モデル設定の指定

データ・マイニング・モデルは、作成時に多数の構成設定を使用して構成できます。設定を指定するには、次の表に示す列を持つ設定表を作成し、その表をCREATE_MODELに渡します。

表5-4 設定表に必要な列

列名	データ型
`setting_name`	`VARCHAR2(30)`
`setting_value`	`VARCHAR2(4000)`

例5-1では、サポート・ベクター・マシン(SVM)分類モデルの設定表が作成されます。SVMはデフォルトの分類機能ではないため、ALGO_NAME設定を使用してこのアルゴリズムを指定します。SVMS_KERNEL_FUNCTIONをSVMS_LINEARに設定することにより、モデルは線形カーネルを使用して作成されます。カーネル関数を指定しない場合、アルゴリズムがデータの属性の数に基づいてカーネルを選択します。

通常はモデルに適用される設定と、アルゴリズムに固有の設定があります。モデルの設定は表5-5および表5-6を参照してください。

表5-5 一般的なモデルの設定

設定	説明
マイニング機能の設定	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のマイニング機能の設定に関する説明を参照
アルゴリズムの名前	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズム名に関する説明を参照
グローバルなモデルの特性	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のグローバルな設定に関する説明を参照
自動データ準備	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』の自動データ準備に関する説明を参照

表5-6 アルゴリズム固有のモデルの設定

アルゴリズム	説明
ディシジョン・ツリー	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: ディシジョン・ツリーに関する説明を参照
期待値の最大化	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: 期待値最大化に関する説明を参照
一般化線形モデル	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: 一般化線形モデルに関する説明を参照
k-Means	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: k-Meansに関する説明を参照
Naive Bayes	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: Naive Bayesに関する説明を参照
Non-Negative Matrix Factorization	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: Non-Negative Matrix Factorizationに関する説明を参照
O-Cluster	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: O-Clusterに関する説明を参照
特異値分解	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: 特異値分解に関する説明を参照
サポート・ベクター・マシン	『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』のアルゴリズムの設定: サポート・ベクター・マシンに関する説明を参照

例5-1 SVM分類モデルの設定表の作成

CREATE TABLE svmc_sh_sample_settings (
  setting_name VARCHAR2(30),
  setting_value VARCHAR2(4000));

BEGIN 
  INSERT INTO svmc_sh_sample_settings (setting_name, setting_value) VALUES
    (dbms_data_mining.algo_name, dbms_data_mining.algo_support_vector_machines);
  INSERT INTO svmc_sh_sample_settings (setting_name, setting_value) VALUES
    (dbms_data_mining.svms_kernel_function, dbms_data_mining.svms_linear);
  COMMIT;
END;
/