| Oracle® R Enterpriseユーザーズ・ガイド リリース1.5 E67082-02 |
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予測モデルにより過去の動作に基づいて将来の動作を予測できます。モデルを構築した後に、そのモデルを使用して新しいデータのスコアリング、すなわち予測を行います。
Rにより様々なモデルを構築できます。Rモデルを使用して新しい結果を予測するためにデータのスコアリングをするときは、スコアリングするデータはR data.frameにある必要があります。ore.predict関数を使用すると、Rモデルを使用してore.frameオブジェクトにあるデータベース常駐データをスコアリングできます。
ore.predict関数は、Oracle DatabaseでスコアリングするためにRベースのモデルを操作可能にする最短の方法を提供します。この関数には、PMMLまたは他のプラグインに対する依存性がありません。
ore.predict関数を使用してデータベースのデータをスコアリングすると、次のようなメリットがあります。
Rで生成されたモデルを使用してインデータベース・データをスコアリングできます。
スコアリングするデータは、ore.frameオブジェクト内にあります。
計算エンジンとしてのOracle Databaseを最大限に活用できます。
データベースにより、業務用で高性能のスケーラブルなスコアリング・エンジンが提供されます。
アプリケーション・ワークフローを簡略化できます。
モデルからSQLのスコアリングまで1つの手順で移動できます。
ore.predict関数は汎用関数です。次のように使用します。
ore.predict(object, newdata, ...)
object引数の値は、表5-1にリストされているモデル・オブジェクトのいずれかです。newdata引数の値は、スコアリングするデータが含まれているore.frameオブジェクトです。ore.predict関数には、固有のRモデル・クラスで使用するためのメソッドがあります。...引数は、各種のメソッドで受け入れられる様々な追加の引数を表します。
関数ore.predictには、表5-1にリストされているモデル・オブジェクトをサポートするメソッドがあります。
表5-1 ore.predict関数でサポートされているモデル
| モデルのクラス | モデルの説明 |
|---|---|
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一般化線形モデル |
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k-Meansクラスタリング・モデル |
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線形回帰モデル |
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多項対数線形モデル |
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ニューラル・ネットワーク・モデル |
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マトリクス上の主要コンポーネント分析 |
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数値マトリクス上の主要コンポーネント分析 |
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再帰分割および回帰ツリー・モデル |
ore.predictメソッドの関数シグネチャについては、help("ore.predict-kmeans")のように、次のものに対してhelp関数を呼び出してください。
ore.predict-glm
ore.predict-kmeans
ore.predict-lm
ore.predict-matrix
ore.predict-multinom
ore.predict-nnet
ore.predict-ore.model
ore.predict-prcomp
ore.predict-princomp
ore.predict-rpart
