DM_USER_MODELS

DM_USER_MODELSは、ユーザー・スキーマ内のモデルに関する情報を示します。

列	データ型	NULL	説明
`NAME`	`VARCHAR2(30)`	`NOT NULL`	モデルの名前
`FUNCTION_NAME`	`VARCHAR2(30)`		モデル関数: `association` - 関連は、記述マイニング関数です。相関モデルによって、データ・セット内に存在する関係とその発生確率が識別されます。 `attribute_importance` - 属性の重要度は、予測マイニング関数です。属性評価モデルによって、特定の結果を予測する際の、属性の相対的な重要度が識別されます。 `classification` - 分類は、予測マイニング関数です。分類モデルでは、履歴データを使用して新しい個別データまたは分類データが予測されます。 `classification`関数は、異常検出にも使用できます。この場合は、NULLターゲットを含むSVMアルゴリズムが使用されます(1クラスSVM)。 `clustering` - クラスタリングは、記述マイニング関数です。クラスタリング・モデルは、データセットの中で自然なグループを識別する。 `feature_extraction` - 機能抽出は、記述マイニング関数です。特徴抽出モデルによって、モデルのベースとなる最適なデータ・セットが作成されます。 `regression` - 回帰は、予測マイニング関数です。回帰モデルでは、履歴データを使用して新しい連続的な数値データが予測されます。
`ALGORITHM_NAME`	`VARCHAR2(30)`		モデルで使用されるアルゴリズム: `algo_name` - モデルで使用するアルゴリズムを指定する設定。 `asso_max_rule_length` - 関連モデルで使用するルールの最大長を指定する設定。 `asso_min_confidence` - 関連モデルの最小信頼度を指定する設定。 `asso_min_support` - 関連モデルの最小サポートを指定する設定。 `clas_cost_table_name` - 分類モデルのコスト・マトリックス表の名前を指定する設定。 `clas_priors_table_name` - NBモデルおよびABNモデルの事前確率表の名前を指定する設定。事前確率を使用しない分類アルゴリズムは、ディシジョン・ツリーのみです。 SVM分類モデルの場合は、この設定には重みの表の名前を指定します。 `clus_num_clusters` - クラスタ化モデルのクラスタ数を指定する設定。 `feat_num_features` - 機能選択モデルの機能数を指定する設定。
`CREATION_DATE`	`DATE`	`NOT NULL`	モデルの作成日
`BUILD_DURATION`	`NUMBER`		モデル作成プロセスの持続時間
`TARGET_ATTRIBUTE`	`VARCHAR2(30)`		分類モデルのターゲットとして指定された属性
`MODEL_SIZE`	`NUMBER`		モデルのサイズ(MB)