Ziel des Data Mining-Modelltrainings

Gilt für:SQL Server SSIS Integration Runtime in Azure Data Factory

Das Trainingsziel für Data-Mining-Modelle trainiert Data-Mining-Modelle, indem es die Daten, die das Ziel empfängt, durch die Data-Mining-Modellalgorithmen leitet. Mehrere Data-Mining-Modelle können für ein Ziel trainiert werden, wenn die Modelle auf derselben Data-Mining-Struktur basieren. Weitere Informationen finden Sie unter Mining Structure Columns und Mining Model Columns.

Konfiguration des Ziels des Data Mining-Modelltrainings

Wenn eine Spalte auf Fallebene der Zielstruktur und die modelle, die auf der Struktur basieren, den Inhaltstyp KEY TIME oder KEY SEQUENCEaufweist, müssen die Eingabedaten in dieser Spalte sortiert werden. Beispielsweise verwenden Modelle, die mit dem Microsoft Time Series-Algorithmus erstellt wurden, den KEY TIME-Inhaltstyp. Wenn die Eingabedaten nicht sortiert sind, kann die Verarbeitung des Modells fehlschlagen. Falls die Daten sortiert werden müssen, können sie mithilfe einer Transformation zum Sortieren in einer früheren Phase des Datenflusses sortiert werden. Diese Anforderung gilt nicht für Spalten mit dem KEY-Inhaltstyp. Weitere Informationen finden Sie unter Inhaltstypen (Data Mining) und Transformation zum Sortieren.

Dieses Ziel weist eine Eingabe und keine Ausgabe auf.

Das Ziel für das Training von Data-Mining-Modellen verwendet einen Verbindungs-Manager für SQL Server Analysis Services, um eine Verbindung mit dem Analysis Services-Projekt oder mit der Analysis-Services-Instanz herzustellen, das bzw. die die Miningstruktur und die Miningmodelle enthält, die mit diesem Ziel trainiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Analysis Services Verbindungs-Manager.

Sie können Eigenschaften mit dem SSIS -Designer oder programmgesteuert festlegen.

Das Dialogfeld Erweiterter Editor enthält die Eigenschaften, die programmgesteuert festgelegt werden können. Klicken Sie auf eines der folgenden Themen, um weitere Informationen zu den Eigenschaften zu erhalten, die Sie im Dialogfeld Erweiterter Editor oder programmgesteuert festlegen können:

• Gemeinsame Eigenschaften

• Benutzerdefinierte Eigenschaften des Ziels für das Data Mining-Modelltraining

Weitere Informationen zum Festlegen der Eigenschaften finden Sie unter Festlegen der Eigenschaften einer Datenflusskomponente.

Editor zum Trainieren von Data Mining-Modellen (Registerkarte „Verbindung“)

Wählen Sie auf der Seite Verbindung des Dialogfelds Trainings-Editor für Data Mining-Modelle ein Mining-Modell zum Trainieren aus.

Optionen

Verbindungs-Manager
Wählen Sie eine Verbindung aus der Liste der vorhandenen Analysis Services -Verbindungen aus, oder erstellen Sie wie im Folgenden beschrieben über die Schaltfläche Analysis Services Neu eine neue -Verbindung.

Neu
Erstellen Sie mithilfe des Dialogfelds Analysis Services-Verbindungs-Manager hinzufügen eine neue Verbindung.

Miningstruktur
Wählen Sie eine Struktur aus der Liste der verfügbaren Miningstrukturen, oder erstellen Sie durch Klicken auf Neueine neue Struktur.

Neu
Erstellen Sie mit dem Data Mining-Assistenten eine neue Miningstruktur und ein neues Miningmodell.

Miningmodelle
Zeigt die Liste der mit der ausgewählten Miningstruktur verknüpften Miningmodelle an.

Editor zum Trainieren von Data Mining-Modellen (Registerkarte Spalten)

Verwenden Sie die Seite Spalten des Dialogfelds Editor zum Trainieren von Data Mining-Modellen, um Eingabespalten den Spalten in der Miningstruktur zuzuordnen.

Optionen

Verfügbare Eingabespalten
Zeigt die Liste der verfügbaren Eingabespalten an. Ziehen Sie Eingabespalten, um sie den Spalten der Miningstruktur zuzuordnen.

Miningstrukturspalten
Zeigen Sie die Liste der Spalten der Miningstruktur an. Ziehen Sie Miningstrukturspalten, um sie den verfügbaren Eingabespalten zuzuordnen.

Eingabespalte
Zeigen Sie die in obiger Tabelle ausgewählten Eingabespalten an. Verwenden Sie zum Ändern oder Entfernen einer Zuordnungsauswahl die Liste Verfügbare Eingabespalten.

Miningstrukturspalten
Alle verfügbaren Zielspalten anzeigen, unabhängig davon, ob sie zugeordnet sind oder nicht.