構文
feature_value::=
分析の構文
feature_value_analytic::=
mining_attribute_clause:=
mining_analytic_clause::=
用途
FEATURE_VALUE
は、選択内に含まれる各行の特徴の値を返します。この値は、最も値が大きい特徴または指定されたfeature_id
を参照します。特徴の値は、BINARY_DOUBLE
として返されます。
構文の選択
FEATURE_VALUE
は、2つの方法のどちらかでデータにスコアを付けます。1つの方法では、データにマイニング・モデル・オブジェクトを適用します。もう1つの方法では、1つ以上の一時マイニング・モデルを作成して適用する分析句を実行して動的にデータをマイニングします。構文または分析構文を選択します。
構文 — 事前に定義されたモデルでデータにスコアを付ける場合は、最初の構文を使用します。特徴抽出モデルの名前を指定します。
分析構文 — 事前定義されたモデルなしで、データにスコアを付ける場合は、分析構文を使用します。INTO
n
(n
は、抽出する特徴の数)と、mining_analytic_clause
(複数のモデル構築のためにデータをパーティション化する必要がある場合に指定します)を含めます。mining_analytic_clause
は、query_partition_clause
と、order_by_clause
をサポートします。("analytic_clause::="を参照。)
mining_attribute_clause
mining_attribute_clause
は、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。分析構文でファンクションが起動されると、このデータは一時モデルの構築にも使用されます。mining_attribute_clause
は、PREDICTION
ファンクションと同様に動作します。("mining_attribute_clause::="を参照。)
関連項目:
|
例について: 次に示す例は、Data Miningのサンプル・プログラムからの抜粋です。サンプル・プログラムの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドの「付録A」を参照してください。 |
例
次の例では、特徴3に対応する顧客を、一致する品質の順序で示します。
SELECT * FROM (SELECT cust_id, FEATURE_VALUE(nmf_sh_sample, 3 USING *) match_quality FROM nmf_sh_sample_apply_prepared ORDER BY match_quality DESC) WHERE ROWNUM < 11; CUST_ID MATCH_QUALITY ---------- ------------- 100210 19.4101627 100962 15.2482251 101151 14.5685197 101499 14.4186292 100363 14.4037396 100372 14.3335148 100982 14.1716545 101039 14.1079914 100759 14.0913761 100953 14.0799737