スコアリング要件

データ・マイニング・モデルの多くは、スコアリングと呼ばれるプロセスで別個のデータに適用できます。Oracle Data Miningでは、分類、回帰、異常検出、クラスタリングおよび特徴抽出のスコアリング操作をサポートします。

スコアリング・プロセスでは、スコアリング・データ内の列名と、モデルの作成に使用された列の名前とがマッチングされます。スコアリング・プロセスでは、スコアリング・データ内にすべての列が存在している必要はありません。データ型が一致しない場合、Oracle Data Miningでは型の強制が試行されます。たとえば、PRODUCT_RATINGという列がトレーニング・データ内ではVARCHAR2型であるのに対し、スコアリング・データ内ではNUMBER型である場合、Oracle Data MiningではTO_CHAR()関数が効果的に適用され、スコアリング・データ内の列の型が変換されます。

テスト・データまたはスコアリング・データ内の列には、作成データ内の対応する列と同じ変換を行う必要があります。たとえば、作成データ内のAGE列が数値から値CHILD、ADULTおよびSENIORに変換された場合、スコアリング・データ内のAGE列にも同じ変換を実行して、モデルが適切に評価できるようにする必要があります。

注意:

Oracle Data Miningでは、ユーザーが指定した変換指示をモデルに組み込んで、モデルの適用時は常にその変換指示が再適用されるようにすることが可能です。変換指示がモデルに組み込まれているときは、テスト・データセットまたはスコアリング・データセットに対してその変換指示を指定する必要はありません。

Oracle Data Miningは、自動データ準備(ADP)もサポートしています。ADPを有効にすると、アルゴリズムで必要とされる変換が自動的に実行され、ユーザーが指定した変換とともにモデル内に組み込まれます。