予測の詳細

次に示す例の問合せでは、顧客100010の年齢の予測で最も重要な属性が返されます。予測関数では、mining_data_apply_vから選択されたデータにGLMR_SH_Regr_sampleという名前が付けられた一般化線形モデルの回帰モデルが適用されます。

例6-8 回帰用の予測の詳細

SELECT cust_id,
      PREDICTION(GLMR_SH_Regr_sample USING *) pr,
      PREDICTION_DETAILS(GLMR_SH_Regr_sample USING *) pd
  FROM mining_data_apply_v
  WHERE CUST_ID = 100010;
 
CUST_ID    PR PD
------- ----- -----------
 100010 25.45 <Details algorithm="Generalized Linear Model">
              <Attribute name="FLAT_PANEL_MONITOR" actualValue="1" weight=".025" rank="1"/>
              <Attribute name="OCCUPATION" actualValue="Crafts" weight=".019" rank="2"/>
              <Attribute name="AFFINITY_CARD" actualValue="0" weight=".01" rank="3"/>
              <Attribute name="OS_DOC_SET_KANJI" actualValue="0" weight="0" rank="4"/>
              <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight="-.004" rank="5"/>
              </Details>

次の例に示す問合せでは、技術サポートで働いている、アフィニティ・カードを使用する可能性が高い(85%より高い確率)顧客が返されます。予測関数では、mining_data_apply_vから選択されたデータにsvmc_sh_clas_sampleというスーパー・ベクター・マシン(SVM)分類モデルが適用されます。問合せには、学歴が最も重要な予測子であることを示す予測の詳細が含まれています。

例6-9 分類用の予測の詳細

SELECT cust_id, PREDICTION_DETAILS(svmc_sh_clas_sample, 1 USING *) PD
      FROM mining_data_apply_v
  WHERE PREDICTION_PROBABILITY(svmc_sh_clas_sample, 1 USING *) > 0.85
  AND occupation = 'TechSup'
  ORDER BY cust_id;
 
CUST_ID PD
------- ---------------------------------------------------------------------------------------
 100029 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="1">
        <Attribute name="EDUCATION" actualValue="Assoc-A" weight=".199" rank="1"/>
        <Attribute name="CUST_INCOME_LEVEL" actualValue="I: 170\,000 - 189\,999" weight=".044"
         rank="2"/>
        <Attribute name="HOME_THEATER_PACKAGE" actualValue="1" weight=".028" rank="3"/>
        <Attribute name="BULK_PACK_DISKETTES" actualValue="1" weight=".024" rank="4"/>
        <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight=".022" rank="5"/>
        </Details>
 
 100378 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="1">
        <Attribute name="EDUCATION" actualValue="Assoc-A" weight=".21" rank="1"/>
        <Attribute name="CUST_INCOME_LEVEL" actualValue="B: 30\,000 - 49\,999" weight=".047"
         rank="2"/>
        <Attribute name="FLAT_PANEL_MONITOR" actualValue="0" weight=".043" rank="3"/>
        <Attribute name="HOME_THEATER_PACKAGE" actualValue="1" weight=".03" rank="4"/>
        <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight=".023" rank="5"/>
        </Details>
 
 100508 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="1">
        <Attribute name="EDUCATION" actualValue="Bach." weight=".19" rank="1"/>
        <Attribute name="CUST_INCOME_LEVEL" actualValue="L: 300\,000 and above" weight=".046"
         rank="2"/>
        <Attribute name="HOME_THEATER_PACKAGE" actualValue="1" weight=".031" rank="3"/>
        <Attribute name="BULK_PACK_DISKETTES" actualValue="1" weight=".026" rank="4"/>
        <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight=".024" rank="5"/>
        </Details>
 
 100980 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="1">
        <Attribute name="EDUCATION" actualValue="Assoc-A" weight=".19" rank="1"/>
        <Attribute name="FLAT_PANEL_MONITOR" actualValue="0" weight=".038" rank="2"/>
        <Attribute name="HOME_THEATER_PACKAGE" actualValue="1" weight=".026" rank="3"/>
        <Attribute name="BULK_PACK_DISKETTES" actualValue="1" weight=".022" rank="4"/>
        <Attribute name="BOOKKEEPING_APPLICATION" actualValue="1" weight=".02" rank="5"/>
        </Details>

次の例に示す問合せでは、他の顧客と最も異なる2人の顧客が返されます。予測関数により、mining_data_apply_vから選択したデータにSVMO_SH_Clas_sampleという異常検出モデルが適用されます。異常検出では、1クラスSVM分類子が使用されます。

例6-10 異常検出用の予測の詳細

SELECT cust_id, pd FROM
  (SELECT cust_id,        
         PREDICTION_DETAILS(SVMO_SH_Clas_sample, 0 USING *) pd,
         RANK() OVER (ORDER BY prediction_probability(
               SVMO_SH_Clas_sample, 0 USING *) DESC, cust_id) rnk
  FROM mining_data_one_class_v)
  WHERE rnk <= 2
  ORDER BY rnk;

  CUST_ID PD
---------- -----------------------------------------------------------------------------------
    102366 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="0">
           <Attribute name="COUNTRY_NAME" actualValue="United Kingdom" weight=".078" rank="1"/>
           <Attribute name="CUST_MARITAL_STATUS" actualValue="Divorc." weight=".027" rank="2"/>
           <Attribute name="CUST_GENDER" actualValue="F" weight=".01" rank="3"/>
           <Attribute name="HOUSEHOLD_SIZE" actualValue="9+" weight=".009" rank="4"/>
           <Attribute name="AGE" actualValue="28" weight=".006" rank="5"/>
           </Details>
 
    101790 <Details algorithm="Support Vector Machines" class="0">
           <Attribute name="COUNTRY_NAME" actualValue="Canada" weight=".068" rank="1"/>
           <Attribute name="HOUSEHOLD_SIZE" actualValue="4-5" weight=".018" rank="2"/>
           <Attribute name="EDUCATION" actualValue="7th-8th" weight=".015" rank="3"/>
           <Attribute name="CUST_GENDER" actualValue="F" weight=".013" rank="4"/>
           <Attribute name="AGE" actualValue="38" weight=".001" rank="5"/>
           </Details>