База ответов ИНТУИТ

Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server 2008

<<- Назад к вопросам

Пусть мы хотим, чтобы при прогнозирующем соединении автоматически сопоставлялись имена столбцов "исходного" запроса (исходных данных) с совпадающими по именам столбцами модели (те предложение ON можно было бы опустить) Для этого надо использовать инструкцию DMX (выберите наиболее точный вариант):

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
SPECIAL PREDICTION JOIN
NATURAL PREDICTION JOIN(Верный ответ)
PREDICTION JOIN
PREDICTION CROSS JOIN
Похожие вопросы
Пусть необходимо с помощью оператора INSERT INTO обработать структуру, включающую вложенные таблицы В приведенном списке выберите инструкцию, которую нужно использовать для формирования набора данных, помещаемого в структуру:
В алгоритме Apriori и основанном на нем алгоритме Microsoft Association Rules, чтобы оценить взаимную зависимость двух элементов используется показатель importance (важность) Importance({A,B})=1 означает что (выберите наиболее точный ответ):
В языке DMX указывать используемый алгоритм интеллектуального анализа надо (выберите наиболее точный ответ):
Чтобы оператор DMX SELECT вернул не весь набор записей, а только первые 5, надо использовать формат:
Если столбец исходных данных, помещаемых в модель или структуру оператором INSERT INTO, не должен использоваться для заполнения структуры или модели (те пропускается), это указывается с помощью:
Для создания временной структуры интеллектуального анализа данных в операторе CREATE MINING STRUCTURE надо использовать ключевое слово:
В запросах к модели, основанной на алгоритме Microsoft Sequence Clustering, в которых требуется получить наиболее вероятное продолжение последовательности, надо использовать функцию:
Выберите правильное продолжение утверждения: "Параметр FORCE_REGRESSOR, требующий от алгоритма обязательно использовать указанные столбцы в качестве регрессоров …"
Параметр MAXIMUM_STATES указывает максимальное количество состояний атрибута, поддерживаемое алгоритмом Если количество состояний больше, то алгоритм использует наиболее частые состояния атрибутов и считает остальные состояния отсутствующими Значение по умолчанию для этого параметра алгоритма Microsoft Naive Bayes:
Если надо гарантировать возможность повторного создания такого же разбиения исходных данных на обучающий и проверочный набор (при условии, что исходные данные остались прежними), при создании структуры…