このトピックでは、Microsoft ロジスティック回帰アルゴリズムを使用するモデルに固有のマイニング モデル コンテンツについて説明します。 すべてのモデルの種類で共有される統計と構造、およびマイニング モデル コンテンツに関連する用語の一般的な定義を解釈する方法については、「 マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
ロジスティック回帰モデルの構造について
ロジスティック回帰モデルは、隠しノードを排除するためにモデルを制約するパラメーターを持つ Microsoft ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して作成されます。 したがって、ロジスティック回帰モデルの全体的な構造は、ニューラル ネットワークとほぼ同じです。各モデルには、モデルとそのメタデータを表す単一の親ノードと、モデルで使用される入力に関する説明的な統計情報を提供する特別な限界統計ノード (NODE_TYPE = 24) があります。
さらに、モデルには、予測可能な各属性のサブネットワーク (NODE_TYPE = 17) が含まれています。 ニューラル ネットワーク モデルの場合と同様に、各サブネットワークには常に 2 つの分岐が含まれます。1 つは入力レイヤー用で、もう 1 つは隠し層 (NODE_TYPE = 19) を含む分岐と、ネットワークの出力レイヤー (NODE_TYPE = 20) を含みます。 複数の属性が予測専用として指定されている場合は、同じサブネットワークを複数の属性に使用できます。 入力でもある予測可能な属性は、同じサブネットワークに表示されない場合があります。
ただし、ロジスティック回帰モデルでは、非表示レイヤーを表すノードは空であり、子はありません。 したがって、モデルには、個々の出力 (NODE_TYPE = 23) と個々の入力 (NODE_TYPE = 21) を表すノードが含まれていますが、個々の非表示ノードは含まれます。
既定では、ロジスティック回帰モデルが Microsoft ニューラル ネットワーク ビューアーに表示されます。 このカスタム ビューアーを使用すると、入力属性とその値をフィルター処理し、それらが出力に与える影響をグラフィカルに確認できます。 ビューアーのツールヒントには、入力値と出力値の各ペアに関連付けられている確率とリフトが表示されます。 詳細については、「 Microsoft ニューラル ネットワーク ビューアーを使用したモデルの参照」を参照してください。
入力とサブネットワークの構造を調べ、詳細な統計情報を表示するには、Microsoft 汎用コンテンツ ツリー ビューアーを使用できます。 任意のノードをクリックして展開し、子ノードを表示したり、ノードに含まれる重みや他の統計情報を表示したりできます。
ロジスティック回帰モデルのモデル コンテンツ
このセクションでは、ロジスティック回帰に特定の関連性を持つマイニング モデル コンテンツ内の列についてのみ、詳細と例を示します。 モデルの内容はニューラル ネットワーク モデルとほぼ同じですが、便宜上、この表ではニューラル ネットワーク モデルに適用される説明を繰り返すことができます。
ここでは説明されていないスキーマ行セットの汎用列 (MODEL_CATALOGやMODEL_NAMEなど) の詳細、またはマイニング モデルの用語の説明については、「 マイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」を参照してください。
モデルカタログ
モデルが格納されているデータベースの名前。
MODEL_NAME
モデルの名前。
属性名
このノードに対応する属性の名前。
| ノード | コンテンツ |
|---|---|
| モデルルート | 空白 |
| マージナル統計 | 空白 |
| 入力レイヤー | 空白 |
| 入力ノード | 入力属性名 |
| 隠れ層 | 空白 |
| 出力レイヤー | 空白 |
| 出力ノード | 出力属性名 |
ノード名
ノード名。 現在、この列にはNODE_UNIQUE_NAMEと同じ値が含まれていますが、これは将来のリリースで変更される可能性があります。
NODE_UNIQUE_NAME
ノードの一意の名前。
名前と ID がモデルに関する構造情報を提供する方法の詳細については、「 ノード名と ID の使用」セクションを参照してください。
NODE_TYPE
ロジスティック回帰モデルでは、次のノードの種類が出力されます。
| ノードの種類 ID | 説明 |
|---|---|
| 1 | モデル。 |
| 十七 | サブネットワークのオーガナイザー ノード。 |
| 18 | 入力レイヤーのオーガナイザー ノード。 |
| 19 | 非表示レイヤーのオーガナイザー ノード。 非表示レイヤーは空です。 |
| 20 | 出力レイヤーのオーガナイザー ノード。 |
| 21 (二十一) | 入力属性ノード。 |
| 23 | 出力属性ノード。 |
| 二十四 | マージナル統計ノード。 |
ノードキャプション
ノードに関連付けられているラベルまたはキャプション。 ロジスティック回帰モデルでは、常に空白です。
子供の基数
ノードに含まれる子の数の見積もり。
| ノード | コンテンツ |
|---|---|
| モデルルート | 少なくとも 1 つのネットワーク、1 つの必要な限界ノード、1 つの必須入力レイヤーを含む子ノードの数を示します。 たとえば、値が 5 の場合、3 つのサブネットワークがあります。 |
| マージナル統計 | 常に 0。 |
| 入力レイヤー | モデルで使用された入力属性値のペアの数を示します。 |
| 入力ノード | 常に 0。 |
| 隠れ層 | ロジスティック回帰モデルでは、常に 0 です。 |
| 出力レイヤー | 出力値の数を示します。 |
| 出力ノード | 常に 0。 |
親ユニーク名
ノードの親の一意の名前。 ルート レベルのすべてのノードに対して NULL が返されます。
名前と ID がモデルに関する構造情報を提供する方法の詳細については、「 ノード名と ID の使用」セクションを参照してください。
ノードの説明
ノードのわかりやすい説明。
| ノード | コンテンツ |
|---|---|
| モデルルート | 空白 |
| マージナル統計 | 空白 |
| 入力レイヤー | 空白 |
| 入力ノード | 入力属性名 |
| 隠れ層 | 空白 |
| 出力レイヤー | 空白 |
| 出力ノード | 出力属性が連続している場合は、出力属性の名前が含まれます。 出力属性が不連続または分離されている場合は、属性の名前と値が含まれます。 |
ノードルール
ノードに埋め込まれている規則の XML 記述。
| ノード | コンテンツ |
|---|---|
| モデルルート | 空白 |
| マージナル統計 | 空白 |
| 入力レイヤー | 空白 |
| 入力ノード | NODE_DESCRIPTION列と同じ情報を含む XML フラグメント。 |
| 隠れ層 | 空白 |
| 出力レイヤー | 空白 |
| 出力ノード | NODE_DESCRIPTION列と同じ情報を含む XML フラグメント。 |
限界規則
ロジスティック回帰モデルの場合は、常に空白です。
ノード確率
このノードに関連付けられている確率。 ロジスティック回帰モデルの場合は、常に 0 です。
周辺確率
親ノードからノードに到達する確率。 ロジスティック回帰モデルの場合は、常に 0 です。
ノード配分
ノードの統計情報を含む入れ子になったテーブル。 各ノード タイプのこのテーブルの内容の詳細については、「 ニューラル ネットワーク モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)」の「NODE_DISTRIBUTION テーブルについて」セクションを参照してください。
ノードサポート
ロジスティック回帰モデルの場合は、常に 0 です。
注
このモデルの種類の出力は確率論的ではないため、サポート確率は常に 0 です。 アルゴリズムにとって意味のある唯一のことは重みです。したがって、アルゴリズムは確率、サポート、または分散を計算しません。
特定の値のトレーニング ケースでのサポートに関する情報を取得するには、限界統計ノードを参照してください。
MSOLAP_MODEL_COLUMN
|Node|コンテンツ|
|----------|-------------|
|モデル ルート|空白|
|限界統計|空白|
|入力レイヤー|空白|
|入力ノード|入力属性名.|
|隠しレイヤー|空白|
|出力レイヤー|空白|
|出力ノード|入力属性名.|
MSOLAP_NODE_SCORE
ロジスティック回帰モデルでは、常に 0 です。
MSOLAP_NODE_SHORT_CAPTION
ロジスティック回帰モデルでは、常に空白です。
ノード名と ID の使用
ロジスティック回帰モデルのノードの名前付けにより、モデル内のノード間のリレーションシップに関する追加情報が提供されます。 次の表に、各レイヤーのノードに割り当てられている ID の規則を示します。
| ノード タイプ | ノード ID の規則 |
|---|---|
| モデルルート (1) | 00000000000000000. |
| マージナル統計ノード (24) | 10000000000000000 |
| 入力レイヤー (18) | 30000000000000000 |
| 入力ノード (21) | 60000000000000000 から始まる |
| サブネットワーク (17) | 20000000000000000 |
| 非表示レイヤー (19) | 40000000000000000 |
| 出力レイヤー (20) | 50000000000000000 |
| 出力ノード (23) | 8000000000000000 から開始 |
これらの ID を使用して、出力ノードの NODE_DISTRIBUTION テーブルを表示することで、出力属性が特定の入力レイヤー属性にどのように関連しているかを判断できます。 そのテーブルの各行には、特定の入力属性ノードを指す ID が含まれています。 NODE_DISTRIBUTION テーブルには、その入出力ペアの係数も含まれています。
こちらもご覧ください
Microsoft ロジスティック回帰アルゴリズム
ニューラル ネットワーク モデルのマイニング モデル コンテンツ (Analysis Services - データ マイニング)
ロジスティック回帰モデルクエリの例
Microsoft ロジスティック回帰アルゴリズムテクニカル リファレンス