データ・マイニングSQLスコアリング関数

データ・マイニングSQL言語関数は、Oracle Data Miningを使用してデータをスコアリングします。これらの関数は、マイニング・モデルのスキーマ・オブジェクトをデータに適用することも、分析句の実行によって動的にデータをマイニングすることもできます。SQL関数は、スコアリング操作をサポートするすべてのデータ・マイニング・アルゴリズムに使用できます。表2-5では、データ・マイニングSQL関数をリストしています。

表2-5 データ・マイニングSQL関数

関数	説明
`CLUSTER_ID`	予測対象のクラスタのIDを戻す。
`CLUSTER_DETAILS`	予測対象のクラスタに関する詳細情報を戻す。
`CLUSTER_DISTANCE`	予測対象のクラスタの重心からの距離を戻す。
`CLUSTER_PROBABILITY`	特定のクラスタに属するケースの確率を戻す。
`CLUSTER_SET`	特定のケースが属している可能性のあるすべてのクラスタのリストと、ケースが含まれている確率を戻す。
`FEATURE_ID`	最も高い係数値を持つ特徴のIDを戻す。
`FEATURE_DETAILS`	予測対象の特徴に関する詳細情報を戻す。
`FEATURE_SET`	考え得るすべての特徴が含まれているオブジェクトのリストとその係数を戻す。
`FEATURE_VALUE`	予測対象の特徴の値を戻す。
`PREDICTION`	ターゲットの最適な予測を戻す。
`PREDICTION_BOUNDS`	(GLMのみ)予測値(線形回帰)または確率(ロジスティック回帰)が収まる区間の上限と下限を戻す。
`PREDICTION_COST`	不正確な予測のコストの測度を戻す。
`PREDICTION_DETAILS`	予測に関する詳細情報を戻す。
`PREDICTION_PROBABILITY`	予測の確率を戻す。
`PREDICTION_SET`	分類モデルの結果を戻す(各ケースについての予測および関連する確率を含む)。

例2-7では、CLUSTER_ID関数の結果を戻す問合せを示しています。この問合せでは、特定の特性を共有する顧客のグループを検出するモデルem_sh_clus_sampleを適用します。この問合せでは、クラスタの識別子および各クラスタの顧客数が戻されます。

例2-7 CLUSTER_ID関数

-- -List the clusters into which the customers in this
-- -data set have been grouped.
--
SELECT CLUSTER_ID(em_sh_clus_sample USING *) AS clus, COUNT(*) AS cnt 
  FROM mining_data_apply_v
GROUP BY CLUSTER_ID(em_sh_clus_sample USING *)
ORDER BY cnt DESC;


SQL> -- List the clusters into which the customers in this
SQL> -- data set have been grouped.
SQL> --
SQL> SELECT CLUSTER_ID(em_sh_clus_sample USING *) AS clus, COUNT(*) AS cnt
  2    FROM mining_data_apply_v
  3  GROUP BY CLUSTER_ID(em_sh_clus_sample USING *)
  4  ORDER BY cnt DESC;
 
      CLUS        CNT
---------- ----------
         9        311
         3        294
         7        215
        12        201
        17        123
        16        114
        14         86
        19         64
        15         56
        18         36