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Oracle® Database SQL言語リファレンス
12cリリース1 (12.1)
B71278-13
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PREDICTION_COST

構文

prediction_cost::=

prediction_cost.gifの説明が続きます。
図prediction_cost.gifの説明

分析の構文

prediction_cost_analytic::=

prediction_cost_analytic.gifの説明が続きます。
図prediction_cost_analytic.gifの説明

cost_matrix_clause::=

cost_matrix_clause.gifの説明が続きます。
図cost_matrix_clause.gifの説明

mining_attribute_clause::=

mining_attribute_clause.gifの説明が続きます。
図mining_attribute_clause.gifの説明

mining_analytic_clause::=

mining_analytic_clause.gifの説明が続きます。
図mining_analytic_clause.gifの説明


関連項目:

mining_analytic_clauseの構文、セマンティクスおよび制限事項の詳細は、「分析ファンクション」を参照してください。

用途

PREDICTION_COSTは、選択内に含まれる各行のコストを返します。コストは、最もコストが低いクラスまたは指定されたclassを参照します。コストは、BINARY_DOUBLEとして返されます。

PREDICTION_COSTでは、分類または異常検出を実行できます。分類の場合、返されるコストは予測されたターゲット・クラスを参照します。異常検出の場合、返されるコストは分類1(通常の行)または0(異常な行)を参照します。

PREDICTION_COSTPREDICTIONファンクションを組み合せて使用すると、予測とその予測のコストを取得できます。

cost_matrix_clause

コストは、最も悪影響を及ぼす誤分類を最小化するためのバイアス係数です。たとえば、偽陽性は、偽陰性よりもコストが高いとみなされることがあります。コストは、モデルに関連付けられるコスト・マトリックスで指定するか、VALUES句にインラインで定義します。すべての分類アルゴリズムは、スコアリングに影響するようにコストを使用できます。

コストを使用してモデルの作成に影響を与えられるアルゴリズムは、ディシジョン・ツリーのみです。ディシジョン・ツリー・モデルの作成に使用したコスト・マトリックスは、そのモデルに対するデフォルトのスコアリング・マトリックスにもなります。

次のコスト・マトリックス表では、1に誤分類すると、0に誤分類するよりもコストが5倍かかることを示しています。

ACTUAL_TARGET_VALUE PREDICTED_TARGET_VALUE       COST
------------------- ---------------------- ----------
                  0                      0          0
                  0                      1          1
                  1                      0          5
                  1                      1          0

cost_matrix_clauseの指定内容は、次のとおりです。

構文の選択

PREDICTION_COST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。

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。このファンクションが分析構文で起動された場合は、これらの予測子が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:

  • スコアリングの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

  • コストによる分類については、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。



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。

この例では、最もコストの低い販売キャンペーン(提携カードの売込み)に反応する可能性があるイタリア在住の顧客を10人予測します。

SELECT cust_id 
FROM (SELECT cust_id,rank()
       OVER (ORDER BY PREDICTION_COST(DT_SH_Clas_sample, 1 COST MODEL USING *)
            ASC, cust_id) rnk
        FROM mining_data_apply_v
        WHERE country_name = 'Italy')
  WHERE rnk <= 10
  ORDER BY rnk;
 
   CUST_ID
----------
    100081
    100179
    100185
    100324
    100344
    100554
    100662
    100733
    101250
    101306