Согласно заданным значениям процента обучающих данных и максимального объема проверочных данных входные значения произвольным ...

Согласно заданным значениям процента обучающих данных и максимального объема проверочных данных входные значения произвольным образом разбиваются на два набора: обучающий и проверочный. Множество обучающих данных используется для создания модели интеллектуального анализа данных. Проверочный набор предназначен для определения точности модели.

Параметр [Процент проверочных данных] задает процентное соотношение данных, предназначенных для включения в проверочный набор.
Параметр [Максимальное количество вариантов в наборе проверочных данных] ограничивает общее число элементов проверочного набора.
Если указаны оба значения, то применяются оба ограничения.
Событие с идентификатором Id=%d{EventId/} не содержит столбца с идентификатором Id=%d{ColId/}. Для получения списка доступных ... Советы по подготовке к работе Этот пакет загрузки включает образцы данных, которые можно использовать при ознакомлении с ... Совокупная длина столбцов, указанных в соединениях точного соответствия, превосходит предел в 900 байт для ключей индекса. ... Совокупное число операций ввода-вывода, выполненных этим сеансом с момента соединения ("sys.dm_exec_sessions.reads" и "sys.dm_exec_sessions.writes") ... Согласно заданным значениям процента обучающих данных и максимального объема проверочных данных входные значения произвольным ... Согласно обнаруженным параметрам, этот экземпляр SQL Server является кластеризованным, однако не удалось обнаружить кластеризованные ... Содержимое обновленной модели не может быть отображено, поскольку при развертывании проекта произошли ошибки. Дополнительные ... Содержимое файла "%1!s!" не согласовано с переносом в последовательность восстановления. Может потребоваться восстановление ... содержит AttributeRef, в котором оба следующих элемента или ни одного: AttributeID и AttributeName. AttributeRef должен иметь ...