der Registerkarte "Miningmodelle " die Spaltennutzung wie folgt. Alle Spalten, die nicht in der folgenden Liste enthalten sind, sollten auf "Ignorieren" festgelegt werden, sofern sie noch nicht vorhanden sind.

   FactCallCenterID-Schlüssel

   ServiceGradePredictOnly

   GesamtoperatorenEingabe

   DurchschnittlicheZeitProFrageInput

6. Wählen Sie im Menü "Miningmodell " die Option " Modellparameter festlegen" aus.

7. Geben Sie für den Parameter FORCE_REGRESSOR in der Spalte "Wert " die Spaltennamen ein, die in eckige Klammern eingeschlossen sind und durch ein Komma getrennt sind:

   [Average Time Per Issue],[Total Operators]  
   

   Hinweis

   Der Algorithmus erkennt automatisch, welche Spalten die besten Regressoren sind. Sie müssen nur regressoren erzwingen, wenn Sie sicherstellen möchten, dass eine Spalte in der endgültigen Formel enthalten ist.

8. Wählen Sie im Menü "Miningmodell " die Option "Prozessmodell" aus.

   Im Viewer wird das Modell als einzelner Knoten dargestellt, der die Regressionsformel enthält. Sie können die Formel in der Mininglegende anzeigen oder die Koeffizienten für die Formel mithilfe von Abfragen extrahieren.

Siehe auch

Microsoft Linear Regressionsalgorithmus
Data Mining-Abfragen
Technische Referenz zum Microsoft Linear Regressionsalgorithmus
Miningmodellinhalt für lineare Regressionsmodelle (Analysis Services - Data Mining)