構文

mining_attribute_clause::=

用途
PREDICTION_BOUNDSは、一般化線形モデル(GLM)を適用して、選択内に含まれる各行のクラスまたは値を予測します。この関数は、オブジェクトのVARRAYに含まれる各予測の上限と下限を、それぞれUPPERフィールドとLOWERフィールドに返します。
GLMは、回帰または2項分類を実行できます。
回帰の上限と下限は、予測されたターゲット値を参照します。UPPERとLOWERのデータ型は、ターゲットのデータ型になります。
2項分類での上限と下限は、予測されたターゲット・クラスまたは指定されたclass_valueの確率を参照します。UPPERとLOWERのデータ型は、BINARY_DOUBLEです。
リッジ回帰を使用してモデルが構築された場合や、構築中に共分散マトリックスの異常が検出された場合、PREDICTION_BOUNDSは上限と下限の両方についてNULLを返します。
confidence_levelは、(0,1)の範囲内の数値です。デフォルト値は0.95です。confidence_levelにNULLを指定すると、デフォルトでconfidence_levelを残したままclass_valueを指定できます。
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。この句は、PREDICTIONファンクションの場合と同様に動作します。(分析構文への参照は適用されません。)"mining_attribute_clause::="を参照してください。
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関連項目:
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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、98%の確度で年齢が25才から45才と予測される顧客の分布を返します。
SELECT count(cust_id) cust_count, cust_marital_status
FROM (SELECT cust_id, cust_marital_status
FROM mining_data_apply_v
WHERE PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).LOWER > 24 AND
PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).UPPER < 46)
GROUP BY cust_marital_status;
CUST_COUNT CUST_MARITAL_STATUS
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46 NeverM
7 Mabsent
5 Separ.
35 Divorc.
72 Married