Oracle® Data Miner

ユーザーズ・ガイド

リリース17.2

E89947-01(原本部品番号:E88346-01)

2017年6月

Oracle Data Minerユーザーズ・ガイド, リリース17.2

E89947-01

Copyright © 2015, 2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

原本著者: Moitreyee Hazarika

原本協力者: Alex Sakharov、Ari Mozes、Charlie Berger、Denny Wong、Dongfang Bai、Eros Espinola、Francisco Noriega、Gloria Castillo、Jim Dadashev、Mark McCracken、Mark Kelly、Marat Spivak、Pedro Reta、Zabdiel Jaramillo Roman

このソフトウェアおよび関連ドキュメントの使用と開示は、ライセンス契約の制約条件に従うものとし、知的財産に関する法律により保護されています。ライセンス契約で明示的に許諾されている場合もしくは法律によって認められている場合を除き、形式、手段に関係なく、いかなる部分も使用、複写、複製、翻訳、放送、修正、ライセンス供与、送信、配布、発表、実行、公開または表示することはできません。このソフトウェアのリバース・エンジニアリング、逆アセンブル、逆コンパイルは互換性のために法律によって規定されている場合を除き、禁止されています。

ここに記載された情報は予告なしに変更される場合があります。また、誤りが無いことの保証はいたしかねます。誤りを見つけた場合は、オラクル社までご連絡ください。

このソフトウェアまたは関連ドキュメントを、米国政府機関もしくは米国政府機関に代わってこのソフトウェアまたは関連ドキュメントをライセンスされた者に提供する場合は、次の通知が適用されます。

U.S. GOVERNMENT END USERS: Oracle programs, including any operating system, integrated software, any programs installed on the hardware, and/or documentation, delivered to U.S. Government end users are "commercial computer software" pursuant to the applicable Federal Acquisition Regulation and agency-specific supplemental regulations.As such, use, duplication, disclosure, modification, and adaptation of the programs, including any operating system, integrated software, any programs installed on the hardware, and/or documentation, shall be subject to license terms and license restrictions applicable to the programs.No other rights are granted to the U.S. Government.

このソフトウェアもしくはハードウェアは様々な情報管理アプリケーションでの一般的な使用のために開発されたものです。このソフトウェアもしくはハードウェアは、危険が伴うアプリケーション(人的傷害を発生させる可能性があるアプリケーションを含む)への用途を目的として開発されていません。このソフトウェアもしくはハードウェアを危険が伴うアプリケーションで使用する際、安全に使用するために、適切な安全装置、バックアップ、冗長性(redundancy)、その他の対策を講じることは使用者の責任となります。このソフトウェアもしくはハードウェアを危険が伴うアプリケーションで使用したことに起因して損害が発生しても、オラクル社およびその関連会社は一切の責任を負いかねます。

OracleとJavaはOracle Corporationおよびその関連企業の登録商標です。その他の名称は、それぞれの所有者の商標または登録商標です。

Intel、Intel Xeonは、Intel Corporationの商標または登録商標です。すべてのSPARCの商標はライセンスをもとに使用し、SPARC International, Inc.の商標または登録商標です。AMD、Opteron、AMDロゴ、AMD Opteronロゴは、Advanced Micro Devices, Inc.の商標または登録商標です。UNIXは、The Open Groupの登録商標です。

このソフトウェアまたはハードウェア、そしてドキュメントは、第三者のコンテンツ、製品、サービスへのアクセス、あるいはそれらに関する情報を提供することがあります。適用されるお客様とOracle Corporationとの間の契約に別段の定めがある場合を除いて、Oracle Corporationおよびその関連会社は、第三者のコンテンツ、製品、サービスに関して一切の責任を負わず、いかなる保証もいたしません。適用されるお客様とOracle Corporationとの間の契約に定めがある場合を除いて、Oracle Corporationおよびその関連会社は、第三者のコンテンツ、製品、サービスへのアクセスまたは使用によって損失、費用、あるいは損害が発生しても一切の責任を負いかねます。

目次

図一覧

表一覧

タイトルおよび著作権情報

はじめに

- 対象読者

- ドキュメントのアクセシビリティについて

- 関連ドキュメント

- 表記規則

Oracle Data Miner の新機能および変更点

- Oracle Data Miningの機能

- 「相関モデルの集計メトリック」

- アルゴリズム設定の拡張

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定の変更点

- 期待値の最大化アルゴリズム設定の変更点

- 一般化線形モデル・アルゴリズム設定の変更点

- k-Meansアルゴリズム設定の変更点

- サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム設定の変更点

- 特異値分解および主成分分析アルゴリズム設定の変更点

- 明示的セマンティック分析アルゴリズムのサポート

- 明示的特徴抽出ノード

- 特徴比較ノード

- Data Miningのモデル・ディテール・ビューの拡張

- フィルタ列ノードの拡張

- マイニング・モデル構築アラート

- Rモデル構築ノード

- パーティション化されたモデルのサポート

- Oracle Data Minerの機能

- 集計ノードでのDATEおよびTIMESTAMPデータ型のサポート

- JSON問合せノードの拡張

- 構築ノードの拡張

- テキスト設定の拡張

- 入力データ定義のリフレッシュ

- その他のデータ型のサポート

- インメモリー列のサポート

- ワークフロー・スケジュールのサポート

- ポーリング・パフォーマンスの拡張

- ワークフロー・ステータスのポーリング・パフォーマンスの改善

- Oracle Databaseの機能

1 Oracle Data Miner

- データ・マイニング・プロセスについて

- Oracle Data Minerの概要

- Oracle Data Minerのアーキテクチャ

- Oracle Data Minerのスニペット

- 予測分析のスニペットの使用

- Oracle Data Minerリポジトリのインストールについて

- GUIを使用したData Minerリポジトリのインストール

- Oracle Data Minerリポジトリの削除について

- GUIを使用したData Minerリポジトリの削除

- Oracle Data Minerリポジトリの移行について

- GUIを使用したOracle Data Minerリポジトリの移行

- Oracle Data Minerの使用方法

- Oracle By Example for Oracle Data Miner 4.1

- サンプル・データ

- Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ

- オンライン・ヘルプの検索

- Oracle Data Mining Forum

- Oracle Data Minerのドキュメント

2 データ・マイニングのための接続

- 「Data Miner」タブについて

- データ・マイニングの前提条件

- 「Data Miner」タブの表示

- 接続の作成

- 「「接続」タブでの接続の作成」

- 「「Data Miner」タブでの接続の作成」

- 接続の管理

- 接続プロパティの表示および編集

- 接続の削除

- データベースへの接続

- パスワードの入力

3 Data Minerプロジェクト

- 「プロジェクトの作成」

- 「プロジェクト名の制限事項」

- 「プロジェクトの管理」

- プロジェクトの削除

- プロジェクトの展開

- プロジェクトのプロパティ

- プロジェクト名の変更

- 「ワークフローのインポート」

- ワークフローのインポート

4 ワークフロー

- ワークフローについて

- ワークフローの手順

- ワークフローの用語

- ワークフローのサムネイル

- コンポーネント

- ワークフロー・エディタ

- ワークフロー・プロパティ

- 「プロパティ」

- ワークフローの操作

- ワークフローの作成

- 「ワークフロー名の制限」

- ワークフローのデプロイ

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

- ワークフローの削除

- ワークフローのロード

- ワークフローの管理

- GUIを使用したワークフローのエクスポート

- ワークフローのインポート要件

- 「データ表の名前」

- 「ワークフローの互換性」

- ワークフローの構築および変更

- 表またはビューの欠損

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

- 「ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行」

- Oracle Enterprise Managerジョブ

- ワークフローの名前変更

- 「ランタイム要件」

- ワークフローの実行

- ネットワーク接続の中断

- ワークフローのロックおよびロック解除

- ワークフローのスケジュール

- スケジュールの作成

- 繰返し

- 繰返し - 毎時

- 繰返し - 毎日

- 繰返し - 毎週

- 繰返し - 毎月

- 繰返し - 毎年

- スケジュール

- スケジュールの保存

- 詳細設定

- ワークフローの前提条件

- ワークフロー・スクリプトの要件

- スクリプト・ファイルの文字セットの要件

- スクリプト変数定義

- 生成されるスクリプト

- 「SQL*PlusまたはSQLワークシートを使用したスクリプトの実行」

- ノードについて

- ノード名およびノードのコメント

- ノード・タイプ

- 「ノードの状態」

- ノードの操作

- ノードの追加またはノードの作成

- ノードのコピー

- ノードの編集

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

- ノードのリンク

- 「コンポーネント」ペインでのノードのリンク

- ノードの接続ダイアログ・ボックス

- ノードの位置の変更

- 「ダイアグラム」メニューの「接続」オプション

- リンクの削除

- リンクの取消し

- 「ノードのリフレッシュ」

- ノードの実行

- ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- モデルの表示

- 適用チェーンの生成

- 入力データ定義のリフレッシュ

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- グラフの表示

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- テスト結果の比較

- テスト結果の表示

- プロパティに移動

- ナビゲート

- 「パラレル処理について」

- パラレル処理のユースケース

- パラレル処理のユースケースの前提

- 「パラレル処理およびその他の方法を使用した変換実行の迅速化」

- 「パラレルでのグラフ・ノードの実行」

- 「パフォーマンス・テストのためのパラレルでのノードの実行」

- Oracle Data Miningでのパラレル処理のサポート

- ノードまたはワークフローのパラレル処理の設定

- 「パフォーマンス設定」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- ノードのパラレル設定の編集

- Oracle Database In-Memoryについて

- Oracle Database In-Memory列ストアの利点

- Oracle Database In-Memoryのユースケース

5 データ・ノード

- 表またはビュー作成ノード

- 表またはビュー作成ノードの操作

- 表またはビュー作成ノードの作成

- 表作成ノードおよび圧縮

- 表またはビュー作成ノードの編集

- ストレージ設定の編集

- 「列の選択」

- 表またはビュー作成のデータの表示

- 表またはビュー作成のコンテキスト・メニュー

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- モデルの表示

- 適用チェーンの生成

- 入力データ定義のリフレッシュ

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- グラフの表示

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- テスト結果の比較

- テスト結果の表示

- プロパティに移動

- ナビゲート

- 表またはビュー作成ノードのプロパティ

- 表

- 列

- 自動動作

- データ・ソース・ノード

- データ・ソース・ノードでサポートされるデータ型

- 日時データのサポート

- データ・ソース・ノードの操作

- データ・ソース・ノードの作成

- スキーマ・リストの編集

- データ・ソース・ノードの定義

- 「データ・ガイドの編集」

- データ・ガイドの選択

- 「JSON設定」

- データ・ソース・ノードの編集

- データ・ソース・ノードの実行

- データ・ソース・ノードのコンテキスト・メニュー

- 属性の選択

- データ・ソース・ノード・ビューア

- データ

- ソートする列の選択

- グラフ

- 列

- SQL

- データ・ソース・ノードのプロパティ

- データ

- キャッシュ

- 詳細

- データの参照ノード

- データの参照ノードの作成

- データの参照ノードの編集

- 入力(参照)

- 属性の選択

- 統計(参照)

- モード(サンプル)

- データの参照ノード・ビューア

- 統計

- 列

- データ

- SQL

- 「ノードの計算のエクスポート」

- データの参照ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行

- 「データの参照ノードのプロパティ」

- 入力(プロパティ)

- 統計

- 出力

- ヒストグラム

- サンプル

- グラフ・ノード

- グラフのタイプ

- ボックス・プロットまたはボックス・グラフ

- サポートされているグラフ・ノードのデータ型

- グラフ・ノードのコンテキスト・メニュー

- グラフ・ノードの実行

- グラフの表示

- グラフ・ノードの作成

- 新規グラフ

- 折れ線または散布図

- 棒

- ヒストグラム

- ボックス

- 設定(グラフ・ノード)

- 表示する値を選択

- 軸処理

- 「グラフ・ノード・エディタ」

- グラフのズーム

- グラフの作成に使用されたデータの表示

- グラフの編集

- 棒

- ボックス

- ヒストグラム

- 折れ線または散布図

- グラフ・ノードのプロパティ

- キャッシュ(グラフ・ノード)

- 詳細

- データ

- SQL問合せノード

- SQL問合せノードの入力

- SQL問合せの制限

- SQL問合せノードの作成

- SQL問合せノード・エディタ

- Oracle R Enterpriseスクリプトのサポート

- Oracle R Enterpriseのデータベース・ロール

- SQL問合せノードのコンテキスト・メニュー

- SQL問合せノードのプロパティ

- 表更新ノード

- 「表更新ノードの入力および出力」

- 「表更新ノードのデータ型」

- 「表更新ノードの作成」

- 「表更新ノードの自動動作」

- 「表更新ノードの編集」

- 表の作成(表更新)

- 属性の選択(表更新)

- 列の編集(表更新)

- 「表更新ノード・データ・ビューア」

- 「表更新ノードのコンテキスト・メニュー」

- 表更新ノードのプロパティ

- 表(表更新)

- 列(表更新)

- キャッシュ

- 詳細

- 「ターゲット値の選択」

6 Oracle Data Miner GUIの使用

- 「グラフィカル・ユーザー・インタフェースの概要」

- 「メニュー・バーのOracle Data Miner機能」

- 「表示」メニュー

- Data Miner

- 「ワークフロー・ジョブ」

- スケジュール済ジョブ

- 「「構造」ウィンドウ」

- 「構造」ウィンドウとワークフロー

- 「構造」ウィンドウとモデル・ビューア

- 「構造」ウィンドウのコントロール

- 「ツール」メニュー

- Data Miner

- 「Data Minerのプリファレンス」

- ノードの設定

- ビューア

- ワークフロー・エディタ

- ワークフローのインポート/エクスポート

- 「ワークフロー・ジョブ」

- ワークフロー・スケジューラ

- 「ダイアグラム」メニュー

- 接続

- 位置合せ

- 配置

- 最前面へ移動

- 最背面へ移動

- ズーム

- 「ダイアグラムの公開」

- Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ

- 「ワークフロー・ジョブ」

- 「ワークフロー・ジョブ」の表示

- 「ワークフロー・ジョブ」での作業

- 「ワークフロー・ジョブ」のグリッド

- 「イベント・ログの表示」

- 情報メッセージ

- 「ワークフロー・ジョブ」のコンテキスト・メニュー

- プロジェクト

- その他

- フィルタ

- 「データのインポート(Oracle Data Miner)」

- Oracle Data Miningに関連付けられているオブジェクトの除外

- 「チャート、グラフ、グリッドおよびルールのコピー」

7 変換ノード

- 集計

- 集計ノードの作成

- 集計ノードの編集

- グループ化の編集

- 集計の定義

- 集計要素の編集

- 列集計の追加

- カスタム集計の追加

- 集計ノードのプロパティ

- キャッシュ

- 詳細

- 「集計ノードのコンテキスト・メニュー」

- データ・ビューア

- データ

- ソートする列の選択

- グラフ

- 列

- SQL

- 式ビルダー

- 関数

- フィルタ列ノード

- 「フィルタ列ノードの作成」

- 「フィルタ列ノードの編集」

- 列の除外

- フィルタ列設定の定義

- 依存性の参照

- 予測子依存性

- フィルタ列ノード実行後のタスクの実行

- 列フィルタの詳細レポート

- 属性重要度

- 属性重要度ビューア

- 「フィルタ列ノードのプロパティ」

- 「フィルタ列ノードのコンテキスト・メニュー」

- フィルタ列の詳細

- フィルタ列の詳細ノードの作成

- フィルタ列の詳細ノードの編集

- 「フィルタ列の詳細ノードのプロパティ」

- 「フィルタ列の詳細ノードのコンテキスト・メニュー」

- フィルタ行

- フィルタ行ノードの作成

- フィルタ行の編集

- フィルタ

- 列

- 「フィルタ行ノードのプロパティ」

- 「フィルタ行ノードのコンテキスト・メニュー」

- 結合

- 結合ノードの作成

- 結合ノードの編集

- 結合ノードの編集

- 列の編集

- 出力データ列の編集

- 解決

- 結合ノードのプロパティ

- 「結合ノードのコンテキスト・メニュー」

- JSON問合せ

- JSON問合せノードの作成

- JSON問合せノード・エディタ

- JSON

- 構造

- データ

- フィルタ設定

- 追加出力

- 「出力データ列の編集ダイアログ」

- 集計

- 集計の追加

- サブ・グループ化の編集

- グループ化の編集

- プレビュー

- 出力列

- 出力データ

- JSON問合せノードのプロパティ

- 出力

- キャッシュ

- 詳細

- JSON問合せノードのコンテキスト・メニュー

- データ型とサポートされている演算子

- サンプル

- ネストしたデータのサンプリング

- サンプル・ノードの作成

- サンプル・ノードの編集

- ランダム

- 上位N

- 層別

- カスタム平均化

- サンプル・ノードのプロパティ

- キャッシュ

- 詳細

- 「サンプル・ノードのコンテキスト・メニュー」

- 変換

- サポートされる変換

- ビニング

- 再コーディング

- カスタム

- 欠損値

- 正規化

- 外れ値

- 「日付と時間データ型のサポート」

- 変換ノードの作成

- 変換ノードの編集

- 変換の追加

- ビニング

- 等幅のビニング(数)

- 分位数のビニング

- トップNのビニング

- カスタム

- 欠損値

- 正規化

- 外れ値

- 既存の列を使用

- 複数の変換の追加または編集

- カスタム変換の追加

- 分割適用ウィザード

- 列の定義

- 変換の編集

- カスタム変換の編集

- 変換ノードのプロパティ

- 「変換ノードのコンテキスト・メニュー」

8 モデル・ノード

- モデルのタイプ

- 自動データ準備(ADP)

- 数値データの準備

- 手動データ準備

- 「モデル構築に使用されるデータ」

- 「データの使用方法の表示と変更」

- 構築エディタの「入力」タブ

- 自動入力

- 手動入力

- 詳細設定

- テキスト

- モデル・ノードのプロパティ

- モデル

- 出力列

- 「モデルの追加」

- ビルド

- テスト

- 詳細

- 「異常検出ノード」

- 「異常検出ノードの作成」

- 「異常検出ノードの編集」

- ビルド(AD)

- パーティション

- 入力

- サンプリング

- テキスト

- モデル構築のデータ

- 「詳細モデル設定」

- モデルの追加(AD)

- データの使用方法

- 「異常検出ノードのプロパティ」

- モデル(AD)

- 出力列(AD)

- モデルの追加(AD)

- ビルド(AD)

- パーティション

- 詳細

- 「異常検出ノードのコンテキスト・メニュー」

- 「相関ノード」

- 相関ノードの動作

- 相関ノードの作成

- 「相関構築ノードの編集」

- ビルド

- 列の選択(AR)

- パーティション

- 詳細設定

- フィルタ

- アイテムの検索

- 集計

- サンプリング

- 「相関ノードの詳細設定」

- 「相関ノードのコンテキスト・メニュー」

- 相関構築のプロパティ

- モデル(AR)

- モデルの追加(AR)

- 出力列(AR)

- ビルド(AR)

- パーティション

- フィルタ

- 集計

- サンプリング

- 詳細

- 「分類ノード」

- 「分類ノードのデフォルト動作」

- 分類ノードの作成

- モデル構築のデータ

- 「分類構築ノードの編集」

- ビルド(分類)

- ケースIDがない場合

- パーティション

- パーティション列の追加

- サンプリング

- 入力

- テキスト

- 「分類モデルの詳細設定」

- モデルの追加

- モデルの追加(分類)

- 分類ノードのプロパティ

- 分類ノード・モデル

- 分類ノードの出力列

- 分類ノードの構築

- 「分類ノードのテスト」

- 「ターゲット値の選択」

- パーティション

- 詳細

- 「分類構築ノードのコンテキスト・メニュー」

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較

- 「クラスタリング・ノード」

- 「クラスタリング・ノードのデフォルト動作」

- 「クラスタリング構築ノードの作成」

- モデル構築のデータ

- 「クラスタリング構築ノードの編集」

- ビルド(クラスタリング)

- モデルの追加(クラスタリング)

- パーティション

- サンプリング

- 入力

- テキスト

- クラスタリング・モデルの詳細設定

- 「クラスタリング構築ノードのプロパティ」

- モデル

- モデルの追加(クラスタリング)

- モデルの表示

- クラスタリング・ノードの出力列

- ビルド

- パーティション

- サンプリング

- 詳細

- 「クラスタリング構築ノードのコンテキスト・メニュー」

- 明示的特徴抽出ノード

- 明示的特徴抽出ノードの作成

- 「明示的特徴抽出ノードの編集」

- ビルド

- 「モデルの追加」

- パーティション

- パーティション化列の追加

- サンプリング

- 入力

- テキスト

- 「詳細モデル設定」

- 明示的特徴抽出構築のプロパティ

- モデル

- ビルド

- パーティション

- 詳細

- 明示的特徴抽出のコンテキスト・メニュー

- 「特徴抽出ノード」

- 特徴抽出ノードのデフォルト動作

- 「特徴抽出ノードの作成」

- モデル構築のデータ

- 「特徴抽出構築ノードの編集」

- ビルド(特徴抽出)

- モデルの追加(特徴抽出)

- パーティション

- サンプリング

- 入力

- テキスト

- ストップリストの詳細

- 機能からのストップワード/ストップテーマの追加

- 「特徴抽出の詳細設定」

- 「特徴抽出ノードのプロパティ」

- 「特徴抽出ノードのコンテキスト・メニュー」

- モデル・ノード

- 「モデル・ノードの作成」

- 「モデル選択の編集」

- 「モデルの制約」

- モデル・ノードのプロパティ

- モデル(モデル・ノード)

- 詳細

- 「モデル・ノードのコンテキスト・メニュー」

- モデル詳細ノード

- 「モデル詳細ノードの入力と出力」

- 「モデル詳細ノードの作成」

- 「モデル詳細ノードの編集」

- 「モデル選択詳細の編集」

- 「モデル詳細の自動指定」

- 「デフォルトのモデルおよび出力タイプの選択」

- 「モデル詳細ノードのプロパティ」

- モデル(モデル詳細)

- 出力(モデル詳細)

- キャッシュ(モデル詳細)

- 詳細

- 「モデル詳細ノードのコンテキスト・メニュー」

- データの表示(モデル詳細)

- 「モデル別のモデル詳細」

- R構築ノード

- R構築ノードの作成

- R構築ノードの編集

- ビルド

- モデルの追加(R構築ノード)

- パーティション

- パーティション化列の追加

- 入力

- サンプリング

- テキスト

- 詳細設定(R構築ノード)

- R構築ノードのプロパティ

- R構築ノードのコンテキスト・メニュー

- 回帰ノード

- 「回帰ノードのデフォルト動作」

- 回帰ノードの作成

- モデル構築のデータ

- 「回帰構築ノードの編集」

- ビルド

- 「モデルの追加(回帰)」

- パーティション

- サンプリング

- 入力

- テキスト

- 「回帰モデルの詳細設定」

- 回帰ノードのプロパティ

- モデル(回帰)

- 出力列

- ビルド(回帰)

- パーティション

- 詳細

- テスト(回帰)

- 「回帰ノードのコンテキスト・メニュー」

- 「「詳細設定」の概要」

- 「詳細設定」の上部ペイン

- 「詳細設定」の下部ペイン

- データの使用方法

- 「アルゴリズム設定」

- 「パフォーマンス設定」

- マイニング機能

- 分類

- 分類モデルの構築

- 分類モデルの比較

- 分類モデルの適用

- 分類のアルゴリズム

- 回帰

- 回帰モデルの構築

- 回帰モデルの適用

- 回帰のアルゴリズム

- 「異常検出」

- 「異常検出モデルの構築」

- 「異常検出モデルの適用」

- 「クラスタリング」

- クラスタの使用

- クラスタの計算

- クラスタリングのアルゴリズム

- 相関

- トランザクション

- 特徴の抽出と選択

- 特徴選択

- 「特徴抽出」

9 モデル操作

- 「適用ノード」

- プリファレンスの適用

- 適用ノードの入力

- 適用ノードの出力

- 適用ノードの作成

- 「適用および出力の仕様」

- 適用ノードの編集

- 予測

- 適用出力列の追加または編集

- 「出力適用列の追加ダイアログ」

- 「「適用列の定義」ウィザード」

- モデル

- 出力仕様

- 「上位Nの定義」

- 追加出力

- 評価と適用データ

- 適用ノードの編集

- 予測

- 追加出力

- 適用列

- 適用ノードのプロパティ

- 適用ノードのコンテキスト・メニュー

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- 検証エラーの表示

- 親の検証

- デプロイ

- 「SQLを保存」

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- プロパティに移動

- ナビゲート

- 適用データ・ビューア

- 特徴比較ノード

- 特徴比較ノードの作成

- 特徴比較

- 特徴比較ノードのコンテキスト・メニュー

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- 検証エラーの表示

- 親の検証

- デプロイ

- 「SQLを保存」

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- プロパティに移動

- ナビゲート

- 「テスト・ノード」

- 分類モデルおよび回帰モデルのテストのサポート

- テスト・ノードの入力

- 自動設定

- テスト・ノードの作成

- テスト・ノードの編集

- モデルの選択

- 「テスト結果の比較ビューア」

- テスト・ノードのプロパティ

- モデル

- 選択したモデル

- テスト

- 詳細

- 「テスト・ノードのコンテキスト・メニュー」

10 予測問合せノード

- 「異常検出問合せ」

- 「異常検出問合せノードの作成」

- 異常検出問合せの編集

- 異常予測出力の編集

- 異常ファンクションの追加

- 異常ファンクション編集ダイアログ

- 「異常検出問合せのプロパティ」

- 「異常検出問合せのコンテキスト・メニュー」

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- プロパティに移動

- 「クラスタリング問合せ」

- 「クラスタリング問合せの作成」

- クラスタリング問合せの編集

- クラスタ予測出力を編集します

- クラスタ・ファンクションの追加

- クラスタ・ファンクションの編集

- クラスタリング問合せのプロパティ

- 「クラスタリング問合せのコンテキスト・メニュー」

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- プロパティに移動

- 「特徴抽出問合せ」

- 「特徴抽出問合せの作成」

- 「特徴抽出問合せの編集」

- 特徴予測出力を編集します

- 特徴ファンクションの追加

- 特徴ファンクションの編集

- 「特徴抽出問合せのプロパティ」

- 「特徴抽出問合せのコンテキスト・メニュー」

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- プロパティに移動

- 「予測問合せ」

- 「予測問合せの作成」

- 予測問合せの編集

- ターゲットの追加

- パーティション化列の追加

- パーティション化式の追加

- 予測出力の編集

- 予測出力のファンクションを追加

- 予測ファンクション編集ダイアログ

- 入力の修正

- 経験則の結果詳細の表示

- 追加出力の追加

- 「サプリメンタルの追加」ダイアログ

- 「予測問合せノードの実行」

- 「予測問合せのデータの表示」

- 予測の詳細の表示

- 予測問合せのプロパティ

- 「予測問合せノードのコンテキスト・メニュー」

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- 「パフォーマンス設定」

- ツールバー・アクション

- ランタイム・エラーの表示

- 検証エラーの表示

- 「SQLを保存」

- 親の検証

- プロパティに移動

11 テキスト・ノード

- Oracle Textの概念

- Oracle Data Miningにおけるテキスト・マイニング

- テキストのデータ準備

- Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降におけるテキスト処理

- Oracle Data Mining 11gリリース2 (11.2)およびそれ以前におけるテキスト処理

- 「テキストの適用ノード」

- テキストの適用ノードのデフォルト動作

- テキストの適用ノードの作成

- 「テキストの適用ノードの編集」

- 「テキスト変換(適用)の表示」

- 「テキストの適用ノードのプロパティ」

- 変換

- キャッシュ

- サンプル

- 詳細

- 「テキストの適用ノードのコンテキスト・メニュー」

- 「テキストの構築」

- テキストの構築ノードのデフォルト動作

- 「テキストの構築ノードの作成」

- 「テキストの構築ノードの編集」

- テキスト変換の表示

- 「テキスト変換の追加/編集」

- 「ストップリスト・エディタ」

- 新規ストップリスト・エディタ

- ストップワード/ストップテーマの追加

- 「テキストの構築ノードのプロパティ」

- 変換

- サンプル

- キャッシュ

- 詳細

- 「テキストの構築ノードのコンテキスト・メニュー」

- テキスト参照

- 「テキスト参照ノードの作成」

- 「テキスト参照ノードの編集」

- テキストの構築ノードの選択

- 「テキスト参照ノードのプロパティ」

- 変換

- 詳細

- 「テキスト参照ノードのコンテキスト・メニュー」

12 モデルのテストおよびチューニング

- 「分類モデルのテスト」

- 分類モデルのテスト・メトリック

- パフォーマンス

- 予測信頼度

- 平均精度

- 全体精度

- コスト

- パフォーマンス・マトリックス

- 受信者操作特性(ROC)

- 「ROCの使用方法」

- リフト

- 利益およびROI

- 利益およびROIの例

- 利益およびROIのユースケース

- 分類テスト結果の比較

- テスト結果の比較

- テスト選択の編集(分類および回帰)

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- パフォーマンス

- パフォーマンス・マトリックス

- 詳細の表示

- モデルの比較

- ROC

- テスト結果選択の編集

- ROC詳細ダイアログ

- リフト

- リフト詳細

- 利益

- 利益詳細ダイアログ

- 「利益設定ダイアログ」

- モデル・パーティション

- パーティションの選択

- テスト結果の表示

- 「分類モデルのチューニング」

- チューニングの削除

- コスト

- コストおよびベネフィット

- コスト

- ベネフィット

- ベネフィット

- ROC

- ROCのチューニング手順

- カスタム動作点の選択

- 受信者操作特性

- リフト

- リフトについて

- 利益

- 利益設定

- 利益

- 「回帰モデルのテスト」

- 残差プロット

- 「回帰統計量」

- 回帰テスト結果の比較

- テスト結果の比較

- 回帰モデル・テスト・ビューア

- 「パフォーマンス(回帰)」

- 「残差」

13 データ・マイニングのアルゴリズム

- 「異常検出」

- 「異常検出モデルの適用」

- 「ADのアルゴリズム設定」

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルの異常検出アルゴリズム設定

- 能動学習

- 複雑度係数

- 外れ値率

- 許容値

- ガウス・カーネルの異常検出アルゴリズム設定

- 能動学習

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

- 複雑度係数

- 外れ値率

- 標準偏差(ガウス・カーネル)

- 許容値

- 「異常検出モデル・ビューア」

- ガウス・カーネルのADモデル・ビューア

- 設定(AD)

- 入力(AD)

- 異常検出アルゴリズムの設定

- 線形カーネルのADモデル・ビューア

- 係数(SVMC線形)

- 設定(AD)

- 比較(SVMC線形)

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- 相関

- 相関の計算

- 項目セット

- 相関ルール

- ARモデルのデータ

- テキストのサポート(AR)

- ARモデルのトラブルシューティング

- 相関ルールのアルゴリズム設定

- 「ARモデル・ビューア」

- ルール(AR)

- ARルール・グリッド

- ARルールの表示

- ルールの詳細

- ソート

- フィルタリング

- 項目フィルタ

- 項目フィルタの追加

- 項目セット

- 項目セットの表示

- 項目セットの詳細

- 設定(AR)

- サマリー

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- ディシジョン・ツリー

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム

- ディシジョン・ツリー・ルール

- 「ディシジョン・ツリー・モデルの構築、テストおよび適用」

- 「ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定」

- 「ディシジョン・ツリー・モデル・ビューア」

- ルールの保存

- 設定(DT)

- サマリー(DT)

- 入力(DT)

- パーティション・キー

- ターゲット値(DT)

- 「期待値の最大化」

- EMモデルの構築および適用

- 「EMアルゴリズム設定」

- EMデータの準備と分析の設定

- EMモデル・ビューア

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- クラスタ(ビューア)

- クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)

- EM、KMおよびOCの「比較」

- コンポーネント(EM)

- 詳細(EM)

- 明示的セマンティック分析

- アルゴリズムの使用

- サポートされているマイニング・モデル

- ESAアルゴリズム設定

- 「ESAモデル・ビューア」

- 特徴

- 設定(ESA)

- 係数(ESA)

- 一般化線形モデル

- 「一般化線形モデルの概要」

- 線形回帰

- ロジスティック回帰

- GLM用のデータ準備

- GLM分類モデル

- 「GLM分類アルゴリズム設定」

- 特徴選択オプション・ダイアログ

- 参照値の選択(GLMC)

- リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMC)

- 「GLM分類モデル・ビューア」

- 詳細(GLMC)

- 係数(GLMC)

- GLMC係数のソートおよび検索

- 比較(GLMC)

- 診断(GLMC)

- 設定(GLMC)

- サマリー

- 入力

- パーティション・キー

- 重み

- ターゲット値(GLMC)

- GLM回帰モデル

- 「GLM回帰アルゴリズム設定」

- リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMR)

- 参照値の選択(GLMR)

- 「GLM回帰モデル・ビューア」

- 係数(GLMR)

- 詳細(GLMR)

- 診断(GLMR)

- 設定(GLMR)

- サマリー(GLMR)

- 入力(GLMR)

- 係数(GLMR)

- 詳細(GLMR)

- 診断(GLMR)

- k-Means

- k-Meansアルゴリズム

- 「KMアルゴリズム設定」

- KMモデル・ビューア

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- クラスタ(ビューア)

- EM、KMおよびOCの「比較」

- クラスタと母集団の比較

- クラスタ内に存在しないヒストグラム

- クラスタ名の変更

- 設定(KM)

- クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)

- Naive Bayes

- Naive Bayesアルゴリズム

- Naive Bayesの利点

- Naive Bayesテスト・ビューア

- Naive Bayesモデル・ビューア

- 確率(NB)

- グリッド

- 「フェッチ・サイズ」

- 「グリッド・フィルタ」

- 比較(NB)

- 設定(NB)

- 設定(NB)

- サマリー(NB)

- 入力(NB)

- パーティション・キー

- 重み

- ターゲット値

- Nonnegative Matrix Factorization

- 「Nonnegative Matrix Factorizationの使用方法」

- Nonnegative Matrix Factorizationの仕組み

- NMFアルゴリズム設定

- NMFモデル・ビューア

- 係数(NMF)

- 名前変更(NMF)

- フィルタ(NMF)

- 特徴

- 設定(NMF)

- サマリー(NMF)

- 入力(NMF)

- 直交パーティショニング・クラスタリング

- O-Clusterアルゴリズム

- 「OCアルゴリズム設定」

- OCモデル・ビューア

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- クラスタ(ビューア)

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 詳細(OC)

- 設定(OC)

- サマリー(OC)

- 入力(OC)

- 「クラスタ・ルールの解釈」

- 特異値分解および主成分分析

- 「SVDモデルとPCAモデルの構築および適用」

- PCAアルゴリズム設定

- 「ソルバー(確率QR計算)」

- PCAモデル・ビューア

- 係数(PCA)

- 名前変更(PCA)

- フィルタ(PCA)

- スクリー・プロット(PCA)

- 特徴

- 詳細(PCA)

- 設定(PCA)

- サマリー(PCA)

- 入力(PCA)

- 「SVDアルゴリズム設定」

- SVDモデル・ビューア

- 係数(SVD)

- 名前変更(SVD)

- フィルタ(SVD)

- 特徴

- 単一値(SVD)

- 詳細(SVD)

- 設定(SVD)

- サマリー(SVD)

- 入力(SVD)

- サポート・ベクター・マシン

- 「サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム」

- サポート・ベクター・マシンの機能

- 「SVMカーネル関数」

- 「SVMモデルの構築およびテスト」

- SVM分類モデル

- SVMの重み

- SVM回帰モデル

- 「SVM異常検出モデル」

- SVMモデルの適用

- 1クラスSVMモデルの適用

- 「SVM分類アルゴリズム設定」

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)

- ソルバー(劣勾配降下)

- ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)

- 能動学習

- 複雑度係数

- 許容値

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

- 標準偏差(ガウス・カーネル)

- 「SVM分類テスト・ビューア」

- 「SVM分類モデル・ビューア」

- 「線形カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア」

- 係数(SVMC線形)

- 比較(SVMC線形)

- 設定(SVMC)

- 「ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア」

- サマリー(SVMC)

- 入力(SVMC)

- 重み(SVMC)

- ターゲット値(SVMC)

- 係数(SVMC線形)

- 「係数」グリッド(SVMC)

- 比較(SVMC線形)

- 検索

- 傾向

- 設定(SVMC)

- サマリー(SVMC)

- 入力(SVMC)

- パーティション・キー

- 重み(SVMC)

- SVMCのアルゴリズム設定

- 「SVM回帰アルゴリズム設定」

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)

- 許容値

- 能動学習

- 複雑度係数

- ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)

- 許容値

- 複雑度係数

- 能動学習

- 標準偏差(ガウス・カーネル)

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

- 自動データ準備

- 「SVM回帰テスト・ビューア」

- 「SVM回帰モデル・ビューア」

- 「線形カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア」

- 係数(SVMR)

- 設定(SVMR)

- 「ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア」

- サマリー(SVMR)

- 入力(SVMR)

- 設定情報

- 「一般設定」

- 自動データ準備

- その他の設定

- イプシロン値

索引

図一覧

- 1-1 サンプルのData Minerのワークフロー

- 1-2 Oracle Data Minerコンポーネント

表一覧

- 4-1 ノードおよびスクリプト機能

- 4-2 ノードのタイプ

- 4-3 ノードの状態

- 7-1 一般的に使用される演算子

- 7-2 データ型とサポートされている演算子

はじめに

このドキュメントでは、Oracle Data Miner 17.2の概要について説明しています。Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developer 17.2以上にパッケージ化されています。

- 対象読者

- ドキュメントのアクセシビリティ

- 関連ドキュメント

- 表記規則

対象読者

このドキュメントは、Oracle Databaseに存在するデータを使用して従来のデータ・マイニング(モデルの構築、テストおよび適用)を実行することを主要な目的とするデータ・アナリストを対象としています。プログラマやデータベース管理者を対象とはしていません。

ドキュメントのアクセシビリティについて

Oracleのアクセシビリティについての詳細情報は、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)を参照してください。

Oracleサポートへのアクセス

サポートをご購入のOracleのお客様は、My Oracle Supportにアクセスして電子サポートを受けることができます。詳細情報は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info) か、聴覚に障害のあるお客様は (http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs)を参照してください。

関連ドキュメント

詳細は、ドキュメント・ライブラリに含まれる次のドキュメントを参照してください。

Oracle Database 12cリリース2 (12.2)の場合:

- Oracle Data Mining概要

- Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド

Oracle Database 12cリリース2 (12.1)の場合:

- Oracle Data Mining概要

- Oracle Data Miningユーザーズ・ガイド

表記規則

このマニュアルでは次の表記規則を使用します。

規則

意味

太字

太字は、操作に関連するグラフィカル・ユーザー・インタフェース要素、または本文中で定義されている用語および用語集に記載されている用語を示します。

イタリック

イタリックは、ユーザーが特定の値を指定するプレースホルダ変数を示します。

固定幅フォント

固定幅フォントは、段落内のコマンド、URL、サンプル内のコード、画面に表示されるテキスト、または入力するテキストを示します。

Oracle Data Minerの新機能および変更点

Oracle Data Miner 17.2は、一般的な拡張とともに、新機能で拡張されています。

新機能は次のとおりです。

- Oracle Data Miningの機能

- Oracle Data Minerの機能

- Oracle Databaseの機能

Oracle Data Miningの機能

Oracle Data Miningの新機能は次のとおりです。

- 相関モデルの集計メトリック
Oracle Data Miner 17.2では、相関ルール・アルゴリズムの拡張版がサポートされており、相関モデルを構築する前に項目をフィルタ処理できるようになっています。

- アルゴリズム設定の拡張
Oracle Data Miner 17.2は、パーティション・モデルの構築、トレーニング・データのサンプリング、シフトやスケール変換といった数値データ準備などの構築設定を含め、Oracle Data Miningの拡張をサポートするように拡張されています。

- 明示的セマンティック分析アルゴリズムのサポート
Oracle Data Miner 17.2では、明示的セマンティック分析アルゴリズムと呼ばれる新しい特徴抽出アルゴリズムがサポートされています。

- Data Miningのモデル・ディテール・ビューの拡張
Oracle Data Miner 17.2のモデル・ビューアは、Oracle Data Miningの変更を反映するように拡張されています。

- フィルタ列ノードの拡張
Oracle Data Miningでは、監視なしの属性重要度ランキングがサポートされています。列の属性重要度ランキングは、ターゲット列を選択しなくても生成されます。フィルタ列ノードは、監視なしの属性重要度ランキングをサポートするように拡張されています。

- マイニング・モデル構築アラート
Oracle Data Miner では、モデル構築に関するアラートがモデル・ビューアおよびイベント・ログに記録されます。

- Rモデル構築ノード
Oracle Data Miningには、Oracle Data Miningフレームワーク内にRモデル実装を追加するための機能が用意されています。Oracle Data Miner は、Rモデル統合をサポートするために、分類、回帰、クラスタリング、特徴抽出などのマイニング機能を持つ新しいR構築ノードに対応するように拡張されています。

- パーティション化されたモデルのサポート
Oracle Data Miner では、パーティション化されたモデルの構築およびテストがサポートされています。

相関モデルの集計メトリック

Oracle Data Miner 17.2では拡張した相関ルール・アルゴリズムをサポートしており、これを使用すると、ユーザーは相関モデルを構築する前にアイテムをフィルタできます。

ユーザーは、相関構築ノード・エディタ、相関モデル・ビューアおよびモデル詳細ノード・エディタでフィルタを設定できます。

関連項目

- フィルタ

アルゴリズム設定の拡張

Oracle Data Miner 17.2は、パーティション・モデルの構築時のビルド設定、研修データのサンプリング、シフトおよびスケール変換などの数値データの準備を含むOracle Data Miningの拡張機能をサポートするように拡張されました。

注意:
これらの設定は、Oracle Data Miner 17.2をOracle Database 12.2に接続している場合に使用できます。

アルゴリズムの変更点は次のとおりです。

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定の変更点
「最大監視対象ビン」設定(CLAS_MAX_SUP_BINS)がディシジョン・ツリー・アルゴリズムに追加されています。

- 期待値の最大化アルゴリズム設定の変更点
現在のクラスタ統計の収集設定のかわりに、「詳細のレベル」設定が追加されています。

- 一般化線形モデル・アルゴリズム設定の変更点
一般化線形モデル・アルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。これらの変更は分類モデルと回帰モデルの両方に当てはまります。

- k-Meansアルゴリズム設定の変更点
k-Meansアルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。

- サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム設定の変更点
サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。これらの変更は線形関数とガウス・カーネル関数の両方に当てはまります。

- 特異値分解および主成分分析アルゴリズム設定の変更点
特異値分解および主成分分析アルゴリズムに次の変更が組み込まれています。

ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定の変更点

「最大監視対象ビン」設定(CLAS_MAX_SUP_BINS)がディシジョン・ツリー・アルゴリズムに追加されています。

期待値の最大化アルゴリズム設定の変更点

現在のクラスタ統計の収集設定のかわりに、「詳細のレベル」設定が追加されています。

基礎となるアルゴリズム設定としてEMCS_CLUSTER_STATISTICS (すべて=有効化および階層=無効化)が使用されます。さらに、いくつかの設定が追加され、いくつかの設定が非推奨になりました。

追加された設定:

- 乱数シード

- モデル検索

- 小さいコンポーネントの削除

非推奨になった設定:

概算(ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION)

一般化線形モデル・アルゴリズム設定の変更点

一般化線形モデル・アルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。これらの変更は分類モデルと回帰モデルの両方に当てはまります。

追加された設定:

- 収束許容値(GLMS_CONV_TOLERANCE)

- 反復数(GLMS_NUM_ITERATIONS)

- バッチ行(GLMS_BATCH_ROWS)

- ソルバー(GLMS_SOLVER)

- スパース・ソルバー(GLMS_SPARSE_SOLVER)

非推奨になった設定:

- 概算(ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION)

- カテゴリ型予測子の処理(GLMS_SELECT_BLOCK)

- 機能識別のサンプリング(GLMS_FTR_IDENTIFICATION)

- 機能の受入れ(GLMS_FTR_ACCEPTANCE)

k-Meansアルゴリズム設定の変更点

k-Meansアルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。

追加された設定:

- 詳細のレベル(KMNS_DETAILS)

- 乱数シード(KMNS_RANDOM_SEEDS)

非推奨になった設定:

- 増加係数

サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム設定の変更点

サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム設定に次の変更が組み込まれています。これらの変更は線形関数とガウス・カーネル関数の両方に当てはまります。

追加された設定:

- ソルバー(SVMS_SOLVER)

- 反復数(SVMS_NUM_ITERATIONS)

- 拘束条件(SVMS_REGULARIZER)

- バッチ行(SVMS_BATCH_ROWS)

- ピボット数(SVMS_NUM_PIVOTS)

注意:
ガウス・カーネル関数のみに当てはまります。

非推奨になった設定:

- 能動学習

- キャッシュ・サイズ(SVMS_KERNEL_CACHE_SIZE)

注意:
ガウス・カーネル関数のみに当てはまります。

特異値分解および主成分分析アルゴリズム設定の変更点

特異値分解および主成分分析アルゴリズムに次の変更が組み込まれています。

追加された設定:

- ソルバー(SVDS_SOLVER)

- 許容範囲(SVDS_TOLERANCE)

- 乱数シード(SVDS_RANDOM_SEED)

- オーバー・サンプリング(SVDS_OVER_SAMPLING)

- べき乗法(SVDS_POWER_ITERATION)

非推奨になった設定:

- 概算(ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION)

明示的セマンティック分析アルゴリズムのサポート

Oracle Data Miner 17.2では、明示的セマンティック分析アルゴリズムと呼ばれる新機能の抽出アルゴリズムをサポートしています。

このアルゴリズムは、2つの新しいノード(明示的特徴抽出ノードと特徴比較ノード)でサポートされています。

- 明示的特徴抽出ノード
明示的特徴抽出ノードは、明示的セマンティック分析アルゴリズムを使用して構築されます。

- 特徴比較ノード
特徴比較ノードを使用すると、2つの異なるデータ・ソース・ノードに含まれているテキスト・データについて、セマンティック関連の計算を実行して比較できます。

明示的特徴抽出ノード

明示的特徴抽出ノードは、明示的セマンティック分析アルゴリズムを使用して構築されます。

明示的特徴抽出ノードは次の目的で使用できます。

- ドキュメント分類

- 情報の取得

- セマンティックに関連する計算

特徴比較ノード

特徴比較ノードを使用すると、2つの異なるデータ・ソース・ノードに含まれているテキスト・データについて、セマンティック関連の計算を実行して比較できます。

特徴比較ノードの要件は、次のとおりです。

- 2つの入力データ・ソース。データ・ソースには、データ・ソース・ノードで接続されているレコードなどの複数のレコードのデータ・フローまたはノード内でユーザーが入力する単一レコード・データを指定できます。ユーザーが入力するデータの場合、入力データ・プロバイダは不要です。

- 1つの特徴抽出モデルまたは明示的特徴抽出モデルを入力として使用します(セマンティック関連の計算の対象としてモデルを選択できる場合)。

Data Miningのモデル・ディテール・ビューの拡張

Oracle Data Miner 17.2のモデル・ビューアがOracle Data Miningでの変更を反映するように拡張されました。

モデル・ビューアの拡張には次のようなものがあります。

- モデル内の計算済設定がモデル・ビューアの「設定」タブに表示されます。

- 新しいユーザー組込み型の変換ディクショナリ・ビューが「設定」の「入力」タブと統合されています。

- 構築詳細データが「サマリー」の「サマリー」タブに表示されます

- 詳細が不完全なモデルがクラスタ・モデル・ビューアにより検出され、その旨を示すメッセージが表示されます。これは、k-Meansモデル・ビューアおよび期待値の最大化モデル・ビューアにも当てはまります。

フィルタ列ノードの拡張

Oracle Data Miningでは、監視なしの属性重要度ランキングがサポートされています。列の属性重要度ランキングは、ターゲット列を選択しなくても生成されます。フィルタ列ノードは、監視なしの属性重要度ランキングをサポートするように拡張されています。

マイニング・モデル構築アラート

Oracle Data Miner では、モデル構築に関するアラートがモデル・ビューアおよびイベント・ログに記録されます。

モデルが構築されると、モデル構築に関するアラートの有無についてOracle Data MinerサーバーからOracle Data Miningに問合せが行われます。アラートは次の場所に記録されます。

- モデル・ビューア: 構築アラートは、「アラート」タブに表示されます。

- イベント・ログ: すべての構築アラートがその他の詳細(ジョブ名、ノード、サブノード、時間、メッセージなど)とともに表示されます。

Rモデル構築ノード

Oracle Data Miningには、Oracle Data Miningフレームワーク内にRモデル実装を追加するための機能が用意されています。Oracle Data Miner は、Rモデル統合をサポートするために、分類、回帰、クラスタリング、特徴抽出などのマイニング機能を持つ新しいR構築ノードに対応するように拡張されています。

パーティション化されたモデルのサポート

Oracle Data Miner では、パーティション化されたモデルの構築およびテストがサポートされています。

次のモデルは、パーティション化されたモデルをサポートするように拡張されています。

- 構築ノード

- 適用ノード

- テスト・ノード

Oracle Data Minerの機能

Oracle Data Minerの新機能は次のとおりです。

- 集計ノードでのDATEおよびTIMESTAMPデータ型のサポート
集計ノードは、DATEおよびTIMESTAMPデータ型をサポートするように拡張されています。

- JSON問合せノードの拡張
JSON問合せノードでは、ARRAY、BOOLEAN、NUMBER、STRINGなどのデータ型を持つ属性に対してフィルタ条件を指定できます。

- 構築ノードの拡張
すべての構築ノードは、トレーニング・データのサンプリングおよび数値データの準備をサポートするように拡張されています。

- テキスト設定の拡張
テキスト設定は、次の機能をサポートするように拡張されています。

- 入力データ定義のリフレッシュ
新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

- その他のデータ型のサポート
Oracle Data Miner では、次のデータ型をデータ・ソース・ノードの列として入力したり、ワークフロー内の新しい計算列として入力できます。

- インメモリー列のサポート
Oracle Data Minerでは、Oracle Database 12.1.0.2以上のインメモリー列ストア(IM列ストア)がサポートされています。インメモリー列ストアは、表およびパーティションのコピーを特殊な列形式で格納するために任意に使用できる静的SGAプールです。

- ワークフロー・スケジュールのサポート
Oracle Data Miner 17.2では、所定の日時に実行されるようにワークフローをスケジュールするための機能がサポートされています。

- ポーリング・パフォーマンスの拡張
ポーリング・パフォーマンスおよびリソース使用率の機能が拡張され、新しいユーザー・インタフェースが導入されています。

- ワークフロー・ステータスのポーリング・パフォーマンスの改善
ワークフロー・ステータスのポーリング・パフォーマンスが拡張されています。

集計ノードでのDATEおよびTIMESTAMPデータ型のサポート

集計ノードは、DATEおよびTIMESTAMPデータ型をサポートするように拡張されています。

DATEおよびTIMESTAMPデータ型に対して使用できる関数は、COUNT()、COUNT (DISTINCT())、MAX()、MEDIAN()、MIN()、STATS_MODE()です。

JSON問合せノードの拡張

JSON問合せノードでは、ARRAY、BOOLEAN、NUMBER、STRINGなどのデータ型を持つ属性に対してフィルタ条件を指定できます。

ユーザーは、「フィルタ設定」ダイアログ・ボックスの「すべて」または「いずれか」オプションを使用して、データに階層順にフィルタを適用できます。ユーザーは、次のいずれかのオプションを使用して、リレーショナル・データ投影用のデータと集計定義用のデータのいずれにフィルタを適用するか、あるいはこの両方にフィルタを適用するかを指定することもできます。

- JSONネスト解除 - リレーショナル・データ・フォーマットへの投影に使用されるJSONデータにフィルタを適用します。

- 集計 - 集計に使用されるJSONデータにフィルタを適用します。

- JSONネスト解除および集計 - 両方にフィルタを適用します。

構築ノードの拡張

すべての構築ノードは、トレーニング・データのサンプリングおよび数値データの準備をサポートするように拡張されています。

拡張は、すべての構築ノード・エディタの「サンプリング」タブに実装されています。デフォルトでは、「サンプリング」オプションは「オフ」に設定されています。「オン」に設定すると、ユーザーがサンプルの行サイズを指定したり、システムによって決定された設定を選択できるようになります。

注意:
データ準備は相関構築モデルではサポートされていません。

「サンプリング」オプションは次の構築ノード・エディタで使用できます。

- 異常検出ノードの編集

- 相関構築ノードの編集

- 分類構築ノードの編集

- クラスタリング構築ノードの編集

- 明示的特徴抽出構築ノードの編集

- 特徴抽出構築ノードの編集

- 回帰構築ノードの編集

テキスト設定の拡張

テキスト設定は、次の機能をサポートするように拡張されています。

- シノニム(シソーラス)のテキスト・サポート: Oracle Data Minerのテキスト・マイニングではシノニムがサポートされています。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。ユーザーは、Oracle Textに用意されているデフォルト・シソーラスを手動でロードしたり、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- 「テキスト」タブに新規に追加された設定:

- トークンに最低限必要な行(ドキュメント)数

- すべての行(ドキュメント)にわたる最大トークン数

- BIGRAM設定に新規に追加されたトークン:

- BIGRAM: この場合、NORMALトークンとそのバイグラムが混在します

- STEM BIGRAM: この場合、STEMトークンが抽出されてから、ステム・バイグラムが形成されます。

入力データ定義のリフレッシュ

新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、入力ソースのSELECT*機能と同等です。このオプションを使用すると、ワークフロー定義をすばやくリフレッシュして、該当する列を含めたり、除外できます。

注意:
「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードのコンテキスト・メニュー・オプションとして使用できます。

その他のデータ型のサポート

Oracle Data Miner では、次のデータ型をデータ・ソース・ノードの列として入力したり、ワークフロー内の新しい計算列として入力できます。

- RAW

- ROWID

- UROWID

- URITYPE

URITYPEデータ型には多数のサブタイプ・インスタンスがあり、それらのインスタンスもOracle Data Minerでサポートされています。これらを次に示します。

- HTTPURITYPE

- DBURITYPE

- XDBURITYPE

インメモリー列のサポート

Oracle Data Minerでは、Oracle Database 12.1.0.2以上のインメモリー列ストア(IM列ストア)がサポートされています。インメモリー列ストアは、表およびパーティションのコピーを特殊な列形式で格納するために任意に使用できる静的SGAプールです。

Oracle Data Miner は、ワークフローのノードでインメモリー列をサポートするように拡張されています。インメモリー列の設定については、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスにデータ圧縮方法および優先度レベルを設定するためのオプションが用意されています。

ワークフロー・スケジュールのサポート

Oracle Data Miner 17.2では、ワークフローを特定の日時に実行するようにスケジュールする機能をサポートしています。

スケジュール済ワークフローは読取り専用です。必要に応じて、スケジュール済ワークフローを取り消すことができます。スケジュール済ワークフローを取り消すと、編集して再スケジュールできるようになります。

ポーリング・パフォーマンスの拡張

ポーリング・パフォーマンスおよびリソース使用率の機能が拡張され、新しいユーザー・インタフェースが導入されています。

拡張は次の機能でサポートされています。

- ユーザー・インタフェースでワークフロー・ステータスを自動または手動のどちらで問い合せるかを指定するためのリポジトリ・プロパティPOLLING_IDLE_ENABLEDが追加されています。該当するユーザー・インタフェースは、「ワークフロー・ジョブ」と「スケジュール済ジョブ」です。ただし、実行中のワークフローを監視している場合は、ワークフロー・エディタで引き続き自動ポーリングが行われます。

注意:
POLLING_IDLE_ENABLEDをTRUEに設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。POLLING_IDLE_ENABLEDをFALSEに設定すると、手動問合せが設定されます。

スケジュール済ワークフローという新しいドッキング可能ウィンドウが追加され、スケジュール済ジョブのリストを参照して管理できるようになりました。

- 「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウが拡張され、次の新機能が追加されています。

- ワークフロー・ジョブを手動でリフレッシュできます。

- Oracle Data Minerのリポジトリ設定を使用して自動更新を管理目的でオーバーライドできます。

- 新しい「設定」オプションから「ワークフロー・ジョブ」プリファレンスにアクセスできます。

ワークフロー・ステータスのポーリング・パフォーマンスの改善

ワークフロー・ステータスのポーリング・パフォーマンスが拡張されています。

拡張の内容は、新しいリポジトリ・ビュー、リポジトリ・プロパティおよびユーザー・インタフェースの変更です。

- ワークフロー・ステータスをポーリングするためのリポジトリ・ビューODMR_USER_WORKFLOW_ALL_POLLが追加されています。

- 次のリポジトリ・プロパティが追加されています。

- POLLING_IDLE_RATE: 実行中のワークフローが検出されなかった場合にクライアントでデータベースをポーリングする頻度を指定します。

- POLLING_ACTIVE_RATE: 実行中のワークフローが検出された場合にクライアントでデータベースをポーリングする頻度を指定します。

- POLLING_IDLE_ENABLED: ユーザー・インタフェースでワークフロー・ステータスを自動または手動のどちらで問い合せるかを指定します。該当するユーザー・インタフェースは、「ワークフロー・ジョブ」と「スケジュール済ジョブ」です。ただし、実行中のワークフローを監視している場合は、ワークフロー・エディタで引き続き自動ポーリングが行われます。

注意:
POLLING_IDLE_ENABLEDをTRUEに設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。POLLING_IDLE_ENABLEDをFALSEに設定すると、手動問合せが設定されます。

- POLLING_COMPLETED_WINDOW: 完了したワークフローをポーリング問合せの結果に含めるために必要な時間を指定します。

- PURGE_WORKFLOW_SCHEDULER_JOBS: Data Minerワークフローの実行によって生成された古いOracle Schedulerオブジェクトをパージします。

- PURGE_WORKFLOW_EVENT_LOG: 各ワークフローのワークフロー実行をイベント・ログにいくつ保持するかを制御します。この制限内に収まるように、古いワークフローのイベントはパージされます。

- 新しいユーザー・インタフェースとして、「スケジュール済ジョブ」ウィンドウが追加されています。このウィンドウには、SQL Developer 17.2の「ツール」メニューと「表示」メニューの両方にある「Data Miner」オプションからアクセスできます。

Oracle Databaseの機能

Oracle Databaseの新機能としては、拡張オブジェクト名のサポートがあります。

今後のOracle Databaseリリースでは、128バイトのスキーマ名、表名、列名およびシノニムがサポートされています。Oracle Databaseに対応するため、Oracle Data Minerのリポジトリ・ビュー、表、XMLスキーマおよびPL/SQLパッケージは、128バイトの名前をサポートするように拡張されています。

1 Oracle Data Miner

Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張です。Oracle Data Minerは、Oracle Databaseの機能である、Oracle Data Miningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。

データ・アナリストは、直観的なOracle Data Minerグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)を使用して、隠れたパターンや関係を発見したり、データから洞察を得ることができます。Oracle Data Minerでは、あらゆる操作が、高度なビジネス・インテリジェンスに適した、セキュアでスケーラブルな単一プラットフォームであるOracle Databaseで行われます。Oracle Data Minerは、データの移動および重複を排除し、セキュリティを維持し、生データが有益な情報になるまでの待機時間を最小限に抑えます。企業は、データを活用し、分析の質を高めるために、Oracle Data Minerを使用できます。

Oracle Data Minerは、データ・マイニング・プロセスで必要になるデータ準備およびモデル構築の実行に役立ちます。

- データ・マイニング・プロセスについて
データ・マイニングは、データからパターンおよび傾向を抽出することで、大量のデータから有用な情報を抽出するプロセスです。

- Oracle Data Minerの概要
Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張です。これは、Oracle Databaseの機能である、Oracle Data Miningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。

- Oracle Data Minerのアーキテクチャ
Oracle Data Minerは、1つのサーバーおよび1つ以上のクライアントで構成されます。

- Oracle Data Minerのスニペット
スニペットとは、SQLファンクション、オプティマイザ・ヒント、その他のPL/SQLプログラミング技法などのコード・フラグメントです。

- Oracle Data Minerリポジトリのインストールについて
Oracle Data Minerリポジトリは、Oracle Data Minerクライアントが接続するデータベースに存在します。リポジトリには、ワークフローに関するメタデータが格納されます。

- Oracle Data Minerリポジトリの削除について
Oracle Data Minerの使用を停止する場合は、リポジトリを削除する必要があります。Oracle Databaseのバージョンを別のバージョンにアップグレードするときに、リポジトリの削除が必要になる場合もあります。

- Oracle Data Minerリポジトリの移行について
移行ではリポジトリの変換が必要な場合があります。移行が必要な場合は、Oracle Data Minerリポジトリの移行ダイアログ・ボックスが開きます。

- Oracle Data Minerの使用方法
Oracle Data Minerの使用方法を学習するための様々な方法をリストします。

データ・マイニング・プロセスについて

データ・マイニングは、データからパターンおよび傾向を抽出することで、大量のデータから有用な情報を抽出するプロセスです。

データ・マイニングには、データの問題定義、収集およびクレンジングと、モデル構築が必要です。一般的なデータ・マイニング・プロジェクトで費やされる時間のほとんどが、データの把握および処理に注がれています。

関連項目

- Oracle Data Mining概要

Oracle Data Minerの概要

Oracle Data Minerは、Oracle SQL Developerの拡張です。これは、Oracle Databaseの機能である、Oracle Data Miningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。

- Oracle Data Minerを使用すると、ユーザーは次の目的で記述モデルおよび予測モデルを構築できます。

- 顧客行動の予測

- 最適顧客のターゲット化

- 顧客のクラスタ、セグメントおよびプロファイルの発見

- 顧客維持リスクの特定

- 有望な販売機会の特定

- 異常な行動の検出

- Oracle Data Minerには、プログラマがモデルを構築して使用できるようにするためのアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)が備えられています。

- Oracle Data Minerワークフローは、ユーザーの分析方法を取得して文書化します。これを保存し、他のユーザーと共有して、詳細な分析方法を自動化できます。

- Oracle Data MinerのGUIは、Oracle SQL Developer 3.0以降の拡張で、データ・アナリストは次のことを実行できます。

- データベース内のデータの直接操作

- データのグラフィカルな検索

- 複数のデータ・マイニング・モデルの構築および評価

- 新しいデータへのOracle Data Minerモデルの適用

- エンタープライズ全体での、Oracle Data Miner予測および洞察の活用

図1-1に、Oracle Data Minerのサンプルのワークフローを示します。

図1-1 サンプルのData Minerワークフロー

Oracle Data Minerが作成した予測モデルをアプリケーション開発者がアプリケーションに統合して、新たなビジネス・インテリジェンスの予測、パターンおよび発見を自動的に検出し、エンタープライズ全体に配布できます。

関連項目

- Oracle Data Minerのドキュメント

Oracle Data Minerのアーキテクチャ

Oracle Data Minerは、1つのサーバーと1つ以上のクライアントで構成されます。

Oracle Data Minerをインストールする前に、Oracle Data Minerのアーキテクチャを理解する必要があります。

- Oracle Data Miner (クライアント)は、Oracle SQL Developer 3.0以降の統合機能です。

- Oracle Database 12cリリース1 (12.2) Enterprise Edition (Oracle Database Personal Editionを含む)またはそれ以前のバージョンのOracle Database Enterprise Editionがサーバーです。データベースの他にも、Oracle Data MinerではData Minerリポジトリ・アカウントのインストールが必要です。このリポジトリは、ODMRSYSという名前のデータベースにある個別のアカウントです。このリポジトリは、Data Minerリポジトリを使用するための適切な権限が付与された、データベース内のすべてのユーザー・アカウントで共有されます。

図1-2に、Oracle Data Minerのコンポーネントを示します。

図1-2 Oracle Data Minerコンポーネント

Oracle Database Enterprise Editionには、Oracle Data Minerのサポートにおいて重要な次のサービスが含まれています。

- Oracle Data Miner: Oracle Database Enterprise EditionのオプションであるOracle Advanced Analyticsのコンポーネント。Oracle Data Minerには、Oracle Data Minerのモデル構築、テストおよびスコアリングの機能が備えられています。

- Oracle XML DB: ワークフロー仕様の詳細などOracle Data Minerリポジトリ・メタデータを管理するためのサービスを提供します。

- Oracle Scheduler: Oracle Data Minerワークフローをスケジュールするためのエンジンを提供します。

- Oracle Text: テキストのマイニングをサポートするために必要なサービスを提供します。

Oracle Data Minerのスニペット

スニペットとは、SQLファンクション、オプティマイザ・ヒント、その他のPL/SQLプログラミング技法などのコード・フラグメントです。

SQL Developerには、PL/SQLプログラムの作成に役立つスニペットが用意されています。スニペットは、構文のみの場合や、例が含まれる場合もあります。SQLワークシートを使用しているとき、またはSQLワークシートやSQL問合せノードを使用してPL/SQLファンクションやプロシージャを作成したり編集しているときに、スニペットを挿入および編集できます。

- SQLワークシートを開く: SQLワークシートを開くには、SQL Developerの「接続」に移動し、使用する接続を右クリックし、「SQLワークシートを開く」を選択します。

- スニペットの挿入: SQLワークシート、PL/SQLファンクションまたはPL/SQLプロシージャのコードにスニペットを挿入するには、「スニペット」ウィンドウからスニペットをドラッグしてコードの目的の位置にドロップします。次に、SQL関数が現在のコンテキストで有効になるように構文を編集します。関数名の上にポインタを置くと、SQL関数の簡単な説明がツールチップに表示されます。Oracle Data Minerには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICSのEXPLAIN、PREDICTおよびPROFILEプロシージャ、および予測、クラスタリングまたは特徴抽出を使用してデータをスコアリングするためのData Mining機能用のスニペットが用意されています。

- 予測分析のスニペットの使用
Oracle SQL Developerでは、予測分析のスニペットのリストを表示して、それらを使用できます。

関連項目:
SQLワークシートの詳細は、SQL Developerのオンライン・ヘルプを参照してください。

予測分析のスニペットの使用

Oracle SQL Developerでは、予測分析のスニペットのリストを表示して、それらを使用できます。

予測分析ファンクションのリストを表示し、スニペットを使用するには、次の手順を実行します。

1. Oracle SQL Developerを開きます。

2. Oracle Data Minerに使用している接続を選択します。

3. SQL Developerメニューから、「表示」に移動し、「スニペット」を選択します。

4. ドロップダウン・リストから、「予測分析」を選択します。

スニペットの予測分析グループには、次のスニペットが含まれています。

- 説明: ターゲット列の説明で属性を影響の順序にランク付けするには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.EXPLAIN()を使用します。

- 予測: 入力データの値に基づいてターゲット列の値を予測するには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.PREDICT()を使用します。

- 異常予測ファンクション: 異常顧客を予測するには、異常検出予測問合せを使用します。

- 予測分類ファンクション: 動的分類を使用して予測を行います。

- クラスタ予測ファンクション: 顧客が属するクラスタを予測します。

- 予測機能セット・ファンクション: 機能セットを予測して、基礎となる顧客データの一般的な特性を提供します。

- 予測回帰ファンクション: アフィニティ・カードを使用する可能性が高い顧客の年齢を予測します。

- プロファイル: 同じターゲット値を持つレコードを識別するルールを生成するには、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.PROFILE()を使用します。

5. スニペットを使用するには、スニペットをSQLワークシートか、またはPL/SQLプログラムの任意の位置にドラッグします。

注意:

説明、予測、プロファイルの各スニペットでは、1つ以上のDROP文が次のようにコメントアウトされています。

--DROP TABLE mining_explain_result;

これらのスニペットのいずれかを複数回実行する場合は、DROP文のコメント文字を削除します。

説明スニペットを「SQLワークシート」にドラッグすると、次のように表示されます。

--Available in Oracle Enterprise DB 10.2 and later

--Ranks attributes in order of influence to explain a target column.

--For more info go to: http://www.oracle.com/pls/db112/vbook_subject?subject=dma

--Remove comment on the Drop statement if you want to rerun this script

--DROP TABLE mining_explain_result;

--Perform EXPLAIN operation

BEGIN

DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.EXPLAIN(

data_table_name => '"CUSTOMERS"',

explain_column_name => '"CUST_GENDER"',

result_table_name => 'mining_explain_result',

data_schema_name => '"SH"');

END;

/

--output first 10 rows from resulting table mining_explain_result

COLUMN ATTRIBUTE_NAME FORMAT A30

COLUMN ATTRIBUTE_SUBNAME FORMAT A30

COLUMN EXPLANATORY_VALUE FORMAT 0D999999

COLUMN RANK FORMAT 999999

select * from mining_explain_result where rownum < 10;

このコードを実行すると、次の結果が表示されます(「スクリプトの出力」内)。

anonymous block completed

ATTRIBUTE_NAME ATTRIBUTE_SUBNAME EXPLANATORY_VALUE RANK

----------------- ------------------------------ ----------------- ------

CUST_LAST_NAME 0.151359 1

CUST_MARITAL_STATUS 0.015043 3

CUST_INCOME_LEVEL 0.002592 4

CUST_CREDIT_LIMIT 0.000195 5

CUST_EMAIL 0.000000 6

CUST_TOTAL 0.000000 6

CUST_TOTAL_ID 0.000000 6

CUST_FIRST_NAME 0.000000 6

9 rows selected

Oracle Data Minerリポジトリのインストールについて

Oracle Data Minerリポジトリは、Oracle Data Minerクライアントが接続するデータベースに存在します。リポジトリには、ワークフローに関するメタデータが格納されます。

Oracle by ExampleチュートリアルのOracle Data Miner 4.1の設定では、Oracle Data Minerリポジトリをインストールし、アカウントに権限を付与する方法について説明しています。このチュートリアルでは、次の手順について説明します。

1. SQL Developerを使用して、Data Minerユーザー・アカウントを作成します。

2. Data Minerユーザー用のSQL Developer接続を作成します。

3. Data Minerリポジトリをインストールします。
デフォルトでは、サンプル・データがインストールされます。これらの表およびビューのロードの選択を解除できます。

必要に応じて、GUIを使用してリポジトリを削除できます。

リポジトリを削除した場合、またはOBEを使用しない場合は、リポジトリを再インストールする必要があります。

リポジトリをインストールすると、接続に使用しているユーザー・アカウントに権限が自動的に付与されます。

別のアカウントに権限を付与するには、そのアカウントのデータベース接続を定義し、Data Minerナビゲータでアカウントを開きます。アカウントに正しい権限が付与されていないという通知がGUIによって示されます。「OK」をクリックして、権限の付与を作成します。DBA権限を使用してログインする必要があります。

- GUIを使用したData Minerリポジトリのインストール
Data Minerリポジトリのインストール・プロセスは、「Data Miner」タブから初めてSQL Developer接続をアクティブ化したときに、自動的に開始されます。

関連項目

- Oracle Data Minerリポジトリの削除について

- Oracle Data Mining 4.1 OBE (Oracle By Example)シリーズ

GUIを使用したData Minerリポジトリのインストール

Data Minerリポジトリのインストール・プロセスは、「Data Miner」タブから初めてSQL Developer接続をアクティブ化したときに、自動的に開始されます。

リポジトリをインストールするには、次の手順を実行します。

1. 接続をダブルクリックします。リポジトリがインストールされていない場合は、警告メッセージに

Repository not Installed
と表示されます。このメッセージは、リポジトリがインストールされていないときにプロジェクトを作成しようとした場合にも表示されます。

「はい」をクリックして、接続先のデータベースにData Minerリポジトリをインストールします。

注意:

複数のデータベース接続がある場合は、1つの接続のみを使用して、リポジトリをインストールする必要があります。その他の接続には、権限を付与する必要があります。

2. 接続先のデータベースの管理アカウントを使用してログインします。

3. 「リポジトリのインストール設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

- リポジトリの名前 - ODMRSYS。この名前を変更することはできません。

- デフォルト表領域および一時表領域を選択し、「OK」 をクリックします。
Oracle Database 11gリリース2 (11.2.0.4)以降に接続している場合には、Oracle ASM表領域のみが表示されるように、永続表領域がフィルタされます。一時表領域はOracle ASMである必要はありません。

Oracle Database 11gリリース2 (11.2.0.3)以前に接続している場合には、フィルタは行われません。

4. 「Data Minerリポジトリのインストール」ダイアログ・ボックスが開きます。デフォルトでは、Oracle by Exampleチュートリアルによってデモ・データがインストールされ、使用されます。「開始」をクリックして、インストールを開始します。

注意:

サンプル・データには、SHスキーマが必要です。

5. インストールには、数分かかることがあります。インストールが完了すると、タスクが正常に完了したことを示すメッセージが表示されます。「ログを表示」をクリックして、タスクのログを確認できます。終了したら、「閉じる」をクリックします。

6. 複数の接続がある場合は、次のように各接続に権限を付与する必要があります。

a. 接続をクリックします。

b. 「必要な権限がありません」ダイアログ・ボックスで、「はい」をクリックして権限を付与します。

c. 接続先のデータベースの管理アカウントを使用してログインします。

d. 「Data Minerの権限付与」ダイアログ・ボックスで、「開始」をクリックして、権限を付与し、サンプル・データをインストールします。

e. タスクが完了すると、タスクが正常に完了したことを示すメッセージが表示されます。「ログを表示」をクリックして、タスクのログを確認できます。

f. 終了したら、「閉じる」をクリックします。

Oracle Data Minerリポジトリの削除について

Oracle Data Minerの使用を停止する場合は、リポジトリを削除する必要があります。Oracle Databaseのバージョンを別のバージョンにアップグレードするときに、リポジトリの削除が必要になる場合もあります。

リポジトリを削除すると、すべてのワークフローおよび内部表が削除されます。Oracle Data Minerによって作成されたモデルは削除されます。表またはビュー作成ノードによって作成された表は削除されません。

注意:

リポジトリの削除を元に戻すことはできません。リポジトリを削除すると、リポジトリおよびData Minerによって作成されたすべての内部ユーザー・オブジェクトが完全に削除されます。削除されるオブジェクトには、表作成ノードによって生成されたモデル、表またはビュー、結果の格納に使用される非表示の表(モデル・ビューア)、およびテキスト変換のサポートに使用されるテキスト仕様オブジェクトが含まれています。また、すべてのData Minerワークフローも削除されます。ワークフローを保存するには、エクスポートし、後でインポートします。

リポジトリを削除する前に、開いているプロジェクトまたはワークフローがないことを確認します。接続が開かれていると、プロセスが失敗する場合があります。

リポジトリの削除を正常に完了するため、ODMRUSERのロールがあるセッションをアクティブにすることはできません。アクティブなODMRUSERセッションがあると、オブジェクトがロックされ、リポジトリの削除がブロックされることがあります。

リポジトリを削除するプロセスの間:

- このプロセス中に新しい接続を確立することは、データベースによって許可されません。

- ODMRUSERロールがあるすべてのセッションが自動的に切断されます。

- すべてのワークフローおよび内部表が削除されます。Oracle Data Minerによって作成されたモデルは削除されます。表またはビュー作成ノードによって作成された表は削除されます。

注意:

リポジトリを削除した後、データ・マイニングを実行するには、リポジトリを再度インストールする必要があります。

- GUIを使用したData Minerリポジトリの削除
データベースごとに1つのOracle Data Minerリポジトリがあります。複数のデータベース接続がある場合は、1つの接続でのみ使用されているリポジトリを削除する必要があります。

関連項目

- GUIを使用したワークフローのエクスポート

- 「ワークフローのインポート」

GUIを使用したData Minerリポジトリの削除

Oracle Data Minerリポジトリはデータベースごとに1つです。複数のデータベース接続がある場合は、1つの接続でのみ使用されているリポジトリを削除する必要があります。

リポジトリを削除するには、次の手順を実行します。

1. SQL DeveloperのUIで、「ツール」に移動し、「Data Miner」をクリックします。次に、「リポジトリの削除」をクリックします。

2. 「リポジトリの削除」ダイアログ・ボックスが開きます。リポジトリを削除する接続を選択します。必要に応じて、ここで接続を追加および編集できます。

3. DBA権限でログインし、「OK」をクリックします。

4. 切断されるセッションのリストが表示されます。「OK」をクリックして続行します。

5. 「Data Minerリポジトリの削除」ダイアログ・ボックスが開きます。「開始」をクリックして、リポジトリの削除プロセスを開始します。このプロセスには数分かかる場合があります。個別のメッセージは、どの手順が実行中であるかを示しています。

操作の完了後、ログ・ファイルを調べて、どの操作が実行されたかを確認します。

Oracle Data Minerリポジトリの移行について

移行には、リポジトリの変換が必要になる場合があります。移行が必要な場合は、Oracle Data Minerリポジトリの移行ダイアログ・ボックスが開きます。

インストールされているData Minerリポジトリとの互換性がない、新しいバージョンのSQL Developerをダウンロードした場合は、データ・マイニングに使用する接続を開いたときに、Data Minerリポジトリのアップグレードが必要であることが通知されます。この問題について説明するメッセージがGUIによって発行され、必要な移行を実行するかどうかを確認されます。「はい」と応答すると、管理パスワードを要求されます。

- GUIを使用したOracle Data Minerリポジトリの移行
Oracle Data Minerクライアントのアップグレード時またはSQL DeveloperがインストールされているOracle Databaseのアップグレード時に、Oracle Data Minerリポジトリの移行が発生します。

GUIを使用したOracle Data Minerリポジトリの移行

Oracle Data Minerクライアントのアップグレード時またはSQL DeveloperがインストールされているOracle Databaseのアップグレード時に、Oracle Data Minerリポジトリの移行が発生します。

次の場合に、Oracle Data Minerリポジトリを移行する必要があります。

- 4.0より前のバージョンのSQL DeveloperがOracle Database 11gリリース2 (11.2.0.4)以降にインストールされ、SQL Developer 4.0以降のクライアントを使用して接続する、つまりクライアントをアップグレードしようとしている場合。

- Oracle Database 11gリリース2 (11.2.0.3)以前のバージョンにインストールされたSQL Developer 4.0、およびデータベースはOracle Database 11gリリース2 (11.2.0.4)以降にアップグレードされます。

Data Minerナビゲータで接続を開くと、これらのいずれかの状態が検出されます。ODMRSYSデフォルト永続表領域がASM表領域でない場合は、ASM表領域を要求するダイアログが表示されます。ASM表領域は、ODMRSYSにすでに指定されている既存のデフォルト永続表領域と置き換わるのではなく、ワークフローXMLデータを格納するworkflow_data列をODMR$_WORKFLOWS表に変換します。workflow_dataは通常、ODMRSYSに格納されている最大のデータ・コンポーネントです。この方法により、移行の実行に必要な時間が短縮されます。

リポジトリの移行では、一時表領域が要求されません。

Oracle Data Minerの使用方法

Oracle Data Minerの使用方法を学習するための様々な方法をリストします。

次の方法でOracle Data Minerの使用方法を学習できます。

- Oracle By Exampleチュートリアルを使用する

- サンプル・データを使用して実際に試用する

- オンライン・ヘルプを使用する

- Oracle Data Mining Forumで質問する

- データ・マイニング全般およびOracle Data Minerの詳細に関する参考情報としてOracle Data Minerのドキュメントを参照する。

- Oracle By Example for Oracle Data Miner 4.1
Oracle By Exampleチュートリアルでは、Oracle Data Minerをインストールし、使用する方法を学習できます。

- サンプル・データ
Oracle Data Minerをインストールすると、サンプル・データが自分のアカウントにロードされます。

- Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ
Oracle Data Minerに固有のオンライン・ヘルプは、ヘルプ・フォルダOracle Data Minerの概要と使用にあります。

- Oracle Data Mining Forum
Oracle Data Mining Forumは、データ・マイニングおよびOracle Data Minerに関するディスカッションを共有、参加および追跡できるディスカッション・フォーラムです。参加するには、ログインする必要があります。

- Oracle Data Minerのドキュメント
Oracle Data Minerは、Oracle Data Mining用のグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。Oracle Data Minerは、Oracle Database Enterprise EditionのオプションであるOracle Advanced Analyticsのコンポーネントです。

Oracle By Example for Oracle Data Miner 4.1

Oracle By Exampleチュートリアルでは、Oracle Data Minerをインストールし、使用する方法を学習できます。

次の方法を学習できます。

- Oracle Data Miner 4.1の設定: このチュートリアルでは、Oracle Database 12cに接続されているOracle SQL Developer 4.1内でOracle Data Minerを使用するための設定のプロセスについて説明しています。

- Oracle Data Miner 4.1の使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用してOracle Database 12cでデータ・マイニングを実行する方法について説明しています。ここでは、Oracle Data Minerのグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)を使用して、データ・マイニングのビジネス上の問題を探り、解決します。Oracle Data MinerのGUIは、Oracle SQL Developerバージョン4.1の拡張機能として含まれています。

- GLMと組み合せた機能の選択および生成の使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用して、Oracle Database 12cの一般化線形モデル(GLM)のOracle実装に対する拡張を活用する方法について説明しています。これらの拡張には、機能の選択および生成のサポートが含まれています。

- 期待値の最大化クラスタリング・モデルを使用したテキスト・マイニングの実行: このチュートリアルでは、クラスタリング・モデルの適用時に、新しいテキスト・マイニングの拡張を活用するためのOracle Data Miner 4.1の使用について説明しています。ここでは、クラスタリング・モデルで期待値の最大化(EM)アルゴリズムを使用する方法を学習します。

- Oracle Data Miner 4.1での予測問合せの使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1を使用して、マイニング・データに対して予測問合せを使用する方法について説明しています。

- Oracle Data MinerワークフローでのSQL問合せノードの使用: このチュートリアルでは、Oracle Data Miner 4.1ワークフローで新しいSQL問合せノードを使用する方法について説明しています。

注意:

チュートリアルは、Oracle Learning LibraryのOracle Data Miner 12c OBE Seriesの下にあります。

関連項目

- Oracle Data Mining 4.1 OBE (Oracle By Example)シリーズ

サンプル・データ

Oracle Data Minerをインストールすると、サンプル・データが自分のアカウントにロードされます。

注意:
SHサンプル・スキーマはOracle Database 12.2には付属していません。サンプル・スキーマをインストールするには、DBサンプル・スキーマに移動します。

関連項目

- DBサンプル・スキーマ

Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ

Oracle Data Minerに固有のオンライン・ヘルプは、ヘルプ・フォルダOracle Data Minerの概要と使用にあります。

Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプを表示または検索するには、「ヘルプ」をクリックして、「目次」をクリックします。次に、「目次」を展開し、ヘルプ・センターの「目次」タブのOracle Data Minerの概要と使用に移動します。

特定のダイアログ・ボックスに関するヘルプを取得するには、「ヘルプ」ボタンをクリックするか、または[F1]を押します。ワークフローのオブジェクトに関するヘルプを取得するには、そのオブジェクトを選択し、[F1]キーを押します。

オンライン・ヘルプには、参照トピックおよびGUIの仕組みを説明したトピックが含まれています。参照トピックを表示するには、オンライン・ヘルプのヘルプ・コンテンツを展開するか、またはオンライン・ヘルプ内を検索します。

- オンライン・ヘルプの検索

オンライン・ヘルプの検索

オンライン・ヘルプを検索するには、ヘルプ・センターの最上部にある検索ボックスを使用します。

検索する1つ以上の単語を検索ボックスに入力し、[Enter]を押します。

検索オプションとして、大文字/小文字を区別するか、指定したすべての単語に基づいてトピックを照合するか、指定したいずれかの単語に基づいて照合するか、ブール式に基づいて照合するか、のいずれかを選択します。

検索では、Oracle Data Minerリリース・ノートを含め、Oracle Data Minerのすべてのオンライン・ヘルプ・トピックを対象にフルテキスト検索が実行されます。

検索を取り消すには、をクリックします。

Oracle Data Mining Forum

Oracle Data Mining Forumは、データ・マイニングおよびOracle Data Minerに関するディスカッションを共有、参加および追跡できるディスカッション・フォーラムです。参加するには、ログインする必要があります。

Oracle Data MinerおよびOracle Data Miningについてディスカッションするには、Oracle Data Minerディスカッション・フォーラムに参加します。

関連項目

- Oracle Data Mining Forum

Oracle Data Minerのドキュメント

Oracle Data Minerは、Oracle Data Miningのグラフィカル・ユーザー・インタフェースです。Oracle Data Minerは、Oracle Database Enterprise EditionのオプションであるOracle Advanced Analyticsのコンポーネントです。

Oracle Data Minerのドキュメントは、インストールしたデータベースのバージョン用のOracle Databaseドキュメント・ライブラリに含まれています。ドキュメント・ライブラリは「ドキュメント」サイトの「データベース」セクションにあります。

- Oracle Databaseのドキュメント

- Oracle Database 11gリリース2データ・ウェアハウスのドキュメント

- Oracle Database 12cリリース2データ・ウェアハウスのドキュメント

2 データ・マイニングのための接続

Oracle Data Miningは、Oracle Database内で実行されます。入力表やモデルを含むすべてのデータ・マイニング・オブジェクトがデータベース内に存在します。

この章のトピックは、次のとおりです:

- 「Data Miner」タブについて
SQL Developerの「Data Miner」タブでは、データベースへの接続を確立し、プロジェクトおよびワークフローを作成できます。

- 接続の作成
Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。

「Data Miner」タブについて

SQL Developerの「Data Miner」タブでは、データベースへの接続を確立し、プロジェクトおよびワークフローを作成できます。

「Data Miner」タブには、次の情報がリストされます。

- 接続

注意:

「接続」は、「接続」タブと「Data Miner」タブの両方にリストされます。

- プロジェクト

- ワークフロー

- データ・マイニングの前提条件
データ・マイニングを開始する前に実行する必要がある必須の手順をリストします。

- 「Data Miner」タブの表示
場合によっては、「Data Miner」タブが「SQL Developer」ウィンドウに表示されないことがあります。「Data Miner」タブを表示するためのオプションがあります。

データ・マイニングの前提条件

データ・マイニングを開始する前に実行する必要がある必須の手順をリストします。

次の項目を確認します。

- Oracle Database 11gリリース2 (11.2.0.4)以降のアカウントへの接続を指定している。接続するアカウントは、Oracle Data Miningで必要なすべての権限を持っている必要があります。

- ワークフロー・ノードが実行されるアカウントを示す接続を少なくとも1つ定義している。

「Data Miner」タブの表示

場合によっては、「Data Miner」タブが「SQL Developer」ウィンドウに表示されないことがあります。「Data Miner」タブを表示するためのオプションがあります。

「Data Miner」タブがOracle SQL Developerウィンドウに表示されていない場合は、次を実行します。

- 「ツール」に移動し、「Data Miner」をクリックします。次に、「表示」を選択します。

- 「表示」に移動し、「Data Miner」をクリックします。次に、「Data Minerの接続」を選択します。

これにより、「Data Miner」タブが「Oracle SQL Developer」ウィンドウにドッキングされます。

接続の作成

Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。

Oracle Databaseへの接続は、「接続」タブおよび「Data Miner」タブで作成できます。

- 「接続」タブでの接続の作成
Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。この接続は、SQL Developerの「接続」タブから作成できます。

- 「Data Miner」タブでの接続の作成
Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。この接続は、「Data Miner」タブから作成できます。

- 接続の管理
接続の作成後、その接続を「Data Minerの接続」コンテキスト・メニューから管理できます。

- データベースへの接続
データ・マイニングおよびデータ分析用に、データベースへの接続を確立する必要があります。

「接続」タブでの接続の作成

Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。この接続は、SQL Developerの「接続」タブから作成できます。

「接続」タブで接続を作成する手順:

1. Oracle SQL Developerで、「表示」に移動し、「接続」をクリックします。これにより、「接続」ペインがOracle SQL Developerウィンドウにドッキングされます。

2. 「接続」ペインで、「接続」を右クリックして、「新規接続」をクリックします。または、をクリックして、新規接続を追加できます。

3. 「データベース接続の作成/選択」ダイアログ・ボックスで、新しい接続について次を入力します。

- 接続名: 接続の名前。

- パスワード: Data Minerユーザー・パスワード。

- パスワードの保存: パスワードを保存するには、このオプションを選択します。

4. 「Oracle」タブで、Oracle Databaseについて次の詳細情報を指定します。

- 接続タイプ

- ロール

- ホスト名

- ポート

- SID: これはOracleサービス識別子(SID)で、Oracle Databaseインスタンスを他のデータベース・インスタンスから一意に識別する名前です。

- サービス名: Oracle Real Application Clustersなどのクラスタにインストールされているデータベースに接続している場合は、このオプションを選択します。

5. 次のオプションのいずれか、またはすべてを選択します。

- OS認証

- Kerberos認証

- プロキシ接続

6. データベースに接続するには、「接続」をクリックします。

7. 接続を保存するには、「保存」をクリックします。

8. 接続をテストするには、「テスト」をクリックします。

「Data Miner」タブでの接続の作成

Data Minerユーザー用に、Oracle Databaseに対するSQL Developer接続を作成する必要があります。この接続は、「Data Miner」タブから作成できます。

「Data Miner」タブで接続を作成する手順:

1. 「Data Miner」タブで、「接続」を右クリックします。「接続の選択」ダイアログが表示されます。
「Data Miner」タブが表示されない場合は、「ツール」に移動して「Data Miner」をクリックします。次に、「表示」を選択します。

2. 新しい接続を作成するには、をクリックします。「データベース接続の作成/選択」が表示されます。

3. 「データベース接続の作成/選択」ダイアログ・ボックスで、新しい接続について次を入力します。

- 接続名: 接続の名前。

- パスワード: Data Minerユーザー・パスワード。

- パスワードの保存: パスワードを保存するには、このオプションを選択します。

4. 「Oracle」タブで、Oracle Databaseについて次の詳細情報を指定します。

- 接続タイプ

- ロール

- ホスト名

- ポート

- SID: これはOracleサービス識別子(SID)で、Oracle Databaseインスタンスを他のデータベース・インスタンスから一意に識別する名前です。

- サービス名: Oracle Real Application Clustersなどのクラスタにインストールされているデータベースに接続している場合は、このオプションを選択します。

5. 次のオプションのいずれか、またはすべてを選択します。

- OS認証

- Kerberos認証

- プロキシ接続

6. データベースに接続するには、「接続」をクリックします。

7. 接続を保存するには、「保存」をクリックします。

8. 接続をテストするには、「テスト」をクリックします。

関連項目

- 「「接続」タブでの接続の作成」

接続の管理

接続の作成後、その接続を「Data Minerの接続」コンテキスト・メニューから管理できます。

「Data Miner」タブ内の接続名を右クリックして、次の項目をクリックすると、そのタスクを実行できます。

- 切断: データベースから接続を切断します。

注意:

この接続は引き続き存在します。再接続するには、接続をダブルクリックして、パスワードを入力します。

- 接続の追加: 新規接続を作成します。

- 新規プロジェクト: 新規プロジェクトを作成します。

- 削除: 接続を削除します。

- プロパティ: 「データベース接続の作成/選択」ダイアログ・ボックスを開きます。接続プロパティをここで表示および編集できます。

- 接続プロパティの表示および編集

- 接続の削除

関連項目

- 「「接続」タブでの接続の作成」

- 「「Data Miner」タブでの接続の作成」

- 「プロジェクトの作成」

接続プロパティの表示および編集

接続プロパティを表示するには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブで、接続名を右クリックして、「プロパティ」を選択します。

2. 「データベース接続の作成/選択」ダイアログ・ボックスで、接続プロパティを表示し、必要に応じてそれらを編集できます。

3. 「OK」をクリックします。

接続の削除

接続を削除するには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブで、接続名を右クリックして、「削除」 を選択します。これにより、接続が「Data Miner」タブから削除されます。

注意:

接続を「Data Miner」タブから削除しても、その接続が完全に削除されるわけではありません。接続を完全に削除するには、接続を「接続」タブから削除します。

2. 「接続」タブに移動し、接続を右クリックします。

3. 「削除」をクリックします。これにより、接続が完全に削除されます。

注意:

接続を削除しても、その接続を介してアクセス可能なプロジェクトやワークフローは削除されません。

データベースへの接続

データ・マイニングおよびデータ分析用に、データベースへの接続を確立する必要があります。

Oracle Databaseに接続する手順:

1. 「Data Miner」タブで、接続対象とする接続を右クリックして、「接続の追加」をクリックします。「Data Miner」タブが表示されていない場合は、そのタブを「Oracle SQL Developer」ウィンドウにドッキングします。

2. 「接続の選択」ダイアログ・ボックスで、「接続」ドロップダウン・リストから接続を選択します。接続が切断されている場合は、パスワードの入力が必要になることがあります。

3. 「OK」をクリックします。

- パスワードの入力

関連項目

- 「Data Miner」タブの表示

パスワードの入力

接続の定義時に「パスワードの保存」オプションを選択しなかった場合は、接続するときにパスワードを入力する必要があります。

ログインすると、Oracle Data Minerによって接続が監視されます。これで、データ・マイニング操作を実行できます。

3 Data Minerプロジェクト

Data Minerプロジェクトは、データベース接続に存在します。

プロジェクトには、プロジェクト用に作成されたワークフローが含まれます。ワークフローを作成する前に、少なくとも1つのプロジェクトを作成する必要があります。

この章のトピックは、次のとおりです:

- プロジェクトの作成
接続には少なくとも1つのプロジェクトを作成する必要があります。1つの接続に複数のプロジェクトを作成できます。

- プロジェクトの管理
コンテキスト・メニューに、Data Minerプロジェクトを管理するためのオプションがあります。

プロジェクトの作成

接続には少なくとも1つのプロジェクトを作成する必要があります。1つの接続に複数のプロジェクトを作成できます。

プロジェクトを作成するには:

1. データベースに接続します。

2. 「Data Miner」タブで、「接続」を展開し、プロジェクトを作成する接続を右クリックします。「新規プロジェクト」をクリックします。

注意:

「Data Miner」タブが表示されない場合は、「Oracle SQL Developer」ウィンドウにドッキングできます。

3. 「新規プロジェクト」ダイアログ・ボックスで、次の詳細を入力します。

- プロジェクト名: プロジェクト名を入力します。プロジェクトの命名規則に従っていることを確認します。

- コメント: 4000文字以下で任意のコメントを入力できます。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックします。

プロジェクトが作成されたら、名前の変更、コメントの編集、プロジェクトの削除または別の接続へのコピーを行うことができます。

- プロジェクト名の制限事項
Data Minerプロジェクト名は、特定の条件を満たす必要があります。

関連項目

- 「プロジェクトの管理」

- 「Data Miner」タブの表示

- データベースへの接続

プロジェクト名の制限事項

Data Minerプロジェクト名は、特定の条件を満たす必要があります。

条件は次のとおりです。

- プロジェクト内で一意となるコレクション名を入力します。

- ワークフロー名の文字数は、1から128の間である必要があります。

- この名前にはスラッシュ(/)を使用できません。

プロジェクトの管理

コンテキスト・メニューに、Data Minerプロジェクトを管理するためのオプションがあります。

「Data Miner」タブで、管理するプロジェクトを右クリックします。プロジェクトを管理するための次の操作を実行できます。

- 新規ワークフロー: 新規ワークフローを作成します。

- 新規プロジェクト: 新規プロジェクトを作成します。

- 削除: プロジェクトを削除します。

- プロパティ: プロジェクトのコメントを追加または変更します。既存のプロジェクトのコメントをここから編集できます。

- 名前の変更: プロジェクトの名前を変更します。

- ワークフローのインポート: 以前にエクスポートしたワークフローをこのプロジェクトにインポートします。

- プロジェクトの削除

- プロジェクトの展開

- プロジェクトのプロパティ

- プロジェクト名の変更

- ワークフローのインポート

プロジェクトの削除

プロジェクトを削除するには、プロジェクトを右クリックして「削除」をクリックします。プロジェクトを削除すると、次のものが削除されます。

- プロジェクトに含まれているすべてのワークフロー。

- モデルや適用結果など、それらのワークフローによって生成されたすべてのオブジェクト。

プロジェクトのワークフローによって参照される表などのデータベース・オブジェクトは、プロジェクトを削除しても削除されません。

注意:

プロジェクトの削除は元に戻せません。

プロジェクトの展開

プロジェクトを展開するには、次の手順を実行します。

- プロジェクト名の左側にあるプラス記号をクリックします。

- プロジェクト名をダブルクリックします。

プロジェクトに作成されたワークフローのリストが表示されます。

プロジェクトのプロパティ

「コメント」フィールドで、プロジェクトに関する情報を追加および編集できます。編集したら、「OK」をクリックします

プロジェクト名の変更

プロジェクト名を変更するには:

1. 名前を変更するプロジェクトを右クリックします。「プロジェクトの名前変更」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「変更後の名前」フィールドに、プロジェクトの名前を入力します。

3. 「OK」をクリックします。

ワークフローのインポート

事前定義済のワークフローをプロジェクトにインポートできます。ワークフローをインポートする前に、ワークフローのインポート要件を満たしていることを確認します。

ワークフローをインポートするには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブで、ワークフローをインポートするプロジェクトを右クリックして、「ワークフローのインポート」 をクリックします。「オープン」ダイアログ・ボックスが表示されます。

2. 「開く」ダイアログ・ボックスで、ワークフローのXMLファイルの場所にナビゲートします。

3. 「開く」をクリックします。システムは、指定されたファイルにワークフローがあることを検証して、ワークフローのバージョン番号を特定します。「ワークフローのインポート」ダイアログ・ボックスが開きます。一度に選択してインポートできるワークフローは1つのみです。

4. 「ワークフローのインポート」ダイアログ・ボックスで、新しいワークフローの名前を指定し、名前の競合を処理する次のオプションを1つ選択します。

- 必要に応じてモデルと出力表の名前を変更

- 競合が発生しても既存のモデルと出力表の名前を維持

- ワークフローのインポート
「ワークフローのインポート」ダイアログ・ボックスでは、インポートするワークフローの名前および名前の競合を処理する方法を指定できます。

関連項目

- ワークフローのインポート要件

ワークフローのインポート

「ワークフローのインポート」ダイアログ・ボックスでは、インポートするワークフローの名前および名前の競合を処理する方法を指定できます。

デフォルトのワークフロー名は、ワークフローのファイル名です。次の操作が必要な場合があります。

- 競合を避けるために名前を少し変更します。

- 有効なワークフロー名にするために名前を編集します。新しいワークフローの名前は、新しい接続で一意である必要があります。

また、ワークフロー・ノードおよび出力表の名前において名前の競合を処理する方法を選択する必要もあります。デフォルトは、「必要に応じてモデルと出力表の名前を変更」です。

「競合が発生しても既存のモデルと出力表の名前を維持」を選択できます。このオプションを選択した場合は、すべての競合を自分で解決する必要があります。

インポートを開始するには、「OK」をクリックします。

4 ワークフロー

Data Minerワークフローは、モデルの構築、テスト、適用などのデータ・マイニング操作を定義するメカニズムです。

これらの操作は、ワークフローを構成するノードで定義されます。1つのプロジェクトで複数のワークフローを作成できます。

- ワークフローについて
ワークフローには、表やモデルなどのデータのソースを1つ以上含める必要があります。

- ワークフローの操作
ワークフローを使用すると、一連のノードを作成し、それらを相互にリンクして、データに対して必要な処理を実行できます。作業用のワークフローを作成するまで、Oracle Data Minerは使用できません。

- ノードについて
ノードは、ワークフローでのデータ・マイニング操作を定義します。

- ノードの操作
ノードを使用して、次のタスクを実行できます。

- パラレル処理について
パラレル問合せまたはパラレル処理では、複数プロセスが同時に機能して、単一のSQL文を実行します。

- ノードまたはワークフローのパラレル処理の設定
デフォルトでは、パラレル処理はすべてのノード・タイプに対して「オフ」に設定されています。

- Oracle Database In-Memoryについて
インメモリー列ストア(IM列ストア)は、表およびパーティションのコピーを特殊な列形式で格納するためにOracle Database 12cリリース1 (12.1.0.2)以上で任意に使用できる静的システム・グローバル領域(SGA)プールです。

ワークフローについて

ワークフローには、表やモデルなどのデータのソースを1つ以上含める必要があります。

たとえば、Naive Bayesモデルを構築するには、まず、データ・ソース・ノードを使用して入力を識別する必要があります。その後、分類ノードを作成して、モデルを構築およびテストします。

ワークフローを使用すると、次のことが可能です。

- データ・マイニング・プロセスの構築、分析およびテスト

- データ・ソースの識別および調査

- モデルの構築および適用

- 予測問合せの作成

- ワークフローの手順
ワークフローは特定の手順で構築および実行します。

- ワークフローの用語
ワークフローは、相互に接続されるノードで構成される方向付きグラフです。

- ワークフローのサムネイル
ワークフローのサムネイル・ビューには、ワークフロー全体のビューが表示されます。サムネイルは、大規模なワークフローで特に役に立ちます。

- コンポーネント
「コンポーネント」ペインには、ワークフローに追加できるコンポーネントがリストされます。

- ワークフロー・プロパティ
ワークフロー・プロパティ・タブを使用すると、選択したワークフローに関連するコメントを追加したり、変更することができます。

- プロパティ
プロパティによって、ワークフロー全体またはワークフロー内のノードの情報を表示したり、変更することができます。

ワークフローの手順

ワークフローは特定の手順で構築および実行します。

手順は次のとおりです。

1. 空のワークフローを作成します。

2. ワークフローにノードを追加します。

3. ワークフローでノードを接続します。

4. ノードを実行します。

5. 結果を確認します。

6. 必要に応じて、手順を繰り返します。

関連項目

- ワークフローの作成

- ノードの追加またはノードの作成

- ノードのリンク

ワークフローの用語

ワークフローは、相互に接続されるノードで構成される方向付きグラフです。

ワークフローに関するノードを示すために使用する特定の用語があります。たとえば、N1とN2の2つのノードで構成されたワークフローを考えます。N1はN2に接続されているものとします。

- 親ノードおよび子ノード: ノードN1はN2の親ノードであり、ノードN2はN1の子ノードです。親ノードは、実行時に子ノードが必要とする情報を提供します。新しいデータに適用する前に、モデルを構築する必要があります。

- 下位および上位: N1から始まり最終的にN2に接続するワークフロー接続がある場合、ノードN2はN1の下位と呼ばれます。N1はN2の上位と呼ばれます。N1は、常にN2よりもルート・ノードの近くにあります。

- ルート・ノード: 親ノードを持たないノードは、ルート・ノードと呼ばれます。すべてのワークフローに少なくとも1つのルート・ノードがあります。親ノードには、複数のルート・ノードがある場合があります。

注意:

親ノードは、子ノードよりもルート・ノードの近くにあります。

- 兄弟: ノードに複数の子ノードがある場合、子ノードは兄弟とみなされます。

- アップストリーム: 親ノードは、子ノードのアップストリームと呼ばれます。

ワークフローのサムネイル

ワークフローのサムネイル・ビューには、ワークフロー全体のビューが表示されます。サムネイルは、大規模なワークフローで特に役に立ちます。

サムネイル・ビューアを開くには、「ビュー」に移動して「サムネイル」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[T]を押して、サムネイル・ビューアを開きます。

「サムネイル」ビューで、次のことが可能です。

- ワークフロー内の特定のノードにナビゲートできます。

- ワークフローのズーム・レベルを変更できます。

- ワークフローで現在表示されているノードを変更できます。

「サムネイル」ビューには、長方形が表示されます。ビューアの内側をクリックして、その周りで長方形を移動させると、ワークフロー・エディタの表示のフォーカスが変わります。また、長方形のサイズを変更して、より詳細なレベルで制御できます。

サムネイル・ビューでモデルを表示するときに、モデルがツリーを生成すると、サムネイル・ビューが自動的に開いて、ツリーの全体の形を示すビューが表示されます。また、サムネイル・ビューには、モデル・ビュー全体での位置も表示されます。

コンポーネント

「コンポーネント」ペインには、ワークフローに追加できるコンポーネントがリストされます。

ワークフローにコンポーネントを追加するには、「コンポーネント」ペインからワークフローにコンポーネントをドラッグ・アンド・ドロップします。

ワークフローをロードすると、「コンポーネント」ペインが自動的に開きます。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。

「コンポーネント」ペインには、次が含まれます。

- コンポーネント: 次の2つのタブで構成されます。

- お気に入り

- 最近使用

- ワークフロー・エディタ: カテゴリに分類されるノードが含まれ、そこからそれらを使用してワークフローを作成できます。

- すべてのページ: 使用可能なコンポーネントが1つのリストに一覧表示されます。

- ワークフロー・エディタ

ワークフロー・エディタ

ワークフロー・エディタには、セクションに分類されたノードが含まれています。ワークフローで次のノードを作成して、接続できます。

- データ・ノード

- 変換ノード

- モデル・ノード

- モデル操作

- 予測問合せノード

- テキスト・ノード

- ノードのリンク

ワークフロー・プロパティ

ワークフロー・プロパティタブを使用すると、選択したワークフローに関連するコメントを追加したり、変更することができます。

関連項目

- 「プロパティ」

プロパティ

プロパティによって、ワークフロー全体またはワークフロー内のノードの情報を表示したり、変更することができます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

ワークフローまたはそのノードの1つを選択すると、それぞれのプロパティが「プロパティ」ペインに表示されます。たとえば、データ・ソース・ノードを選択すると、データ・ソース・ノードのプロパティが「プロパティ」ペインに表示されます。

注意:

Oracle Data Minerの以前のリリースでは、「プロパティ」タブは「プロパティ・インスペクタ」でした。

次の中から、ノードおよびワークフローに対して複数のタスクを実行できます。

- 「プロパティ」コンテキスト・メニュー

- 「プロパティ」ペイン

関連項目

- 「ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行」

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

ワークフローの操作

ワークフローを使用すると、一連のノードを作成し、それらを相互にリンクして、データに対して必要な処理を実行できます。作業用のワークフローを作成するまで、Oracle Data Minerは使用できません。

ワークフロー要件を満たしていることを確認してください。ワークフローを使用して、次のタスクを実行できます。

- ワークフローの作成
モデルの構築、テスト、適用などのデータ・マイニング操作を定義するには、ワークフローを作成する必要があります。

- ワークフローのデプロイ
Oracle Data Miner を使用すると、ワークフローによって生成されたすべてのオブジェクトを再作成するスクリプトをワークフローから生成できます。

- ワークフローの削除
ワークフローのコンテキスト・メニューを使用して、ワークフローを削除できます。

- ワークフローのロード
ワークフローを開くと、そのワークフローがワークフロー・ペインにロードされます。

- ワークフローの管理
ワークフローを作成すると、ワークフローは「Data Miner」タブの「プロジェクト」の下にリストされます。

- Oracle Enterprise Managerジョブ
Oracle Enterprise Manager (OEM)を使用すると、データベース管理者はOEMアプリケーションを通じてジョブを定義できます。

- ワークフローの名前変更
ワークフローのコンテキスト・メニューを使用して、ワークフローの名前を変更できます。

- ランタイム要件
Data Minerリポジトリは、スクリプトが実行されるシステムにインストールされている必要があります。

- ワークフローの実行
イベント・ログの表示によって、実行中のワークフローの進捗状況を表示できます。

- ワークフローのスケジュール
ワークフロー・スケジュールを使用すると、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義できます。

- ワークフローの前提条件
ワークフローを使用してタスクを実行する前に、ワークフローの前提条件を満たす必要があります。

- ワークフロー・スクリプトの要件
ワークフロー・スクリプトの要件には次のようなものがあります。

ワークフローの作成

モデルの構築、テスト、適用などのデータ・マイニング操作を定義するには、ワークフローを作成する必要があります。

ワークフローを作成する前に、ワークフローの前提条件を満たしていることを確認します。

空のワークフローを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブで、左側のペインの「接続」を展開します。

「Data Miner」タブが開かない場合は、「ツール」をクリックして「Data Miner」を選択します。

2. ワークフローを作成するプロジェクトを選択します。

3. プロジェクトを右クリックして、コンテキスト・メニューから「新規ワークフロー」を選択します。「ワークフローの作成」ダイアログ・ボックスが開きます。

4. 「名前」フィールドに、ワークフローの一意の名前を入力します。

5. 「OK」をクリックします。これで、空のワークフローが作成されます。

- ワークフロー名の制限

ワークフロー名の制限

ワークフロー名は、次の条件を満たしている必要があります。

- ワークフロー名の文字数は、1から128の間である必要があります。

- ワークフロー名にスラッシュ(/)は使用できません。

- ワークフロー名は、プロジェクト内で一意である必要があります。

ワークフローのデプロイ

Oracle Data Miner を使用すると、ワークフローによって生成されたすべてのオブジェクトを再作成するスクリプトをワークフローから生成できます。

Data Minerの以前のリリースでは、変換ノードのスクリプトのみを生成できました。

ワークフローによって生成されたすべてのオブジェクトを再作成するスクリプトによって、ワークフロー全体の動作をレプリケートすることもできます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合またはワークフローの軽量デプロイの基盤を提供し、ターゲットおよび本番システムでのData Minerリポジトリのインストールおよびワークフローは必要ありません。

Oracle Data Minerは、次の2つのタイプのデプロイメントに対応しています。

- データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ

- オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ

- ワークフロー・スクリプトの実行

データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ

データを生成するすべてのノードには、コンテキスト・メニューに「SQLを保存」オプションがあります。

「SQLを保存」オプションにより、SQLスクリプトが生成されます。生成されるSQLは、SQL*Plusスクリプトを使用して作成したり、標準SQLスクリプトとして作成することができます。スクリプト形式の利点は、パラメータで表およびモデルの参照をオーバーライドできることです。

「SQLを保存」オプションを使用すると、生成するスクリプトの種類とスクリプトを保存する場所を選択できます。

関連項目

- 「SQLを保存」

オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ

オブジェクト生成スクリプトにより、オブジェクトを作成するスクリプトが生成されます。オブジェクトを生成するスクリプトは、次を参照してください。

- 生成されるスクリプト

- スクリプト変数定義

関連項目

- 生成されるスクリプト

- スクリプト変数定義

ワークフロー・スクリプトの実行

Oracle Enterprise ManagerジョブまたはOracle Schedulerジョブを使用して、ワークフロー・スクリプトを実行できます。生成されたスクリプトは、次の方法で実行できます。

- Oracle Enterprise Managerジョブとして、SQLスクリプトまたはオペレーティング・システム・コマンドのいずれかとして。

- Oracle Schedulerのジョブとして:

- SQLスクリプトをコールする外部ジョブ

- 環境: 実行時の管理にOracle Enterprise Managerを使用するか、またはPL/SQLを使用します。

- SQL*PLusまたはSQLワークシートを使用してスクリプトを実行します。

注意:
スクリプトを実行するには、Oracle Data Minerリポジトリがインストールされていることを確認します。

関連項目

- 「SQL*PlusまたはSQLワークシートを使用したスクリプトの実行」

- Oracle Enterprise Managerジョブ

- 「ランタイム要件」

ワークフローの削除

ワークフローのコンテキスト・メニューを使用して、ワークフローを削除できます。

ワークフローを削除するには、次のようにします。

1. 「Data Miner」タブで、「プロジェクト」を展開して、削除するワークフローを選択します。

2. 右クリックして、「削除」をクリックします。

ワークフローのロード

ワークフローを開くと、そのワークフローがワークフロー・ペインにロードされます。

ワークフローを作成した後に、次のタスクを実行できます。

- ワークフローのロード: 「Data Miner」タブで、プロジェクトを展開してワークフロー名をダブルクリックします。ワークフローが新しいタブで開きます。

- ワークフローのクローズ: ワークフローがロードされ、表示されているタブを閉じます。

- ワークフローの保存: 「ファイル」に移動して、「保存」をクリックします。ワークフローを変更した場合は、終了時に保存されます。

ワークフローの管理

ワークフローを作成すると、ワークフローは「Data Miner」タブの「プロジェクト」の下にリストされます。

次のいずれかのタスクを実行するには、プロジェクトの下のワークフローを右クリックして、コンテキスト・メニューから次のオプションを選択します。

- 新規ワークフロー: 現在のプロジェクトに新しいワークフローを作成します。

- 削除: プロジェクトからワークフローを削除します。

- 名前変更: ワークフロー名を変更します。

- エクスポート: ワークフローをエクスポートします。

- インポート: ワークフローをインポートします。

- GUIを使用したワークフローのエクスポート
ワークフローをエクスポートしてXMLファイルとして保存してから、そのファイルを別のプロジェクトにインポートできます。

- ワークフローのインポート要件
ワークフローをインポートするには、ワークフローの互換性、権限およびユーザー・アカウント関連の権限に関する要件を満たす必要があります。

- データ表の名前
ワークフローがエクスポートされるアカウントは、エクスポートされるワークフローでエンコードされます。

- ワークフローの互換性
ワークフローをインポートまたはエクスポートする前に、Oracle Data Minerのバージョンに互換性があることを確認してください。

- ワークフローの構築および変更
ワークフロー・エディタを使用して、ワークフローを構築および変更できます。ワークフロー・エディタは、ワークフローを変更するためのツールです。

- 表またはビューの欠損
スキーマをインポートしたときにOracle Data Minerで一部の表またはビューの欠損が検出された場合は、別の表を選択するためのオプションが提示されます。

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理
ワークフロー名のすぐ下にある、ワークフロー上部の境界でアイコンとして複数のコントロールを使用できます。

- 「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理
「プロパティ」ペインで、ワークフロー全体またはワークフローのノードに関する情報を表示して変更できます。

- ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- ワークフローの作成

- GUIを使用したワークフローのエクスポート

- 「ワークフローのインポート」

GUIを使用したワークフローのエクスポート

ワークフローをエクスポートしてXMLファイルとして保存してから、そのファイルを別のプロジェクトにインポートできます。

Oracle Data Minerのバージョン(ワークフローのエクスポート元のバージョンとインポート先のバージョン)に互換性があることを確認してください。

ワークフローをエクスポートするには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブで、「接続」を展開して、ワークフローを作成したプロジェクトをクリックします。

2. エクスポートするワークフローを右クリックして、「エクスポート」をクリックします。「保存」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 「保存」ダイアログ・ボックスで、ワークフローをエクスポートする場所にナビゲートして、「保存」をクリックします。ワークフローが、XMLファイルとして保存されます。

注意:

ワークフローを保存するデフォルト・ディレクトリは、ドキュメントを保存するためのシステムのデフォルト・ディレクトリです。このディレクトリを変更できます。

関連項目

- 「ワークフローの互換性」

ワークフローのインポート要件

ワークフローをインポートするには、ワークフローの互換性、権限、ユーザー・アカウント関連の権限に関する要件を満たす必要があります。

ワークフローのインポート要件は、次のとおりです。

- エクスポートしたワークフローでデータ・ソースとして使用されるすべての表およびビューは、新しいアカウントにある必要があります。

- 表またはビューは、新しいアカウントでも古いアカウントのときと同じ名前である必要があります。

- データ・ソース・ノードを再定義する必要がある場合があります。

- ワークフローにモデル・ノードが含まれる場合、ワークフローがインポートされるアカウントに、使用するすべてのモデルが含まれている必要があります。モデル・ノードは、データ・ソース・ノードと同じ方法で再定義される必要がある場合があります。

- ワークフローを実行するための権限が必要です。

- ワークフローは、互換性の要件を満たしている必要があります。

関連項目

- 「データ表の名前」

- 「ワークフローの互換性」

データ表の名前

ワークフローがエクスポートされるアカウントは、エクスポートされるワークフローでエンコードされます。

ワークフローはアカウントDMUSERからエクスポートされ、ワークフローにはデータMINING_DATA_BUILDを含むデータ・ソース・ノードがあるとします。

異なるアカウント(つまり、DMUSERではないアカウント)にスキーマをインポートして、ワークフローを実行しようとすると、ワークフローはDMUSER.MINING_DATA_BUILD_Vを検索するため、データ・ソース・ノードは失敗します。

この問題の解決方法:

1. データ・ソース・ノードMINING_DATA_BUILD_Vを右クリックして、「データ定義ウィザード」を選択します。
使用できる表またはビューにDMUSER.MINING_DATA_BUILD_Vが存在しないことを示すメッセージが表示されます。

2. 「OK」をクリックして、現在のアカウントのMINING_DATA_BUILD_Vを選択します。これで問題が解決されます。

ワークフローの互換性

ワークフローをインポートまたはエクスポートする前に、Oracle Data Minerのバージョンに互換性があることを確認してください。

ワークフローのインポートおよびエクスポートの互換性要件は、次のとおりです。

- Oracle Database 11gリリース2 (11.2.0.1.2)より前のバージョンのOracle Data Minerを使用してエクスポートしたワークフローは、以降のバージョンのOracle Data Minerにインポートできません。

- 以前のバージョンのOracle Data Minerからエクスポートしたワークフローには、無効なXMLが含まれている場合があります。ワークフローのXMLファイルに無効なXMLが含まれている場合、インポートは終了されます。

Oracle Data Minerのバージョンを確認するには、次の手順を実行します。

1. 「ヘルプ」に移動して、「バージョン」をクリックします。

2. 「拡張」タブをクリックします。

3. 「Data Miner」を選択します。

ワークフローの構築および変更

ワークフロー・エディタを使用して、ワークフローを構築および変更できます。ワークフロー・エディタは、ワークフローを変更するためのツールです。

ワークフロー・エディタは次によってサポートされます。

- 「プロパティ」

- コンポーネント

- ワークフローのサムネイル

表またはビューの欠損

スキーマをインポートしたときにOracle Data Minerで一部の表またはビューの欠損が検出された場合は、別の表を選択するためのオプションが提示されます。

ワークフローにインポートされるスキーマは、ワークフローで使用されるすべての表またはビューを持つわけではない場合があります。Data Minerでこの問題が検出された場合は、次のメッセージが生成されます

Table Selection Failure
これは、表が欠損していることを示しています。別の表を選択できます。

別の表を選択するには、「はい」をクリックします。データ・ソースの定義ウィザードが開きます。ウィザードを使用して、表および属性を選択します。

ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ワークフロー名のすぐ下にある、ワークフロー上部の境界でアイコンとして複数のコントロールを使用できます。

次のタスクを実行できます。

- ワークフロー・ノードのズームインおよびズームアウト: それぞれアイコンおよびアイコンをクリックします。

- ノード・サイズの制御: パーセントのドロップダウン・リストをクリックして、サイズを選択します。デフォルト・サイズは100%です。

- イベント・ログの表示: アイコンをクリックします。

- 選択したノードの実行: アイコンをクリックします。実行するノードを選択すると、三角形が緑色になります。

- ワークフローのスケジュール: をクリックして、ワークフロー・スケジュールを作成または編集します。

- ワークフロー・データ定義のリフレッシュ: をクリックして、新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映します。

注意:
「ワークフロー・データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードにのみ適用されます。

- パフォーマンス設定の指定: をクリックして、ワークフローのノードのインメモリー設定およびパラレル設定を指定します。

「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理

「プロパティ」ペインで、ワークフロー全体またはワークフローのノードに関する情報を表示して変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックし、「プロパティに移動」 を選択します。対応する「プロパティ」ペインが開きます。たとえば、データ・ソース・ノードを選択すると、「プロパティ」ペインにデータ・ソース・ノードの詳細が表示されます。

2. 「検索」フィールドを使用して、プロパティの項目を検索します。

3. アイコンをクリックして、表示する項目のエディタを開きます。

4. コンテキスト・メニューのオプションを使用して、その他のタスクを実行します。

関連項目

- 「ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行」

ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

ワークフローを表示するには、「Data Miner」タブのワークフロー名をダブルクリックします。ワークフローは、「Data Miner」タブと「コンポーネント」ペインの間にあるタブで開きます。複数のワークフローを開く場合、各ワークフローは異なるタブで開きます。一度にアクティブになるワークフローは1つのみです。

コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 閉じる: 選択したタブを閉じます。

- すべて閉じる: すべてのワークフロー・タブを閉じます。

- その他を閉じる: 現在のタブ以外のすべてのタブを閉じます。

- 最大化: ワークフローを最大化します。「Data Miner」タブ、「コンポーネント」ペインおよびその他の項目は表示されません。以前のサイズに戻すには、選択をもう一度クリックします。

- 最小化: 「プロパティ」タブをメニューに最小化します。以前のサイズに戻すには、「プロパティ」タブを右クリックして「ドッキング」をクリックします。

- 垂直分割: アクティブなエディタまたはビューアを2つのドキュメントに分割します。2つのドキュメントは垂直方向に分割されます。分割を元に戻すには、選択をもう一度クリックします。

- 水平分割: アクティブなエディタまたはビューアを2つのドキュメントに分割します。2つのドキュメントは水平方向に分割されます。分割を元に戻すには、選択をもう一度クリックします。

- 新規ドキュメント・タブ・グループ: 現在アクティブなエディタまたはビューアを独自のタブ・グループに追加します。この操作を元に戻すには、「エディタ・タブ・グループを閉じる」を使用します。

- ドキュメント・タブ・グループの縮小: すべてのエディタまたはビューアを1つのタブ・グループに縮小します。「新規エディタ・タブ・グループ」の後にのみ表示されます。

- フローティング: 「プロパティ」タブを移動可能なペインに変換します。

- ドッキング: 浮動ウィンドウの場所を設定します。または、[Alt]を押しながら[Shift]と[D]を押します。

- クローン: プロパティの新しいインスタンスを作成します。

- コンテンツの凍結: コンテンツを凍結します。プロパティの凍結を解除するには、この選択をもう一度クリックします。

Oracle Enterprise Managerジョブ

Oracle Enterprise Manager (OEM)を使用すると、データベース管理者はOEMアプリケーションを通じてジョブを定義できます。

ジョブは、Oracle SchedulerではなくOEMを通して実行されます。ジョブは、OEMから手動で実行できます。ジョブの実行は監視できます。結果は、成功または報告される失敗のいずれかになります。

- ジョブの定義では、生成されたスクリプト・ファイルを直接開くことができます。

- ジョブの定義では、完全なファイル・パスを使用して、スクリプト・ファイルとしてマスター・スクリプトの起動を定義する必要があります。

- ジョブは、スケジュールどおりまたはオンデマンドで実行できます。

- マスター・スクリプト内で実行されるすべてのスクリプトには、完全修飾されたパス名が必要です。

Enterprise Managerの詳細は、Oracle Enterprise Managerのドキュメント・セット『Oracle Database 2日でデータベース管理者』(接続するデータベースに対応するもの)を参照してください。

ワークフローの名前変更

ワークフローのコンテキスト・メニューを使用して、ワークフローの名前を変更できます。

ワークフローまたはプロジェクトの名前を変更するには、次の手順を実行します。

1. 「Data Miner」タブのワークフローまたはプロジェクトの名前を右クリックして、「名前変更」を選択します。

2. ワークフローの名前変更ダイアログ・ボックスまたは「プロジェクトの名前変更」ダイアログ・ボックスが開きます。「変更後の名前」フィールドに新しい名前を入力します。

プロジェクトの場合、新しい名前はプロジェクト名の制限を満たしている必要があります。ワークフローの場合、新しい名前はワークフロー名の制限を満たしている必要があります。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 「プロジェクト名の制限事項」

- 「ワークフロー名の制限」

ランタイム要件

Data Minerリポジトリは、スクリプトが実行されるシステムにインストールされている必要があります。

生成されたスクリプトは、Data Minerリポジトリ・オブジェクトにアクセスする必要があります。スクリプトは、リポジトリ・バージョンをチェックし、リポジトリがソース・システムのバージョンと同じかそれ以降のバージョンであることを確認します。

ワークフローの実行

イベント・ログの表示によって、実行中のワークフローの進捗状況を表示できます。

また、ワークフローの作成にかかった時間も表示できます。

モデル構築は、リソース集中処理型にすることができます。Oracle Data MinerサーバーのMAX_NUM_THREADSパラメータにより、パラレル構築の数が制御されます。MAX_NUM_THREADSは、サーバーで実行されるすべてのワークフローでの最大モデル構築数を指定します。

デフォルト値は10です。つまり、デフォルトでは、すべてのワークフローで同時に実行できるモデルは10個になります。MAX_NUM_THREADSパラメータはリポジトリ表ODMRSYS。ODMR$REPOSITORY_PROPERTIESにあり、ここで値を指定できます。

MAX_NUM_THREADSの値を増やす場合は、段階的に増やします。ネットワーク接続が切断されていても、ワークフローが実行されているように見えることがあります。

パラレル・モデル構築動作を制御するために、次のパラメータが使用されます。

- THREAD_WAIT_TIME。デフォルトは5です。MAX_NUM_THREADSに達すると、パラレル・モデル構築数がMAX_NUM_THREADSを下回るまで、構築プロセスがキューに入れられます。この設定(秒数)により、パラレル・モデル構築数のチェック間隔が決まります。

- MAX_THREAD_WAIT。デフォルトはNULLです。キューに入っている構築プロセスのタイムアウト(秒数)。NULLの場合、タイムアウトは発生しません。

- ネットワーク接続の中断
ワークフローの実行中にネットワーク接続が中断する可能性があります。

- ワークフローのロックおよびロック解除
ワークフローを開くか、そのノードのいずれかまたはすべてが実行中である場合、そのワークフローはロックされます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

ネットワーク接続の中断

ワークフローの実行中にネットワーク接続が中断する可能性があります。

Data Minerサーバーへのネットワーク接続がワークフローの実行中に中断された場合、ワークフロー・エディタは、ワークフローが無期限に実行されていることを示す場合があります。一方で、「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウは、接続がダウンしていることを示す場合があります。

Oracle Data Minerは、接続が切断されたことを示すメッセージを表示します。適当な期間で接続が回復されない場合は、ワークフロー・エディタを閉じて、再度開きます。

注意:

「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウを使用して、接続を監視します。

ワークフローのロックおよびロック解除

ワークフローを開くか、そのノードのいずれかまたはすべてが実行中である場合、そのワークフローはロックされます。

ワークフローは、次の条件でロックされます。

- ノードの実行中、ワークフローはロックされ、そのノードは編集できません。ワークフローの実行中に、既存の結果が表示されることがあります。また、別のワークフローに移動して、それを編集または実行することもできます。

- ユーザーがワークフローを開くと、他のユーザーが変更できないようにワークフローはロックされます。

- ワークフローの実行中、ツールバーのアニメーション(環状の矢印のループ)により、ワークフローが実行されていることが示されます。

- ロックされたワークフローを開くと、ツールバーに「ロック済」と表示され、ワークフローが実行されている場合、実行インジケータは次のようになります。

- 他のユーザーによってワークフローがロックされず、自分がロックしている場合、ロック・アイコンはツールバーから削除されます。

- ロックされたワークフローのロック解除: ワークフローが完了したのにロックされたままになっている場合は、「ロック済」をクリックしてワークフローのロックを解除します。

- ワークフローのリフレッシュ: ロックしたワークフローの実行が停止したら、アイコンをクリックしてワークフローをリフレッシュできます。また、ロックの上でクリックすることで、ロックの取得を試行することもできます。

ワークフローのスケジュール

ワークフロー・スケジュールを使用すると、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義できます。

また、既存のワークフロー・スケジュールを編集して、スケジュール済のワークフローを取り消すこともできます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. アイコンの横にある矢印をクリックします。

2. ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- スケジュールの作成: スケジュールを作成する場合にクリックします。「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが開き、次のスケジュールを作成できます。

- すべてのノード

- 選択されたノード: スケジュールを作成するノードを選択します。

- 選択されたノードと親: スケジュールを作成するノードを選択します。

- 選択されたノードと子: スケジュールを作成するノードを選択します。

- 選択されたノードの子のみ: ノードを選択します

- スケジュールの編集

- スケジュールの取消

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 繰返し

- 繰返し - 毎時

- 繰返し - 毎日

- 繰返し - 毎週

- 繰返し - 毎月

- 繰返し - 毎年

- スケジュール

- スケジュールの保存

- 詳細設定

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

繰返し

「繰返し」ダイアログ・ボックスでは、ワークフロー・スケジュールの実行頻度を設定できます。繰返し頻度を設定するには、次の手順を実行します。

1. 頻度: ワークフローの実行頻度を設定するためのオプションを選択します。

- 繰返し - 毎時

- 繰返し - 毎日

- 繰返し - 毎週

- 繰返し - 毎月

- 繰返し - 毎年

2. 毎: このフィールドの値は、「頻度」フィールドで選択したオプションによって異なります。たとえば、「毎」フィールドで2を選択し、「頻度」フィールドで「毎時」を選択した場合、ワークフローは2時間ごとに実行されます。「毎」フィールドで2を選択し、「頻度」フィールドで「毎日」を選択した場合、ワークフローは2日ごとに実行されます。該当するオプションを選択します。

3. 「OK」をクリックします。

繰返し - 毎時

「頻度」フィールドで「毎時」を選択した場合は、何時間ごとにワークフローを実行するかを選択します。

1. 「頻度」フィールドには「毎時」と表示されます。

2. 「毎」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。この数値により、ワークフローが何時間ごとに実行されるかが決まります。たとえば、5を選択した場合は、ワークフローは5時間ごとに実行されます。

3. 「OK」をクリックします。これにより、「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。

繰返し - 毎日

「頻度」フィールドで「毎日」を選択した場合は、何日ごとにワークフローを実行するかを選択します。

1. 「頻度」フィールドには「毎日」と表示されます。

2. 「毎」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。この数値により、ワークフローが何日ごとに実行されるかが決まります。たとえば、5を選択した場合は、ワークフローは5日ごとに実行されます。

3. 「OK」をクリックします。これにより、「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。

繰返し - 毎週

「頻度」フィールドで「毎週」を選択した場合は、何週ごとに何曜日にワークフローを実行するかを選択します。

1. 「頻度」フィールドには「毎週」と表示されます。

2. 「毎」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。この数値により、ワークフローが何週ごとに実行されるかが決まります。たとえば、2を選択した場合は、ワークフローは2週間ごとに実行されます。

3. ワークフローを実行する曜日を選択します。

4. 「OK」をクリックします。これにより、「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。

繰返し - 毎月

「頻度」フィールドで「毎月」を選択した場合は、何か月ごとに何日にワークフローを実行するかを選択します。

1. 「頻度」フィールドには「毎月」と表示されます。

2. 「毎」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。この数値により、ワークフローが何か月ごとに実行されるかが決まります。たとえば、2を選択した場合は、ワークフローは2か月ごとに実行されます。

3. 「日付」セクションで、次のオプションのいずれかを選択します。

- 各: ワークフローを実行する日付を選択します。たとえば、26を選択した場合は、ワークフローは毎月26日に実行されます。

- 指定日: ワークフローを毎月実行する曜日を選択します。たとえば、2つのドロップダウン・リストからそれぞれ「最初」および「月曜日」を選択した場合は、ワークフローは毎月第1月曜日に実行されます。

4. 「OK」をクリックします。これにより、「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。

繰返し - 毎年

「頻度」フィールドで「毎年」を選択した場合は、何年ごとにワークフローを実行するかを選択します。該当するフィールドで月を選択します。

1. 「頻度」フィールドには「毎年」と表示されます。

2. 「毎」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。この数値により、ワークフローが何年ごとに実行されるかが決まります。

3. ワークフローを毎年実行する月を選択します。

4. 「OK」をクリックします。これにより、「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスが表示されます。

スケジュール

「スケジュール」ダイアログ・ボックスでは、ワークフロー・スケジュールを編集できます。選択したワークフロー・スケジュールを編集するには、次の手順を実行します。

1. 「名前」フィールドには、選択したワークフロー・スケジュールの名前が表示されます。これは編集不可フィールドです。

2. 「開始日」フィールドで、をクリックして別の日付を選択します。

3. 「繰返し」フィールドで、別の繰返しオプションを選択します。カスタマイズするには、「カスタム」を選択し、「繰返し」ダイアログ・ボックスで必要な編集を行います。

4. 「繰返しの終了」フィールドで、次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフロー・スケジュールが無期限に実行され続けます。

- 日付: をクリックして、ワークフローの実行を終了する特定の日付を選択します。

5. 「OK」をクリックします。

スケジュールの保存

スケジュールの保存ダイアログ・ボックスでは、ワークフロー・スケジュールを保存できます。ワークフロー・スケジュールを保存するには、次の手順を実行します。

1. 「名前」フィールドで、ワークフロー・スケジュールの名前を指定します。

2. 「OK」をクリックします。

詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、電子メール通知とワークフローのジョブやノードに関する設定を行うことができます。電子メール通知とその他の項目の設定を行うには、次の手順を実行します。

- 「通知」タブ:

1. 通知を受信するために、「電子メール通知の有効化」を選択します。

2. 「受信者」フィールドに、通知を受信する電子メール・アドレスを入力します。

3. 「件名」フィールドに、適切な件名を入力します。

4. 「コメント」フィールドに、コメントを入力します(該当する場合)。

5. 通知を受信するイベントを1つ以上選択します。

- 開始済: 開始されたすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 成功: 成功したすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 失敗: 失敗したすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 停止: 停止されたすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

6. 「OK」をクリックします。

- 「設定」タブ:

1. 「タイムゾーン」フィールドで、使用するタイムゾーンを選択します。

2. 「ジョブの優先度」フィールドで、「高」および「低」の間にポインタを置いて、ワークフロー・ジョブの優先度を設定します。

3. 「最大失敗数」を選択し、失敗したワークフロー実行の最大数として数値を設定します。

4. 「最大実行期間」を選択し、ワークフロー・ジョブの最大実行期間の日数、時間数および分数を設定します。

5. 「スケジュール制限」を選択し、日数、時間数および分数を設定します。

6. 「OK」をクリックします。

- 「ノード」タブには、実行するようスケジュールされているすべてのワークフロー・ノードが表示されます。この表示は読取り専用です。

ワークフローの前提条件

ワークフローを使用してタスクを実行する前に、ワークフローの前提条件を満たす必要があります。

ワークフローの前提条件は次のとおりです。

- データベースへの接続を作成し、確立します。

- ワークフローを作成するプロジェクトを作成します。

関連項目

- 接続の作成

- 「プロジェクトの作成」

ワークフロー・スクリプトの要件

ワークフロー・スクリプトの要件には次のようなものがあります。

- スクリプト・ファイルの文字セットの要件
すべてのスクリプト・ファイルがUTF8文字セットを使用して生成されていることを確認します。

- スクリプト変数定義
スクリプトには、スクリプトによって作成されたパブリック・オブジェクトにオブジェクト名を提供する変数定義があります。

- 生成されるスクリプト
生成されるスクリプトは一種のデプロイメントであり、マスター・スクリプトやクリーンアップ・スクリプトなどのいくつかの汎用スクリプトが生成されます。

- SQL*PlusまたはSQLワークシートを使用したスクリプトの実行
SQL*PlusまたはSQLワークシートのいずれかを使用して生成されたスクリプトを実行し、ユーザーからの入力が必要な場合は、生成されたSQLの前にコマンドを実行する必要があります。

スクリプト・ファイルの文字セットの要件

すべてのスクリプト・ファイルがUTF8文字セットを使用して生成されていることを確認します。

スクリプト・ファイルがUTF8文字セットを使用して生成されていない場合、スクリプトに、適切に処理されない文字セットに基づく文字が含まれることがあります。

スクリプト変数定義

スクリプトには、スクリプトによって作成されたパブリック・オブジェクトにオブジェクト名を提供する変数定義があります。

マスター・スクリプトは、すべての基礎スクリプトを順番にコールする役割を果します。そのため、変数定義は、マスター・スクリプトで定義される必要があります。

変数オブジェクト・タイプ: 表またはビュー、モデルなどのスクリプトに入力されるオブジェクト名を変更できます。デフォルトでは、これらの名前は、表またはビュー、およびモデルの元の名前です。

生成されるすべてのスクリプトは、同じディレクトリに配置する必要があります。

生成されるスクリプト

生成されるスクリプトは一種のデプロイメントであり、マスター・スクリプトやクリーンアップ・スクリプトなどのいくつかの汎用スクリプトが生成されます。

生成されるスクリプトは次のとおりです。

- マスター・スクリプト: すべての必要なスクリプトを適切な順序で開始します。このスクリプトは、次の作業を実行します。

- スクリプトのバージョンが、インストールされたData Minerリポジトリのバージョンと互換性があるかどうかを確認します。

- ワークフロー・スクリプトによって作成されたすべての基礎オブジェクトのエントリを含む、ワークフローのマスター表を作成します。

- スクリプトの操作を理解するために必要な、主要な使用情報に対応する生成済のドキュメントが含まれています。

- クリーンアップ・スクリプト: ワークフロー・スクリプトによって作成されたすべてのオブジェクトを削除します。クリーンアップ・スクリプトは、次のオブジェクトを削除します。

- データの参照用に生成された表などの非表示オブジェクト。

- 構築ノードによって作成されたモデル名などのパブリック・オブジェクト。

- 表作成ノードによって作成された表。

- ワークフロー・ダイアグラム・イメージ: スクリプトの生成時にワークフローのイメージ(.pngファイル)を作成します。ワークフロー全体が表示されます。

生成されるその他のスクリプトは、チェーン内のノードによって異なります。表4-1に、ノードおよび対応するスクリプト機能を示します。

表4-1 ノードおよびスクリプト機能

ノード

スクリプト機能

- データ・ソース・ノード

- 変換ノード

- 集計ノード

- 結合ノード

- フィルタ行ノード

- サンプル・ノード

- モデル詳細ノード

- 適用ノード

- テキストの適用ノード

- フィルタ列の詳細ノード

ノードの出力を反映するビューを作成します。

フィルタ列ノード

その他の変換タイプ・ノードなど、フィルタ列ノードの出力を反映するビューを作成します。

「属性重要度」設定が指定されている場合、表はAIの結果(プライベート)を含めて生成されます。

テキストの構築ノード

テキストの変換ごとに、次のオブジェクトが作成されます。

- 特徴表名

- Oracle Textのポリシー・オブジェクト

テキストの構築ノードの出力を反映するビューを作成します。これは、テキストの適用ノードと基本的に同じ出力になります。

分類構築ノード

モデルは、モデル構築の仕様ごとに作成されます。

マスター・テスト結果表は、モデルごとに作成されたテスト結果表のリストを格納するために生成されます。

行の診断がオンになっている場合、GLMモデル行の診断表が作成されます。

各モデル・テストでは、パフォーマンス、パフォーマンス・マトリックス、ROC (2項分類のみ)の各テスト結果に表が1つ生成されます。

各モデル・テストには、ターゲット値(最大ターゲット値は100)ごとのリストおよび収益の各テストに表が1つあります。

回帰構築ノード

モデルは、モデル構築の仕様ごとに作成されます。

行の診断がオンになっている場合、GLMモデル行の診断表が作成されます。

マスター・テスト結果表は、モデルごとに作成されたテスト結果表のリストを格納するために生成されます。

各モデル・テストでは、パフォーマンス・テストと残差テストの各結果に表が1つ生成されます。

- クラスタリング構築

- 異常検出構築

- 特徴抽出構築

- 相関構築

モデルは、モデル構築の仕様ごとに作成されます。

テスト・ノード(分類)

マスター・テスト結果表は、モデルごとに作成されたテスト結果表のリストを格納するために生成されます。

行の診断がオンになっている場合、GLMモデル行の診断表が作成されます。

各モデル・テストでは、パフォーマンス、パフォーマンス・マトリックス、ROC (2項分類のみ)の各テスト結果に表が1つ生成されます。

各モデル・テストには、ターゲット値(最大ターゲット値は100)ごとのリフトおよび利益のそれぞれに表が1つあります。

テスト・ノード(回帰)

行の診断がオンになっている場合、GLMモデル行の診断表が作成されます。

マスター・テスト結果表は、モデルごとに作成されたテスト結果表のリストを格納するために生成されます。

各モデル・テストでは、パフォーマンスおよび残差のそれぞれについて表が1つ生成されます。

- モデル・ノード

- テキスト参照ノード

スクリプトは生成されません。これらのノードは、メタデータに対する参照ノードです。

SQL*PlusまたはSQLワークシートを使用したスクリプトの実行

SQL*PlusまたはSQLワークシートのいずれかを使用して生成されたスクリプトを実行し、ユーザーからの入力が必要な場合は、生成されたSQLの前にコマンドを実行する必要があります。

生成されたSQLの前に次のコマンドを実行します。

set define off

生成されたSQLを実行する前に、この新しい行を別々に実行できます。また、生成されたSQLと一緒に新しい行を実行することもできます。

ノードについて

ノードは、ワークフローでのデータ・マイニング操作を定義します。

ワークフローは、リンクによって接続される1つ以上のノードで構成されます。表4-2に示すノードのカテゴリを「コンポーネント」ペインで使用できます。

- ノード名およびノードのコメント
すべてのノードには名前が必要で、コメントがある場合があります。名前の割当ては、一意であることを確実にするためにすべて確認されます。Oracle Data Minerは、デフォルトのノード名を生成します。

- ノード・タイプ
Oracle Data Minerには、構築、モデル、リンク、データ・マイニング操作、データ変換などの特定用途に対応した様々なタイプのノードが用意されています。

- ノードの状態
ノードは、そのステータスを示す状態に常に関連付けられています。

ノード名およびノードのコメント

すべてのノードには名前が必要で、コメントがある場合があります。名前の割当ては、一意であることを確実にするためにすべて確認されます。Oracle Data Minerは、デフォルトのノード名を生成します。

特定タイプの新規ノードが作成される場合、デフォルト名はノード・タイプに基づいています(分類ノードのClass Buildなど)。その名前のノードがすでに存在する場合、名前に1を追加して一意にします。そのため、Class Buildが存在する場合、ノードにはClass Build 1という名前が付けられます。Class Build 1が存在する場合は2が追加され、3つ目の分類ノードの名前はClass Build 2となり、以降も同様に処理されます。各ノード・タイプは、個別に処理されます。たとえば、フィルタ列ノードには、分類ノードの手順とは異なる独自の手順があります。

デフォルト名は、次の要件を満たす名前に変更できます。

- ノード名は、ワークフロー内で一意である必要があります。

- ノード名に/ (スラッシュ)文字を含めることはできません。

- ノード名は、1文字以上の長さにする必要があります。ノード名の最大長は128文字です。

ノード名を変更するには、プロパティの「詳細」タブで変更するか、ワークフローで名前を選択して新しい名前を入力します。

ノードのコメントは任意です。コメントを入力する場合、4000文字を超える長さにすることはできません。

ノード・タイプ

Oracle Data Minerには、構築、モデル、リンク、データ・マイニング操作、データ変換などの特定用途に対応した様々なタイプのノードが用意されています。

表4-2に、様々なノードのカテゴリを示します。

表4-2 ノードのタイプ

タイプ

説明

モデル・ノード

構築するモデルまたはワークフローに追加するモデルを指定します。

モデル操作

モデルを評価して適用します。

データ・ノード

マイニング操作、データ変換用のデータを指定するか、表にデータを保存することを指定します。

変換ノード

データ・ノードで識別された表で1つ以上の変換を実行します。

予測問合せノード

モデルを構築する必要のない予測結果を作成します。予測問合せは、データ・パーティションに基づく正確な予測を自動的に生成します。

テキスト・ノード

モデルの構築または適用にデータを使用できるように、1つ以上のテキスト列を含むデータ・ソースを準備します。

ノードのリンク

ノードをリンクまたは接続する方法を提供します。

ノードの状態

ノードは、そのステータスを示す状態に常に関連付けられています。

表4-3に、ノードの状態を示します。

表4-3 ノードの状態

ノードの状態

説明

グラフィカル・インジケータ

無効

ノードが完全に定義されておらず、実行できないことを示します。

ほとんどのノードを有効になるように接続する必要があります。つまり、入力を定義する必要があります。データ・ノードを有効になるように接続する必要はありません。

エラー

ノードを実行しようとしましたがエラーが発生したことを示します。複数のモデルの構築など複数のタスクを実行するノードでは、1つの失敗によってノードのステータスが「エラー」になります。

すべての問題を修正して、「エラー」状態をクリアする必要があります。

問題が標準的な仕様の検証に起因するものではなくサーバー実行時の失敗の場合、変更によって「エラー」状態が「準備完了」にクリアされます。問題が修正されたかどうかを確認するには、ノードを実行します。

準備完了

ノードは適切に定義されており、実行できることを示します。

「準備完了」状態のノードは、有効でもあります。

グラフィカル・インジケータなし

完了

ノードの実行が正常に完了したことを示します。

警告

ノードの実行が完了したが、予想した結果にならなったことを示します。

ノードの操作

任意のノードを使用して次のタスクを実行できます。

- ノードの追加またはノードの作成
ノードを作成したり、ワークフローにノードを追加します。

- ノードのコピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けることができます。

- ノードの編集
次のいずれかの方法を使用して、ノードを編集できます。

- ノードのリンク
各リンクは、ソース・ノードをターゲット・ノードに接続します。

- ノードのリフレッシュ
データ・ソース・ノード、表の更新ノード、モデル・ノードなどのノードは、定義についてデータベース・リソースに依存します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。

- ノードの実行
1つ以上のノードを実行することによって、ワークフローで指定されたタスクを実行します。

- ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

ノードの追加またはノードの作成

ノードを作成したり、ワークフローにノードを追加します。

実行の準備が整っているノードでは、データ・ソース・ノードの表またはビュー、または分類ノードのターゲットなどの情報を指定する必要がある場合があります。情報を指定するには、ノードを編集します。実行するには、ワークフローのノードを接続する必要があります。たとえば、データ・ノードを構築ノードに接続することによって構築ノードの入力を指定します。

ノードをワークフローに追加するには、次の手順を実行します。

1. ワークフローをロードします。

2. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動して、ノードのセクションを展開します。ワークフローで、次のタイプのノードを作成して接続します。

- モデル・ノード

- データ・ノード

- 変換ノード

- モデル操作

- 予測問合せノード

- テキスト・ノード

- ノードのリンク

ノードのコピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けることができます。

コピーおよび貼付けでは、元のノードに属するマイニング・モデルまたは結果は維持されません。モデル名は一意である必要があるため、開始点として元の名前を使用して、一意の名前をモデルに割り当てます。

たとえば、コピーされた構築ノードをワークフローに貼り付ける場合、貼付け操作によって、元のノードと同じ設定を持つ新しい構築ノードが作成されます。ただし、モデルまたはテスト結果は、ノードが実行されるまで存在しません。

関連項目

- 「コピー」

ノードの編集

次のいずれかの方法を使用して、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集
各ノードの「編集」ダイアログ・ボックスには、ノードに関する設定を指定したり、編集するためのオプションが用意されています。

- プロパティによるノードの編集
ノードの「プロパティ」ペインは、ワークフローのノードが選択されると開くペインです。このペインをドッキングできます。

「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

各ノードの「編集」ダイアログ・ボックスには、ノードに関する設定を指定したり、編集するためのオプションが用意されています。

ノードの「編集」ダイアログ・ボックスを表示するには、次の手順を実行します。

1. ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」を選択します。

2. 「編集」ダイアログ・ボックスが開きます。必要に応じてノードを編集し、「OK」をクリックします。

データ・ソース・ノードなどの一部のノードでは、ノードがワークフローで削除される場合または入力ノードがノードに接続される場合に、「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが自動的に開きます。

プロパティによるノードの編集

ノードの「プロパティ」ペインは、ワークフローのノードが選択されると開くペインです。このペインをドッキングできます。

「プロパティ」ペインによってノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. 編集するノードをクリックします。ノードの「プロパティ」ペインが右下のペインに表示されます。

2. アイコンをクリックして、ノードを編集します。その他すべての編集について、「プロパティ」ペインのそれぞれのセクションをクリックします。

すべてのノードの「プロパティ」ペインに、「詳細」という名前の共通セクションが1つあります。このセクションには、ノード名とコメントが表示されます。「プロパティ」ペインの他のセクションは、ノードのタイプによって異なります。

3. 対応する「編集」ダイアログ・ボックスが開きます。必要に応じてノードを編集し、「OK」をクリックします。

ノードのリンク

各リンクは、ソース・ノードをターゲット・ノードに接続します。

ワークフローは、方向を示すグラフです。つまり、順番に接続されるノードで構成されます。ワークフローを作成するには、ノードを接続またはリンクします。2つのノードを接続する場合は、ノード間の関係を示します。たとえば、モデル構築のデータを指定するには、データ・ソース・ノードをモデル構築ノードにリンクします。

次のオプションを使用して、ノードのリンク、リンクの削除およびリンクの取消しを行うことができます。

- 「コンポーネント」ペインでのノードのリンク
「リンクしているノード」オプションを使用して、複数のノードを接続できます。

- ノードの接続ダイアログ・ボックス
ノードの接続ダイアログ・ボックスでは、複数のノードをリンクできます。

- ノードの位置の変更
ワークフローにおけるノードの位置を変更できます。

- ダイアグラム・メニューの「接続」オプション
ダイアグラム・メニューの「接続」オプションを使用すると、複数のノードをリンクできます。

- リンクの削除
リンクを選択して[DELETE]キーを押すと、既存のリンクを削除できます。

- リンクの取消し
リンク中に[ESC]キーを押すと、リンクを取り消すことができます。

「コンポーネント」ペインでのノードのリンク

「リンクしているノード」オプションを使用して、複数のノードを接続できます。

「リンクしているノード」オプションを使用して2つのノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、「リンクしているノード」セクションを展開します。

2. 「リンク」をクリックします。ソース・ノードにカーソルを移動して、クリックします。ソース・ノードから、表示されているリンクをターゲット・ノードにドラッグし、再度クリックします。

- リンクが有効な場合は、ターゲット・ノードをクリックするとリンクが作成されます。

- リンクが無効な場合、線は終了しません。リンクを完了せずにリンク・プロセスを終了するには、[Esc]を押すか、「コンポーネント」ペイン内でクリックします。

ノードの接続ダイアログ・ボックス

ノードの接続ダイアログ・ボックスでは、複数のノードをリンクできます。

2つのノードをリンクするには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、「リンクしているノード」セクションを展開します。

2. 「リンク」アイコンをクリックして、[Enter]を押します。これによって、新規リンクのソースおよびリンク先の選択ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 「ソース・リスト」でソース・ノードを選択し、「宛先リスト」でターゲット・ノードを選択します。

「ソース・リスト」には、ワークフローのすべてのノードがリストされます。「宛先リスト」には、選択したノードに対して許可されるターゲット・ノードがリストされます。

4. 「OK」をクリックします。

ノードの位置の変更

ワークフローにおけるノードの位置を変更できます。

次の方法で、ワークフロー・ノードの位置を変更できます。

- ドラッグ: ノードをドラッグするには、ノードをクリックします。マウス・ボタンを押したまま、ノードを目的の位置にドラッグします。ノードへのリンクが、自動的に位置変更されます。

- 矢印キーを使用した調整: 少しずつ位置を調整するには、ノードを選択します。[Shift]キーと[Ctrl]キーを押したままにします。矢印キーを使用して、ノードを移動します。

「ダイアグラム」メニューの「接続」オプション

ダイアグラム・メニューの「接続」オプションを使用すると、複数のノードをリンクできます。

「接続」オプションを使用するには、次の手順を実行します。

1. ワークフローのソース・ノードを選択します。

2. Data Minerのメニュー・バーで、「ダイアグラム」をクリックして、「接続」を選択します。

3. ソース・ノードからターゲット・ノードにカーソルを移動して、再度クリックします。

- リンクが有効な場合は、ターゲット・ノードをクリックするとリンクが作成されます。

- リンクが無効な場合、線は終了しません。リンクを完了せずにリンク・プロセスを終了するには、[Esc]を押します。

リンクの削除

リンクを選択して[DELETE]キーを押すと、既存のリンクを削除できます。

必要に応じて、ワークフローの複数のノード間のリンクを削除することもできます。

リンクの取消し

リンク中に[ESC]キーを押すと、リンクを取り消すことができます。

リンク中にリンクを取り消すには、[Esc]キーを押すか、「コンポーネント」ペインで別の項目を選択します。

ノードのリフレッシュ

データ・ソース・ノード、表の更新ノード、モデル・ノードなどのノードは、定義についてデータベース・リソースに依存します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。

ノードをリフレッシュするには、次の手順を実行します。

1. リフレッシュするノードをクリックします。

2. 右側のペインで、「プロパティ」に移動して、適切なセクションをクリックします。

- データ: データ・ソース・ノードの場合

- モデル: モデル・ノードの場合

- 列: 表の更新ノードの場合

3. アイコンをクリックします。Data Minerは、データベースに接続して、属性またはモデルを検証します。属性またはモデルのステータスは、次のいずれかに設定されます。

- 有効: 右上隅にマークがないノードによって示されます。

- 無効: ノードの右上隅のマークまたはマークによって示されます。

その他の可能性がある検証エラー・シナリオは、次のとおりです。

- ソース表が存在しない: エラー・メッセージが、ソース表または属性がないことを示します。次のオプションがあります。

- 別の表を選択するか、欠損した属性を置換します。

- 「取消」をクリックすることによって、ノードを以前の状態のままにします。

- モデルが無効である: プロパティ・モデル・ツールバーのモデルのリフレッシュ・ボタンをクリックして、ノードを有効にします。モデル・ノードの場合、モデルが無効であると検出されると、ノードは「無効」になります。モデル・ノードは、ノードを有効にするまで実行できません。

- モデルが存在しない: モデル・ノードが実行されていて、モデルがないとサーバーが判断した場合、ノードは「エラー」に設定されます。欠損したモデルを置換した後に、モデルを再実行できます。

ノードの実行

1つ以上のノードを実行することによって、ワークフローで指定されたタスクを実行します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。ノードを選択して、ワークフローのツールバーでクリックすることによって、1つ以上のノードを実行することもできます。

注意:

ノードは常に実行できるわけではありません。祖先ノードが「無効」状態で出力がない場合、それに依存する子ノードは実行できません。

ワークフローの各ノードの状態はそれぞれのステータスを示します。

コンテキスト・メニューの次のオプションをクリックすることによって、ノードを実行できます。

- 実行

- 実行の強制

関連項目

- 「ノードの状態」

- 実行

- 実行の強制

ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

ノードを右クリックして、ノードのコンテキスト・リストを表示します。コンテキスト・メニューに含まれるものは、次のとおりです。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- モデルの表示
ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- 入力データ定義のリフレッシュ
新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- グラフの表示
「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- テスト結果の比較
正常に構築されたモデルのテスト結果を表示して比較するには、「テスト結果の比較」オプションを使用します。

- テスト結果の表示
選択したモデルのテスト結果を表示するには、「テスト結果の表示」オプションを使用します。このオプションは分類モデルおよび回帰モデルにのみ適用されます。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

- ナビゲート
選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

モデルの表示

ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

モデルを表示するには、リストからモデルを選択してモデル・ビューアを開く必要があります。表示する前に、モデルが正常に作成されている必要があります。

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

入力データ定義のリフレッシュ

新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、入力ソースのSELECT*機能と同等です。このオプションを使用すると、ワークフロー定義をすばやくリフレッシュして、該当する列を含めたり、除外できます。

注意:
「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードのコンテキスト・メニュー・オプションとして使用できます。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

グラフの表示

「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

すべてのグラフがグラフ・ノード・エディタに表示されます。

関連項目

- 「グラフ・ノード・エディタ」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

テスト結果の比較

正常に構築されたモデルのテスト結果を表示して比較するには、「テスト結果の比較」オプションを使用します。

分類モデルおよび回帰モデルについて、このオプションは、問題解決に最適なモデルを選択できるように、正常に作成されたすべてのモデルのテスト結果を表示します。

テスト結果の表示

選択したモデルのテスト結果を表示するには、「テスト結果の表示」オプションを使用します。このオプションは分類モデルおよび回帰モデルにのみ適用されます。

テスト結果は各モデルのテスト・ビューアに表示されます。

関連項目

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- 回帰モデル・テスト・ビューア

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

ナビゲート

選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

注意:
ナビゲート・オプションは、他のノードへのリンクがある場合にのみ有効になります。

ナビゲートによって、このノードから使用可能なリンクのコレクションが表示されます。リンクの1つを選択すると、リンクが選択され、選択されたリンクがワークフローで強調表示されます。リンク自体にコンテキスト・メニュー・オプションがあるため、右クリックしてナビゲート・オプションを続行できます。矢印キーを使用して、次のノードに進むこともできます。

パラレル処理について

パラレル問合せまたはパラレル処理では、複数プロセスが同時に機能して、単一のSQL文を実行します。

Oracle Data Minerは、ワークフローで仕様を使用してSQL問合せを作成します。これらの問合せはOracle Databaseに渡され、実行されます。

複数プロセス内で作業を分割すると、Oracle Databaseでは、より迅速に文を実行できます。たとえば、1つのプロセスで4つの四半期分をすべて処理するのではなく、4つのプロセスが1年のそれぞれの四半期を分担して処理するとします。

パラレル処理の利点は、次のとおりです。

- データ・ウェアハウスなどの大規模データベースでの、データ処理集中型の操作におけるレスポンス時間が短縮されます。

- 文の処理が複数のシステムに分割される場合に、対称型マルチプロセッシング(SMP)のパフォーマンスが向上します。特定タイプのOLTPおよびハイブリッド・システムにも、パラレル処理による利益があります。

Oracle RACシステムでは、特定サービスのサービス配置によってパラレル処理が制御されます。つまり、パラレル・プロセスはサービスが構成されているノードで実行されます。デフォルトでは、Oracle Databaseは、データベースへの接続に使用されるサービスを提供するインスタンスでのみパラレル・プロセスを実行します。これは、パラレル・リカバリやGV$問合せの処理などの他のパラレル操作には影響しません。

パラレル処理は、データベース管理者(DBA)によって構成される必要があります。Oracle Databaseでのパラレル処理の詳細は、次を参照してください。

- パラレル処理の詳細は、『Oracle Databaseデータ・ウェアハウス・ガイド』または『Oracle Database VLDBおよびパーティショニング・ガイド』

- Oracle RAC環境でのパラレル処理に関する考慮事項については、『Oracle Real Application Clusters管理およびデプロイメント・ガイド』

- パラレル処理のユースケース
この項では、パラレル処理を使用できる一般的なユースケースをいくつか紹介します。

- Oracle Data Miningでのパラレル処理のサポート
モデルのスコアリングは、Oracle Database 12.1以上のすべてのアルゴリズムおよびデータに対してパラレルで実行されます。

関連項目

- Oracle Databaseデータウェアハウス・ガイド

- 『Oracle Database VLDBおよびパーティショニング・ガイド』

- Oracle Real Application Clusters管理およびデプロイメント・ガイド

パラレル処理のユースケース

この項では、パラレル処理を使用できる一般的なユースケースをいくつか紹介します。

- パラレル処理のユースケースの前提
パラレル処理のユースケースにおいて、モデルをパラレルに構築するための条件を示します。

- パラレル処理およびその他の方法を使用した変換実行の迅速化
パラレル処理およびその他の手法を使用して、変換の実行を迅速にすることができます。

- パラレルでのグラフ・ノードの実行
パラレルで、グラフ・ノードを実行できます。その他のノードがパラレルでなくても、パフォーマンスが向上する場合があります。

- パフォーマンス・テストのためのパラレルでのノードの実行
1回のみノード上でパラレル処理を実行して、パラレル処理によってパフォーマンスが向上するかどうかを確認できます。

パラレル処理のユースケースの前提

パラレル処理のユースケースにおいて、モデルをパラレルに構築するための条件を示します。

ユースケースの前提は、次のとおりです。

- モデルの入力ソースはパラレルで定義された表で、介在するワークフロー・ノードがこの状態を変更する表を生成しない場合、モデルはワークフロー設定を変更せずにパラレルで作成されます。

- 入力ソースがパラレルで定義されていない場合は、次のようにパラレルでモデルを構築できます。

- 分類モデルおよび回帰モデル: ワークフローのパラレル処理をオンにします。分類および回帰の設定は、「パラレル」オプションを使用して入力を表に分割するためのものです。

- すべてのモデル: ワークフローのパラレル処理をオンにします。構築ノードの前に表作成ノードを挿入します。作成した表をモデルへの入力として使用します。

パラレル処理およびその他の方法を使用した変換実行の迅速化

パラレル処理およびその他の手法を使用して、変換の実行を迅速にすることができます。

手法は次のとおりです。

- ワークフローのパラレル処理をオンにする: サンプル入力の形式を持つすべてのノードにいくつかの利点があります。サンプル・サイズが小さい場合、Oracle Databaseはパラレル問合せを生成しないことがあります。ただし、複雑な問合せはパラレル処理をトリガーできます。

- 表作成ノードを追加する: コストのかかる変換の後に表作成ノードを追加して、繰り返しの問合せコストを削減できます。

- 表作成ノードに索引を追加する: 表作成ノードに索引を追加して、ダウンストリームの結合パフォーマンスを向上できます。

パラレルでのグラフ・ノードの実行

パラレルで、グラフ・ノードを実行できます。その他のノードがパラレルでなくても、パフォーマンスが向上する場合があります。

グラフ・ノードをパラレルに実行するには、次の手順を実行します。

1. ワークフロー全体にパラレル処理を設定します。

2. グラフ・ノード以外のすべてのノードのパラレル処理をオフにします。

3. グラフ・ノードを実行します。これで、グラフ・ノードのサンプル・データがパラレルで生成されます。グラフ・ノードのサンプルが小さかったり、問合せが単純な場合、問合せがパラレルにならないことがあります。

関連項目

- ノードまたはワークフローのパラレル処理の設定

パフォーマンス・テストのためのパラレルでのノードの実行

1回のみノード上でパラレル処理を実行して、パラレル処理によってパフォーマンスが向上するかどうかを確認できます。

パラレル処理を実行するには、次の手順を実行します。

1. ワークフロー全体にパラレル処理を設定します。

2. ワークフローを実行します。パフォーマンスをメモします。

3. ワークフローのパラレル処理をオフにします。

関連項目

- ノードまたはワークフローのパラレル処理の設定

Oracle Data Miningでのパラレル処理のサポート

モデルのスコアリングは、Oracle Database 12.1以上のすべてのアルゴリズムおよびデータに対してパラレルで実行されます。

すべてのアルゴリズムが、パラレル構築をサポートするわけではありません。Oracle Database 12.1以上では、次のアルゴリズムがパラレル構築をサポートします。

- ディシジョン・ツリー

- Naive Bayes

- 最小記述長

- 期待値の最大化

その他すべてのアルゴリズムは、シリアル構築のみをサポートします。

ノードまたはワークフローのパラレル処理の設定

デフォルトでは、パラレル処理はすべてのノード・タイプに対して「オフ」に設定されています。

パラレル処理がプリファレンスで「オン」に設定されていても、ユーザーは特定のワークフローまたはノードのセクションをオーバーライドできます。

ノードまたはワークフローのパラレル処理を設定するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「パフォーマンス設定」を選択します。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「OK」をクリックします。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ノードのパフォーマンス設定の編集
「選択したノードの設定の編集」で編集アイコンをクリックすると、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ウィンドウが開きます。ワークフロー内の1つまたはすべてのノードに対して、パラレル処理設定およびインメモリー設定を指定できます。

- ノードのパラレル設定の編集
「ノードのパラレル設定の編集」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル問合せ設定を指定できます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ノードのパフォーマンス設定の編集

「選択したノードの設定の編集」で編集アイコンをクリックすると、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ウィンドウが開きます。ワークフロー内の1つまたはすべてのノードに対して、パラレル処理設定およびインメモリー設定を指定できます。

パラレル問合せ設定およびインメモリー設定を指定するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル問合せオン」を選択して、ノードに対してパラレル処理を設定します。ノード・タイプにパラレル処理を指定しても、そのノードによって生成される問合せがパラレルに実行されるとはかぎりません。

- システム決定: これがデフォルトの並列度です。

- 程度値: 並列度の値を指定するには、このオプションを選択し、矢印をクリックして値を選択します。デフォルト値は1です。指定した値は、「パフォーマンス・オプション」および「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスの各ノード・タイプの「並列度」列に表示されます。

- 「インメモリー列型」オプションを選択して、選択したノードに対して圧縮方法と優先度レベルを設定します。選択した設定は、「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスの「インメモリー設定」オプションに表示されます。

注意:
インメモリー・オプションはOracle Database 12.1.0.2以上で使用できます。

- 圧縮方法: データの圧縮方法を設定できます。

- なし: この方法では、データは圧縮されません。

- 低: この方法では、最も優れた問合せパフォーマンスが得られます。

- 中: この方法では、データがDML操作用に最適化され、IM列が圧縮されます

- 高: この方法では、優れた問合せパフォーマンスが得られます。

- より高い: この方法では、良好な問合せパフォーマンスが得られます。

- 最高: この方法では、平均的な問合せパフォーマンスが得られます。

- 優先度レベル: ここで設定する優先度レベルにより、データベース・オブジェクトのデータがIM列ストアに移入されるタイミングが決まります。

- なし: INMEMORY句に優先度を指定しなかった場合のデフォルト設定です。

- 低: データは、優先度が「なし」のデータベース・オブジェクトより前、優先度が「中」、「高」または「最高」のデータベース・オブジェクトより後に表示されます。

- 中: データは、優先度が「なし」または「低」のデータベース・オブジェクトより前、優先度が「高」または「最高」のデータベース・オブジェクトより後に表示されます。

- 高: データは、優先度が「なし」、「低」または「中」のデータベース・オブジェクトより前、優先度が「最高」のデータベース・オブジェクトより後に表示されます。

- 最高: データは、優先度が「なし」、「低」、「中」または「高」のデータベース・オブジェクトより前に表示されます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- 「パフォーマンス設定」

- パフォーマンスのオプション

ノードのパラレル設定の編集

「ノードのパラレル設定の編集」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル問合せ設定を指定できます。

選択したノードのパラレル問合せ設定を指定するには、次の手順を実行します。

1. 「パラレル問合せオン」をクリックします。

2. 「並列度」で、次のいずれかを選択します。

- システム決定: これがデフォルトの並列度です。

- 程度値: 並列度の値を指定するには、このオプションを選択し、矢印をクリックして値を選択します。デフォルト値は1です。指定した値は、「パフォーマンス・オプション」および「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスの各ノード・タイプの「並列度」列に表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- パフォーマンスのオプション

- 「パフォーマンス設定」

Oracle Database In-Memoryについて

インメモリー列ストア(IM列ストア)は、表およびパーティションのコピーを特殊な列形式で格納するためにOracle Database 12cリリース1 (12.1.0.2)以上で任意に使用できる静的システム・グローバル領域(SGA)プールです。

IM列ストアはバッファ・キャッシュにかわるものではありません。両方のメモリー領域に同じデータを異なる形式で格納するために補完的に使用できます。

- Oracle Database In-Memory列ストアの利点
IM列ストアを使用することで、ディスク上形式を排他的に使用するよりもはるかに速く、データベースでスキャン、結合、集約を実行できます。

- Oracle Database In-Memoryのユースケース
Oracle Database In-Memory機能は、膨大なデータを処理する必要があり、そのデータの複雑な分析に基づく情報がリアルタイムに必要になるような場合に使用できます。

Oracle Database In-Memory列ストアの利点

IM列ストアを使用することで、ディスク上形式を排他的に使用するよりもはるかに速く、データベースでスキャン、結合、集約を実行できます。

IM列ストアは特に次のような場合に便利です。

- 多数の行をスキャンして、=、<、>およびINなどの演算子を使用するフィルタを適用する

- 表内の列の一部を問い合せる。(たとえば、100列のうち5列を選択する場合など)

- 小規模なディメンション表の述語を大規模なファクト表のフィルタに変換することで、結合を高速化する。

最も大きな利益を得るのは、ビジネス・アプリケーション、アドホック分析問合せおよびデータ・ウェアハウスのワークロードです。索引参照を使用して短いトランザクションを実行する純粋なOLTPデータベースの場合、あまり利益はありません。

IM列ストアには、次のような利点もあります。

- 高可用性も含めて、既存データベースのすべての機能がサポートされています。

- アプリケーションの変更は不要です。オプティマイザにより、自動的に列形式が利用されます。

- 構成が単純です。
INMEMORY_SIZE初期化パラメータで、IM列ストアで使用するために予約するメモリーの量が指定されます。DDL文により、IM列ストアに読み込む表領域、表、パーティションまたは列が指定されます。

- 圧縮は、問合せのパフォーマンスが向上するように最適化されます。
これらの圧縮技法により、セッションでより多くのデータをメモリーに読み込むことができるため、有効なメモリー帯域幅が増加します。

- 必要とする索引、マテリアライズド・ビュー、OLAPキューブが少なくて済みます。
事前構築済オブジェクトの数が減少するため、記憶領域が低減し、処理オーバーヘッドが著しく削減されます。

Oracle Database In-Memoryのユースケース

Oracle Database In-Memory機能は、膨大なデータを処理する必要があり、そのデータの複雑な分析に基づく情報がリアルタイムに必要になるような場合に使用できます。

Oracle Database In-Memoryを使用する最も一般的なシナリオを次にいくつか示します。

- 株式取引分析: 取引データを分析および実行し、ブローカー向けの情報を生成します。

- 電気通信ルーティング: ネットワーク内のノードの接続ステータス、負荷、エラーおよび応答時間に関するリアルタイム・データに基づいて電気通信接続をルーティングします。このシナリオでは、番号がダイヤルされてから1秒以内に最適な電気通信ルーティングを提供することを目的としています。

- 不正検出: インメモリー・データベース表で検出ルールを実行することによって、逸脱パターンや特異なトランザクションを検出します。複雑な不正検出分析を迅速に実行したり、逸脱検出時に関連する通知を即座に送信できます。

5 データ・ノード

データ・ノードでは、マイニング操作用のデータを指定し、データを変換するか、データを表に保存します。Oracle Data Mining操作の入力は、Oracle Databaseの表やビュー、またはデータ・フローの一部であるOracle Data Minerノードです。

データ・ノードは、「コンポーネント」ペインの「データ」セクションで使用できます。次のデータ・ノードでは、ワークフロー内のデータを指定し、表を作成および変更できます。

- 表またはビュー作成ノード
表またはビュー作成ノードは、接続しているスキーマの表に結果を保存できるタイプのノードです。

- データ・ソース・ノード
データ・ソース・ノードでは、ワークフローのソース・データを定義します。たとえば、データ・ソース・ノードで、モデルの構築データを指定します。

- データの参照ノード
データの参照ノードでは、入力データ・ソースのプロファイルを提供します。データの統計を参照は、すべてのデータ、またはデータのサンプルのいずれかに基づきます。

- グラフ・ノード
グラフ・ノードは、数値データの2次元グラフを作成します。

- SQL問合せノード
SQL問合せノードは、特別なデータ準備を実行するSQL問合せを記述します。SQL問合せノードを使用して、モデル構築の入力を提供します。

- 表更新ノード
表更新ノードは、ノードへのデータ入力で選択された列を使用して既存の表を更新します。入力列は、既存の表の列にマッピングされます。

- ターゲット値の選択
「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスには、選択したターゲット値の数が表示されます。デフォルト設定は、「自動」 です。

表またはビュー作成ノード

表またはビュー作成ノードは、接続しているスキーマの表に結果を保存できるタイプのノードです。

たとえば、表またはビュー作成ノードを使用して、適用ノードの結果を表に保存します。表作成ノードでは、可能な場合は圧縮が自動的に使用されます。表作成ノードはパラレルに実行できます。

表またはビュー作成ノードの利点は、次のとおりです。

- データの永続性: 表またはビュー作成ノードでは、データベースのビューまたは表としてノードに入るデータを保存します。表を作成すると、実際のデータが永続化されます。ビューを作成すると、SQL定義(完全系統)が永続化されます。このノードからの出力は、ビューまたは表で提供されたデータです。

- パフォーマンスの向上: 「結合」や「集計」などの複雑な変換を1つ以上実行し、変換の結果を表として保存すると、それ以降の操作が高速化されます。たとえば、「集計」と「結合」を実行し、この変換結果が含まれる表を作成して、その表をモデル作成用の入力として使用できます。したがって、表は結合ノードから作成します。分類モデルは、この表に対して作成されます。

- 表またはビュー作成ノードの操作
表またはビュー作成ノードを使用して実行できるタスクをリストします。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- 表作成ノードおよび圧縮

表またはビュー作成ノードの操作

表またはビュー作成ノードを使用して実行できるタスクをリストします。

- 表またはビュー作成ノードの作成
表またはビュー作成ノードを作成して、データ・フローを表またはビューに保存します。

- 表作成ノードおよび圧縮
Oracle Data Minerは、表作成ノードに表を作成し、分類および回帰モデル構築でのテスト用の分割データ・セットを作成します。

- 表またはビュー作成ノードの編集
「表またはビュー作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、表またはビュー作成ノードの操作を変更できます。

- 列の選択
デフォルトでは、すべての列が選択されています。「表またはビューの作成」の定義を完了するには、少なくとも1つの属性を選択する必要があります。

- 表またはビュー作成のデータの表示
データ・ソース・ノード・ビューアで、ノードのデータを表示できます。

- 表またはビュー作成のコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- 表またはビュー作成ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

表またはビュー作成ノードの作成

表またはビュー作成ノードを作成して、データ・フローを表またはビューに保存します。

表またはビュー作成ノードを、データ・フローを作成する任意のノード(適用ノードなど)に接続できます。表またはビュー作成ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「データ」セクションで、「表またはビューの作成」アイコンをクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 表の作成元であるノードを右クリックして、コンテキスト・メニューの「接続」をクリックします。

5. 選択したノードから表またはビュー作成ノードに線を描画し、再度クリックします。

6. 表またはビュー作成ノードのデフォルト設定をそのまま使用するか、デフォルト設定を編集できます。コンテキスト・メニューの「編集」をクリックします。

7. 表を作成するには、表またはビュー作成ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「実行」を選択します。

可能な場合、表は自動的に圧縮されます。

8. ノードの実行後、ノードを右クリックして、「データの表示」を選択し、結果を表示します。

関連項目

- 表またはビュー作成ノードの編集

- 表作成ノードおよび圧縮

表作成ノードおよび圧縮

Oracle Data Minerは、表作成ノードに表を作成し、分類および回帰モデル構築でのテスト用の分割データ・セットを作成します。

Oracle Data Minerは、表の作成時に、ネストされた列DM_NESTED_*がデータに含まれていないと判断すると、圧縮を使用して表を作成します。

表を圧縮すると次の利点があります。

- ディスク領域の節約

- バッファ・キャッシュでのメモリー使用の削減

- 読取り中の問合せの実行速度の増加

Oracle Data Minerは、表作成ノードについて、主キーが定義されていないこと、および索引が定義されていないことも確認します。

表またはビュー作成ノードの編集

「表またはビュー作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、表またはビュー作成ノードの操作を変更できます。

表またはビュー作成ノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. ノードをダブルクリックするか、右クリックして、「編集」を選択します。「表またはビュー作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「表またはビュー作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、次の変更が可能です。

- 名前: デフォルトの表名が表示されます。表またはビューのデフォルト名を一意で有効な名前に変更できます。

- タイプ: デフォルトでは、オブジェクト・タイプは「表」です。適切なオプションを選択して、デフォルトを「ビュー」に変更できます。

- 記憶域設定: 表の作成時のデータ圧縮方法およびロギング設定を指定する場合にクリックします。

- 自動入力列の選択: このチェック・ボックスの選択を解除して、入力列を手動で選択および編集します。次のタスクを実行できます。

- 列の削除: 列を選択し、をクリックします。

- 列の編集: 列を選択し、をクリックします。「列の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

注意:

JSONデータが存在する場合は、その列を選択し、をクリックして、「データ・ガイドの編集」ダイアログ・ボックスでデータ・ガイドの設定を指定します。

- JSONデータのみに関して、「ターゲット・タイプ」列のデータ型エントリを編集します。「ターゲット」列のデータ型をクリックして、インプレース・ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- 各列の「キー」、「索引」および「別名」を指定します。

注意:

別のオブジェクトを結合する表を作成すると、索引の追加により結合が高速化されます。

- JSON設定: 「JSON設定」をクリックして、データ・ガイドの生成方法を決定するノード設定を指定します。このオプションは、JSONデータにのみ適用できます。

3. 「OK」をクリックします。

- ストレージ設定の編集
「ストレージ設定の編集」ダイアログ・ボックスで、ロギング設定およびデータ圧縮方法を設定できます。

関連項目

- 「JSON設定」

- 「データ・ガイドの編集」

- 「列の選択」

ストレージ設定の編集

「ストレージ設定の編集」ダイアログ・ボックスで、ロギング設定およびデータ圧縮方法を設定できます。

ロギング設定およびデータ圧縮方法を編集するには、次の手順を実行します。

- パラレル処理設定の一部として指定されたその他すべての設定をオーバーライドするには、ログ・オンを選択します。

- 「圧縮レベル」セクションで、次のいずれかのオプションを選択して、データ圧縮方法を設定します。

- なし: この方法では、データは圧縮されません。

- 低: この方法では、最も優れた問合せパフォーマンスが得られます。

- 中: この方法では、データがDML操作用に最適化され、IM列が圧縮されます

- 高: この方法では、優れた問合せパフォーマンスが得られます。

- より高い: この方法では、良好な問合せパフォーマンスが得られます。

- 最高: この方法では、平均的な問合せパフォーマンスが得られます。

列の選択

デフォルトでは、すべての列が選択されています。「表またはビューの作成」の定義を完了するには、少なくとも1つの属性を選択する必要があります。

次のタスクを実行できます。

- 列の削除: 「選択した属性」セクション内の属性を選択し、それを「使用可能な属性」セクションに移動します。「OK」をクリックします。

- 列の追加: 「使用可能な属性」セクション内の属性を選択し、それを「選択された属性」セクションに移動します。「OK」をクリックします。

表またはビュー作成のデータの表示

データ・ソース・ノード・ビューアで、ノードのデータを表示できます。

ノードが正常に実行された後に、ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。データがデータ・ソース・ノード・ビューアに表示されます。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

表またはビュー作成のコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

次のタスクを実行できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- モデルの表示
ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- 入力データ定義のリフレッシュ
新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- グラフの表示
「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- テスト結果の比較
正常に構築されたモデルのテスト結果を表示して比較するには、「テスト結果の比較」オプションを使用します。

- テスト結果の表示
選択したモデルのテスト結果を表示するには、「テスト結果の表示」オプションを使用します。このオプションは分類モデルおよび回帰モデルにのみ適用されます。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

- ナビゲート
選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

モデルの表示

ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

モデルを表示するには、リストからモデルを選択してモデル・ビューアを開く必要があります。表示する前に、モデルが正常に作成されている必要があります。

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

入力データ定義のリフレッシュ

新しい列の追加または列の削除をワークフローに反映するには、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、入力ソースのSELECT*機能と同等です。このオプションを使用すると、ワークフロー定義をすばやくリフレッシュして、該当する列を含めたり、除外できます。

注意:
「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードのコンテキスト・メニュー・オプションとして使用できます。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

グラフの表示

「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

すべてのグラフがグラフ・ノード・エディタに表示されます。

関連項目

- 「グラフ・ノード・エディタ」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

テスト結果の比較

正常に構築されたモデルのテスト結果を表示して比較するには、「テスト結果の比較」オプションを使用します。

分類モデルおよび回帰モデルについて、このオプションは、問題解決に最適なモデルを選択できるように、正常に作成されたすべてのモデルのテスト結果を表示します。

テスト結果の表示

選択したモデルのテスト結果を表示するには、「テスト結果の表示」オプションを使用します。このオプションは分類モデルおよび回帰モデルにのみ適用されます。

テスト結果は各モデルのテスト・ビューアに表示されます。

関連項目

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- 回帰モデル・テスト・ビューア

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

ナビゲート

選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

注意:
ナビゲート・オプションは、他のノードへのリンクがある場合にのみ有効になります。

ナビゲートによって、このノードから使用可能なリンクのコレクションが表示されます。リンクの1つを選択すると、リンクが選択され、選択されたリンクがワークフローで強調表示されます。リンク自体にコンテキスト・メニュー・オプションがあるため、右クリックしてナビゲート・オプションを続行できます。矢印キーを使用して、次のノードに進むこともできます。

表またはビュー作成ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

「プロパティ」ペインで、表またはビューの作成ノードを管理するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

2. 「プロパティ」ペインがSQL Developerウィンドウの右下のパネルに開きます。表またはビューの名前によって、表またはビュー作成のプロパティが識別されます。「プロパティ」ペインは、次のように構成されています。

- 表

- 列

- キャッシュ

- 詳細

- 表
「表」には、表またはビューの名前が表示されます。

- 列
「列」には、表の列が表示されます。

- 自動動作
「自動入力列の選択」オプションを選択すると、特定のシナリオに応じて、ノード内の列が自動的に追加または削除されます。

関連項目

- 「ワークフローのコンテキスト・メニューからのタスクの実行」

表

「表」には、表またはビューの名前が表示されます。

次のタスクを実行できます。

- 表またはビューの名前を変更: 表のデフォルト名を変更した場合、ノードの名前はその表の名前に一致するように変更されます。たとえば、表のデフォルト名をPREDICTIONSに変更した場合、表またはビューの作成ノードの名前もPREDICTIONSに変更されます。

- オブジェクト・タイプを表からビューに変更: デフォルトのタイプは「表」です。ビューを作成するには、「ビュー」をクリックします。

列

「列」には、表の列が表示されます。

デフォルト設定では自動動作が可能です。「自動入力列の選択」の選択を解除すると、表内の列を手動で選択および編集できます。次の操作を実行できます。

- 列の削除: 削除する列を選択し、をクリックします。

- 列の編集: 列を選択し、をクリックします。必要な変更の編集を次で実行します。

- 「列の選択」ダイアログ・ボックス

- JSONデータの場合は「データ・ガイドの編集」ダイアログ・ボックス

関連項目

- 自動動作

- 「データ・ガイドの編集」

- 「列の選択」

自動動作

「自動入力列の選択」オプションを選択すると、特定のシナリオに応じて、ノード内の列が自動的に追加または削除されます。

「自動入力列の選択」が選択されている場合、次のシナリオが考えられます。

- シナリオ1: 入力が接続されている場合、入力ノードのすべての列が選択されます。ノードは有効になります。少なくとも1つの列が指定に含まれていることを前提とします。

- シナリオ2: 入力が切断されている場合、すべての列が自動的に削除されます。ノードは無効になります。

- シナリオ3: 入力ノードが編集されている場合、次の編集シナリオが考えられます。

- 列の追加: 互換性がある場合は、表またはビュー作成ノードに列が追加されます。

- 列の削除: 表またはビュー作成ノードから列が削除されます。

- 列の編集: 列が編集されている場合、列のデータ型の変更により、ノードで無効な状態がトリガーされる可能性があります。

注意:

「自動入力列の選択」オプションの選択が解除されている場合は、表またはビュー作成ノードに対して列指定を手動で追加および削除する必要があります。

データ・ソース・ノード

データ・ソース・ノードでは、ワークフローのソース・データを定義します。たとえば、データ・ソース・ノードで、モデルの構築データを指定します。

ユーザーがアクセスできる表またはビューはすべて、ソースとして選択できます。このノードでは、入力ノードの接続が許可されません。データ・ソース・ノードは、データベース・リソースを使用して、自身を定義します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。たとえば、リソースが削除または再作成された場合です。

データ・ソース・ノードはパラレルに実行できます。

データ・ソース・ノードでは、特定のデータ型のみが許可されています。他のデータ型を持つ列は除外されます。

- データ・ソース・ノードでサポートされるデータ型
基本的なOracleデータ型のほとんどが、データ・ソース・ノードでサポートされています。

- 日時データのサポート
日時データ型は、Oracle Data Minerの他の関数では使用できません。特に、日時データ型は、モデル構築のターゲットにすることはできません。

- データ・ソース・ノードの操作
データ・ソース・ノードを使用して実行できるタスクをリストします。

- データ・ソース・ノード・ビューア
データ・ビューアには、ノードに含まれるデータ、グラフ、列およびSQL問合せに関する情報が含まれます。

- データ・ソース・ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

データ・ソース・ノードでサポートされるデータ型

基本的なOracleデータ型のほとんどが、データ・ソース・ノードでサポートされています。

オブジェクト・ベースのデータ型を含めることはできますが、各オブジェクト・タイプをよく理解する必要があります。オブジェクト・データ型では、オブジェクト階層の適切なレベルで記憶域句を定義する必要があります。

次のデータ型は完全にサポートされています。

- VARCHAR2

- CHAR

- FLOAT

- NUMBER

- CLOB

- NESTED_NUMERICALS

- NESTED_CATEGORICALS

次のデータ型は、Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降でサポートされています。

- BINARY_DOUBLE

- BINARY_FLOAT

- DM_NESTED_BINARY_DOUBLES

- DM_NESTED_BINARY_DOUBLES

- BLOB (テキストの場合のみ)

Oracle Data Mining 12cリリース1以降に接続されている場合、BINARYデータ型とBLOBはOracle Data Minerでサポートされます。

次の日時データ型は、部分的にサポートされています。

- DATE

- TIMESTAMP

- TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONE

- TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE

- TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONE

Oracle Database 12.1.0.2では、次のデータ型のJSONデータがサポートされています。Oracle Data Minerは、次のデータ型から擬似JSON データ型を導出します。

- VARCHAR2

- CLOB

- BLOB

- RAW

- NCLOB

- NVARCHAR2

Oracle Data Miner 17.2では、データ・ソース・ノード内の列としておよびワークフロー内の新しい計算列としての入力で、次のデータ型がサポートされています。

- RAW

- ROWID

- UROWID

- URITYPE。URITYPEデータ型では、多数のサブ・タイプ・インスタンスが提供され、これらはOracle Data Miner 17.2でもサポートされています。これらを次に示します。

- HTTPURITYPE

- DBURITYPE

- XDBURITYPE

関連項目

- 日時データのサポート

日時データのサポート

日時データ型は、Oracle Data Minerの他の関数では使用できません。特に、日時データ型は、モデル構築のターゲットにすることはできません。

「変換」を使用した変換では、DATE、TIMESTAMP、TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONEおよびTIMESTAMP_WITH_TIMEZONEの日時データ型を部分的にサポートしています。

- 日時データ型を持つ属性は、「等幅」または「カスタム」ビニングを使用してビニングできます。

- 「統計」または「値」の欠損値処理を、日時データ型を持つ属性に適用できます。

日時型を持つ属性は、データの参照ノードによって分析されます。

関連項目

- 変換ノード

- データの参照ノード

データ・ソース・ノードの操作

データ・ソース・ノードを使用して実行できるタスクをリストします。

- データ・ソース・ノードの作成
ワークフローを作成した後に、データ・ソース・ノードを作成します。

- データ・ソース・ノードの定義
使用できない表またはビューを使用するワークフローをインポートした場合は、データ・ソース・ノードの定義ウィザードを使用して、欠落しているデータ・ソースを置換するためのデータ・ソースを定義できます。

- データ・ガイドの編集
「データ・ガイドの編集」ダイアログ・ボックスでは、ユーザーは選択したJSON型列にデータ・ガイドの生成方法を指定できます。

- JSON設定
「JSON解析設定」ダイアログ・ボックスで、データ・ガイドの生成方法を決定するノード設定を指定できます。

- データ・ソース・ノードの編集
「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、データ・ソース・ノードの操作を変更できます。

- データ・ソース・ノードの実行
有効なデータ・ソース・ノードを実行するには、ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- データ・ソース・ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

データ・ソース・ノードの作成

ワークフローを作成した後に、データ・ソース・ノードを作成します。

データ・ソース・ノードを作成し、データをアタッチするには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「データ」セクションで、データ・ソース・ノード・アイコンをクリックします。

3. データ・ソース・ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。これにより、データ・ソース・ノードがワークフローに追加されます。「データ・ソースの定義」ダイアログ・ボックスが開きます。

4. 「データ・ソースの定義」ダイアログ・ボックスで、表またはビューを選択できます。デフォルトでは、スキーマ内の表がリストされます。「スキーマ・リストの編集」ダイアログ・ボックスで、アクセス権を持つ他のスキーマから表を追加できます。

5. 「次へ」をクリックします。

6. 「データ・ソースの定義」の「列の選択」ダイアログ・ボックスで、表に対して属性を追加または削除します。

7. 「終了」をクリックします。

8. 「表の選択」ウィンドウで、使用する表またはビューを選択します。「OK」をクリックします。「プロパティ」ペインには、選択した表またはビューに関する情報が表示されます。これで、ノードを実行できます。

ノードのデフォルト名は、選択した表またはビューの名前になります。表の名前がSH.CUSTOMERSの場合、ノードの名前はCUSTOMERSになります。

- スキーマ・リストの編集
デフォルトでは、接続しているスキーマの表およびビューがリストされます。

関連項目

- データ・ソース・ノードの定義

スキーマ・リストの編集

デフォルトでは、接続しているスキーマの表およびビューがリストされます。

他のスキーマを追加するには、次の手順を実行します。

- スキーマを初めて追加する場合は、「スキーマの追加」をクリックします。

- スキーマをすでに追加している場合は、「スキーマの編集」をクリックします。

「スキーマ・リストの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。「使用可能なスキーマ」は、ユーザーがアクセス権を持つスキーマのリストです。これらのスキーマのいずれかの表およびビューを表示するには、その名前を「選択したスキーマ」に移動します。

たとえば、SHスキーマの表を表示するには、SHを「選択したスキーマ」リストに移動します。「OK」をクリックします。

「データ・ソースの定義」ウィザードに戻ります。「他のスキーマからの表を含める」を選択します。追加されたスキーマの表およびビューがリストされます。たとえば、「SH」を選択すると、「使用可能な表/ビュー」リストにSH.CUSTOMERSなどの表が表示されるようになります。これらの表をデータ・ソースとして選択できます。

データ・ソース・ノードの定義

使用できない表またはビューを使用するワークフローをインポートした場合は、データ・ソース・ノードの定義ウィザードを使用して、欠落しているデータ・ソースを置換するためのデータ・ソースを定義できます。

ウィザードでは、JSONデータ型を持つ入力列を検出することもできます。このインタフェースを使用して、次のことを実行できます。

- 新しいデータ・ソース・ノードの表および属性を定義します。

- 既存のデータ・ソース・ノードを編集します。

このウィザードには次の2つのステップがあります。

1. 表の選択: ここでは、ユーザーがアクセス権を持つ表およびビューが表示されます。スキーマは、接続しているスキーマに加えて、「スキーマ・リストの編集」を使用して追加したスキーマとなります。表タイプまたはビュー・タイプを選択します。列およびデータが次のタブの下部ペインに表示されます。

- 列: 選択した表の列がグリッドにリストされます。各列について、「データ型」、「マイニング型」、「長さ」、「精度」、「スケール」および「列ID」が表示されます。

- データ: 列IDに従って配置された表内のデータを表示します。

- 表内のすべての属性を含めるには、「終了」をクリックします。

- 表内の一部の属性を手動で除外するには、「次へ」をクリックします。

- 既存のノードの表選択を変更するには、「データ・ソース・ノードの編集」をクリックします。

2. 列の選択: デフォルトでは、データ・ソースの定義ウィザードは「表」または「ビュー」内のすべての列を含めます。次のタスクを実行できます。

- 列を含めるには、属性を「使用可能な属性」から「選択された属性」セクションに移動します。
JSONデータの場合、ドロップダウン・リストを使用できます。JSONデータを使用する入力表がある場合、ウィザードは列をJSON列として検出し、その列を「データ型」列に表示します。ウィザードがJSONデータを検出できない場合は、ドロップダウン・リストをクリックして、列のデータ型を手動で変更できます。

- データ・ガイド設定の指定: JSONデータ型の場合にのみ適用されます。属性を選択し、をクリックして、データ・ガイドの編集ダイアログ・ボックスでデータ・ガイド設定を指定します。

- JSON設定: 「JSON設定」をクリックして、データ・ガイドの生成方法を決定するノード設定を指定します。このオプションは、JSONデータにのみ適用できます。

関連項目

- データ・ソース・ノードの編集

- スキーマ・リストの編集

- 「データ・ガイドの編集」

- 「JSON設定」

データ・ガイドの編集

「データ・ガイドの編集」ダイアログ・ボックスでは、ユーザーは選択したJSON型列にデータ・ガイドの生成方法を指定できます。

「データ・ガイドの編集」ダイアログ・ボックスには、次の2つのタブがあります。

- 構造: 選択した列のJSONデータ構造を表示します

- データ: インポートまたは生成されたデータ・ガイド表の内容を表示します

次のタスクを実行できます。

- データ・ガイドの生成: ノードの実行中または再実行中はいつでも新しいデータ・ガイド表を生成できます。データ・ガイドを生成するには、「データ・ガイド生成」ドロップダウン・リストから次のオプションのいずれかを選択します。

- デフォルト: 「JSON設定」ダイアログ・ボックスでオプション「必要に応じてデータ・ガイドを生成」が選択されている場合、データ・ガイド表はノードが実行中または再実行中であれば生成されます。そうでない場合、データ・ガイドは生成されません。

- オン: ノードの実行中または再実行中いつでも新しいデータ・ガイド表が生成されるようにするには、このオプションを選択します。

- オフ: ノードの実行中または再実行中に新しいデータ・ガイド表が生成されないようにするには、このオプションを選択します。

- ワークフローからインポート: 「データ・ガイドの選択」ダイアログ・ボックスを使用して、同じワークフロー内または別のワークフローのデータ・ソース・ノードまたは表作成ノードで定義されている既存のJSON型の列からデータ・ガイドをインポートするには、このオプションを選択します。

- ファイルからインポート: CSVファイルからデータ・ガイドをインポートするには、このオプションを選択します。このプロセスでは、データ・ガイドを検証、すなわち、インポート操作中の列ヘッダー、JSONパス形式、JSON型などの正確性を確認します。

- データ・ガイドの削除: 現在のデータ・ガイド表を削除するには、をクリックします。

- データ・ガイドのエクスポート: 現在のデータ・ガイド表をCSVファイルにエクスポートするには、このオプションを選択します。生成されたデータ・ガイドが、基礎となるJSONデータを完全には表していないことが判明した場合は、データ・ガイドをエクスポートして、欠落しているJSONパスを追加するオプションがあります。その後、データ・ソースをインポートして戻して、生成済のデータ・ソースを置換できます。

- データ・ガイドの選択
「データ・ガイドの選択」ダイアログ・ボックスでは、同じワークフロー内または別のワークフローのデータ・ソース・ノードまたは表作成ノードで定義されている既存のJSON型の列からデータ・ガイド表をインポートできます。

関連項目

- 「JSON設定」

データ・ガイドの選択

「データ・ガイドの選択」ダイアログ・ボックスでは、同じワークフロー内または別のワークフローのデータ・ソース・ノードまたは表作成ノードで定義されている既存のJSON型の列からデータ・ガイド表をインポートできます。

生成済のJSONスキーマを持つ、完了したノードのみが表示されます。データ・ガイド表をインポートするには、次の手順を実行します。

1. 「表示」フィールドで、ドロップダウン・リストからワークフローを選択します。

2. インポートするノードを選択します。

3. 「OK」をクリックします。

JSON設定

「JSON解析設定」ダイアログ・ボックスで、データ・ガイドの生成方法を決定するノード設定を指定できます。

データ・ガイドは、JSON構造(JSON問合せノードなど)がUIに存在する場合は常に使用されます。データ・ガイド表の生成(特に大きなJSONデータの場合)は時間がかかるため、次の設定によって表の生成がある程度制御されます。

- 必要に応じてデータ・ガイドを生成: デフォルトで、このオプションが選択されています。JSON型の列の場合にデータ・ガイドが生成されます。JSONデータが製品で使用されていない場合は、このオプションの選択を解除します。したがって、データ・ガイドは生成されません。

- サンプリング: 列に格納されている処理対象のJSONドキュメントの数を定義して、データ・ガイド表を生成します。JSONドキュメントには、特定の行のJSON列の内容全体が含まれます。

- ドキュメントの最大数: 2000 (デフォルト)。この設定を変更するには、矢印を使用します。

- 処理するドキュメント値の制限: データ・ガイド表を生成するために解析するドキュメント内のJSON値(数字、文字列、ブール)の数を定義します。

- ドキュメント当たりの最大数: 10,000 (デフォルト)。この設定を変更するには、矢印を使用します。

データ・ソース・ノードの編集

「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、データ・ソース・ノードの操作を変更できます。

既存のデータ・ソース・ノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. ノードをダブルクリックするか、右クリックして、「編集」を選択します。「データ・ソース・ノードの編集」が開きます。

2. 「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、現在のデータ・ソースで選択した属性を変更できます。次のタスクを実行できます。

- 属性選択の変更: 属性選択を変更するには、矢印を使用して、属性を「使用可能な属性」ペインから「選択された属性」ペインに移動します。たとえば、ATTRIBUTE1をデータ・ソースから移動するには、ATTRIBUTE1を「選択された属性」リストから「使用可能な属性」リストに移動します。完了後、「OK」をクリックします。

- 別の表の選択: 別の表またはビューを選択するには、「編集」をクリックします。「データ・ソースの定義」ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- データ・ソース・ノードの定義

データ・ソース・ノードの実行

有効なデータ・ソース・ノードを実行するには、ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

Oracle Data Minerサーバーは、選択した表またはビューのサンプルを生成します。使用される表のサイズおよびサンプリングのタイプは、ノードの「サンプル」設定によって決まります。

ノードが完了したが、実行中の子ノードにデータを提供する必要がある場合は、そのノードが検証のために実行され、列および表がまだ存在していることが確認されます。エラーがある場合、そのノードの状態は「エラー」に設定され、影響を受ける属性は「無効」に設定されます。

データ・ソース・ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

データ・ソース・ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集: 「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 属性: 「属性の選択」ダイアログ・ボックスを開きます。

- データ・ソース・ノードの定義

- 実行

- 実行の強制

- データの表示: データ・ソース・ノード・ビューアのダイアログ・ボックスを開きます。

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 入力データ定義のリフレッシュ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

- 属性の選択
「属性の選択」ダイアログ・ボックスでは、属性を「使用可能な属性」リストと「選択された属性」リスト間で移動できます。

属性の選択

「属性の選択」ダイアログ・ボックスでは、属性を「使用可能な属性」リストと「選択された属性」リスト間で移動できます。

属性の選択を解除するには、属性を「使用可能な属性」リストに移動します。

「使用可能な属性」リストで属性を検索できます。

シャトル・コントロールを使用して、属性をリスト間で移動できます。

属性の選択が終了したら、「OK」をクリックします

データ・ソース・ノード・ビューア

データ・ビューアには、ノードに含まれるデータ、グラフ、列およびSQL問合せに関する情報が含まれます。

データを表示するには、ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「データの表示」を選択します。データ・ビューアが開きます。

注意:

データ・ソース・ノードが有効状態の場合にのみ、データを表示できます。

データ・ビューアには次のタブがあります。

- データ
「データ」タブには、データのサンプルが表示されます。

- グラフ
「グラフ」タブでは、数値データに基づいてグラフを作成できます。

- 列
「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

- SQL
「SQL」タブには、「SQLの詳細」テキスト領域があります。このテキスト領域には、「データ」タブに表示される実際のビューで提供されるデータを生成するSQLコードが表示されます。

データ

「データ」タブには、データのサンプルが表示されます。

データ・ビューアは、サンプリングからのデータまたはソース表に遡るノード系統から取得されたデータの行のグリッド表示を提供します。

次に、MINING_DATA_BUILD_Vの「データ」タブを示します。

次のタスクを実行できます。

- リフレッシュ: をクリックして、データをリフレッシュします。

- 表示: 「表示」をクリックし、「実際のデータ」またはキャッシュされたデータを選択します。キャッシュされたデータは、「プロパティ」ペインの「キャッシュ」セクションでデータをキャッシュしている場合にのみ使用できます。

- ソート: 「ソート」をクリックして、適用可能な基準に従ってデータをソートします。「ソートする列の選択」ダイアログ・ボックスが表示されます。

- フィルタ: 「フィルタ」フィールドで、WHERE句を入力してデータを選択します。

- ソートする列の選択

関連項目

- キャッシュ

ソートする列の選択

このダイアログ・ボックスでは、次のことを実行できます。

- ソートする複数の列の選択

- 列の順序付けの決定

- 列を基準とした昇順または降順の決定

- 「NULLS FIRST」を指定して、Null値が実際のデータ値に先行して表示されるようにします

ソート順序は、クリアするまで維持されます。

ソート設定を一時的にオーバーライドするために、列ヘッダーもソート対応となっています。

グラフ

「グラフ」タブでは、数値データに基づいてグラフを作成できます。

関連項目

- グラフ・ノード

列

「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

各列について、「名前」、「データ型」、「マイニング型」、「長さ」、精度とスケール(浮動小数点の場合)および「列ID」が表示されます。

- ノードが未実行である場合、データベースにより提供される表またはビュー構造が表示されます。

- ノードが正常に実行されると、ノードの指定時に定義されたサンプリングに基づいて、サンプル表の構造が表示されます。

表示される列を制限する複数のフィルタリング・オプションがあります。(または)/(および)の接尾辞を指定したフィルタ設定を使用すると、スペースで区切られた複数の文字列を入力できます。たとえば、「名前/データ型/マイニング型(いずれか)」が選択されている場合、フィルタ文字列A Bでは、「名前」、「データ型」または「マイニング型」が文字AまたはBで始まるすべての列が生成されます。

SQL

「SQL」タブには、「SQLの詳細」テキスト領域があります。このテキスト領域には、「データ」タブに表示される実際のビューで提供されるデータを生成するSQLコードが表示されます。

SQLは、実際のデータにアクセスするために必要な系統に応じて親ノードからのSQLが含まれる、積み重ね型の式にすることができます。

SQLをコピーして、そのSQLを適切なSQLインタフェースで実行できます。「すべて選択」([Ctrl]+[A])および「コピー」([Ctrl]+[C])が有効化されています。

検索コントロールは、一致したテキストをハイライトし、前方検索および後方検索を実行する標準の検索コントロールです。

データ・ソース・ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。データ・ソース・ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- データ
「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

関連項目

- 「プロパティ」

データ

「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

「データ」セクションは、次のように構成されています。

- ソース表: データ・ソース・ノードのソース表またはビューの名前が表示されます。ノードに関連付けられているソース表がない場合は、「ソース表」の右にある「…」をクリックします。データ・マイニング・アカウントからアクセスできる表およびビューのリストが表示されます。表またはビューを選択できます。表またはビューを変更する場合もこのプロセスを使用できます。

- データ: 属性をグリッドに表示します。各属性について、名前、別名およびデータ型が表示されます。次のタスクを実行できます。

- 属性の別名の作成(適切なセルに別名を入力)。

- 属性のフィルタ。

- 属性の削除。属性を選択し、をクリックします。

- 属性の編集。属性を選択し、をクリックします。

- データ・ソースに含める属性の選択。

- ノードのリフレッシュ。をクリックします。

関連項目

- フィルタ

- 属性の選択

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

次のタスクを実行できます。

- 出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化: キャッシュを生成する場合は、このオプションを選択します。デフォルト設定では、キャッシュを生成しません。

- サンプリング・サイズ: キャッシュを選択したり、デフォルト設定をオーバーライドできます。 デフォルトのサンプリング・サイズは「行数」です デフォルト値は2000です

関連項目

- 変換

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

次のフィールドで名前とコメントを変更できます。

- ノード名

- ノード・コメント

データの参照ノード

データの参照ノードでは、入力データ・ソースのプロファイルを提供します。データの統計を参照は、すべてのデータ、またはデータのサンプルのいずれかに基づきます。

データの参照ノードでは、次のことを実行できます。

- 各列に共通の統計およびヒストグラムを表示します。オプションで、「GROUP BY」属性を選択し、生成されたヒストグラムの多変量ビューを表示できます。

- すべての統計分析の結果が含まれる出力フローを生成します。データ入力の任意のソースをデータの参照ノードに接続できます。たとえば、データの参照ノードを適用ノードにアタッチできます。

- サポートされているすべてのデータ型、および日時データ型については次のデータ型を使用して属性を分析します。

- DATE

- TIMESTAMP

- TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE

- TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONE

- データの参照ノードをパラレルに実行します。

- グラフを作成します。

- SQL Developerを使用して、データの参照ノードによって生成された統計をエクスポートします。

- データの参照ノードの作成
データの参照ノードを作成し、それをデータ・ソースに接続して、データ・ソースのデータを分析します。データの参照ノードは任意のデータ・ソースに接続できます。

- データの参照ノードの編集
「データの参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、入力および統計に関する情報を表示および編集できます。

- データの参照ノード・ビューア
データの参照ノード・ビューアには、データの参照ノードによって実行された統計およびその他の分析が表示されます。

- ノードの計算のエクスポート
参照ノードが実行されている場合、そのノードは、自身が計算した統計をデータベース表に書き込みます。参照ノードによって計算された統計をMicrosoft Excelスプレッドシートにエクスポートできます。

- データの参照ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- データの参照ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- グラフ・ノード

データの参照ノードの作成

データの参照ノードを作成し、それをデータ・ソースに接続して、データ・ソースのデータを分析します。データの参照ノードは任意のデータ・ソースに接続できます。

データの参照ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「データ」セクションで、「データの参照」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 表の作成元であるノードを右クリックして、コンテキスト・メニューの「接続」をクリックします。

5. 分析するノードからデータの参照ノードに線を描画して、再度クリックします。

6. 統計を生成し、データを分析するには、「データの参照」ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

7. ノードを実行したら、ノードを右クリックして、「データの表示」をクリックします。データがデータの参照ノード・データ・ビューアに表示されます。

デフォルトでは、データ・ソースのすべての属性が表示されます。分析する特定の属性を指定できます。

関連項目

- データの参照ノード・ビューア

- データの参照ノードの編集

データの参照ノードの編集

「データの参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、入力および統計に関する情報を表示および編集できます。

データの参照ノードを編集するには、ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして、「編集」を選択します。

「データの参照ノードの編集」エディタには、次のタブがあります。

- 入力(参照)
「入力」タブで、分析する属性を指定できます。デフォルトでは、データ・ソースのすべての属性が表示されます。

- 統計(参照)
「統計」タブには、使用可能な統計のリストが含まれます。各統計について、簡単な定義、およびその統計を計算する場合のコストが示されます。

入力(参照)

「入力」タブで、分析する属性を指定できます。デフォルトでは、データ・ソースのすべての属性が表示されます。

デフォルトでは、「GROUP BY」属性は選択されていません。「GROUP BY」には、「データの参照」でビニングできるデータ型に限定された属性のソート済リストが表示されます。「GROUP BY」属性を選択すると、選択した属性に基づいてデータを分析できます。たとえば、データにAGEおよびGENDERが属性として含まれているとします。「GROUP BY」属性として「AGE」を選択した場合、GENDERのヒストグラムには、各GENDER値の年齢構成が表示されます。

次のいずれかの方法で、分析する属性のリストを変更します。

- データの参照ノードを右クリックして、「編集」を選択します。「属性の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

- データの参照ノードを選択します。データの参照ノードの「プロパティ」ペインの「検索」タブでは、属性のリストを変更できます。

- 属性の選択
「属性の選択」ダイアログ・ボックスで、統計を表示するデータ・ソースの属性を選択できます。デフォルトでは、データ・ソースのすべての属性が選択されます。

関連項目

- 「データの参照ノードのプロパティ」

属性の選択

「属性の選択」ダイアログ・ボックスで、統計を表示するデータ・ソースの属性を選択できます。デフォルトでは、データ・ソースのすべての属性が選択されます。

ある属性の統計を表示しない場合は、その属性を「選択された属性」リストから「使用可能な属性」リストに移動します。

リストを名前またはデータ型でソートできます。

完了したら「OK」をクリックします。

統計(参照)

「統計」タブには、使用可能な統計のリストが含まれます。各統計について、簡単な定義、およびその統計を計算する場合のコストが示されます。

「統計」タブをクリックして、計算する統計を指定します。参照ノードの「プロパティ」ペインの「統計」セクションを使用して、統計を変更することもできます。

デフォルトの選択を1つでも変更した場合は、「デフォルトに戻す」をクリックして、すべての選択をデフォルトの選択に変更します。

個別の統計を名前で検索できます。

デフォルトでは、Oracle Data Minerによって次の統計が計算されます。

- 平均

- 個別パーセント

- 最大値

- 中央値

- 最小値

- モード(サンプル)

- パーセントNULL

- 標準偏差

- 分散

デフォルトの統計には、低または中の計算コストがあります。

歪度と尖度の計算は高コストです。これらは、デフォルトでは選択されていません。必要な場合は、これらを選択できます。

サンプルを使用したモードの計算は、低コストの操作です。使用可能なすべてのデータを使用したモードの計算は、非常に高コストの操作です。サンプル・データまたは使用可能なすべてのデータを使用してモードを計算するには、「データの参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスで「モード(サンプル)」をクリックします。

- モード(サンプル)

関連項目

- 「ノードの計算のエクスポート」

モード(サンプル)

デフォルトでは、2000レコードのサンプルを使用してモード計算します。使用可能なすべてのデータを使用してモードを計算できます。この計算は非常に高コストとなります。

使用可能なすべてのデータを使用するには、「使用可能なデータ」オプションをクリックし、「OK」をクリックします。

データの参照ノード・ビューア

データの参照ノード・ビューアには、データの参照ノードによって実行された統計およびその他の分析が表示されます。

ノードが正常に実行されると、データの参照ノード・ビューアでデータを表示できるようになります。

データを表示するには、ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。ビューアが新しいタブに開きます。

ビューアでは、次のタブに情報が表示されます。

- 統計
「統計」タブには、データの参照ノードで計算された統計が表示されます。

- 列
「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

- データ
「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

- SQL
「SQL」タブには、「SQLの詳細」テキスト領域があります。このテキスト領域には、「データ」タブに表示される実際のビューで提供されるデータを生成するSQLコードが表示されます。

統計

「統計」タブには、データの参照ノードで計算された統計が表示されます。

属性が「統計」グリッドにリストされます。各属性について、統計の名前、データ型、ヒストグラムおよびサマリーが表示されます。

属性の大きいバージョンのヒストグラムを表示するには、属性を選択します。ヒストグラムがグリッドの下に表示されます。属性にNull値が含まれる場合、ヒストグラムには「Nullのビン」のラベルが付いた個別のビンがあります。ヒストグラムには、NULLではないが、他のビンに含まれない値で構成される「その他」ビンも含まれる場合があります。

ヒストグラムの詳細は、大きいヒストグラムに移動し、属性名を右クリックします。次の選択が可能です。

- クリップボードにコピー: ヒストグラムをMicrosoft Windowsクリップボードにコピーします。このヒストグラムを、ワード・プロセッサや画像エディタなどのリッチ・エディタに貼り付けることができます。

- 画像を別名で保存: 画像を、ファイル・システムに保存できるPNGファイルにエクスポートします。

- データの表示: ヒストグラムの作成に使用されたデータがポップアップ・ウィンドウに表示されます。属性名、属性値または属性パーセントを検索できます。終了したら、「閉じる」をクリックします。

Oracle Data Minerで作成されたヒストグラムは、データのサンプルを使用し、表示されるたびに少し異なる可能性があります。

すべてのデータ型について、ヒストグラムが作成されます。個別値の数字、NULL値のパーセンテージ、および個別値の数が表示されます。

属性のデータ型に従って計算された追加の統計:

- 文字属性VARCHAR2の場合、モードが計算されます。

- 数値属性「NUMBER」または「FLOAT」の場合は、次の計算が実行されます。

- 平均

- 最小値

- 最大値

- 標準偏差

- 歪度(分布の非対称の測定)

- 尖度(そのモードに関するリージョン内での頻度分布を示す曲線のフラット度またはピーク度の測定)

列

「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

各列について、「名前」、「データ型」、「マイニング型」、「長さ」、精度とスケール(浮動小数点の場合)および「列ID」が表示されます。

- ノードが未実行である場合、データベースにより提供される表またはビュー構造が表示されます。

- ノードが正常に実行されると、ノードの指定時に定義されたサンプリングに基づいて、サンプル表の構造が表示されます。

表示される列を制限する複数のフィルタリング・オプションがあります。(または)/(および)の接尾辞を指定したフィルタ設定を使用すると、スペースで区切られた複数の文字列を入力できます。たとえば、「名前/データ型/マイニング型(いずれか)」が選択されている場合、フィルタ文字列A Bでは、「名前」、「データ型」または「マイニング型」が文字AまたはBで始まるすべての列が生成されます。

データ

「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

「データ」セクションは、次のように構成されています。

- ソース表: データ・ソース・ノードのソース表またはビューの名前が表示されます。ノードに関連付けられているソース表がない場合は、「ソース表」の右にある「…」をクリックします。データ・マイニング・アカウントからアクセスできる表およびビューのリストが表示されます。表またはビューを選択できます。表またはビューを変更する場合もこのプロセスを使用できます。

- データ: 属性をグリッドに表示します。各属性について、名前、別名およびデータ型が表示されます。次のタスクを実行できます。

- 属性の別名の作成(適切なセルに別名を入力)。

- 属性のフィルタ。

- 属性の削除。属性を選択し、をクリックします。

- 属性の編集。属性を選択し、をクリックします。

- データ・ソースに含める属性の選択。

- ノードのリフレッシュ。をクリックします。

関連項目

- フィルタ

- 属性の選択

SQL

「SQL」タブには、「SQLの詳細」テキスト領域があります。このテキスト領域には、「データ」タブに表示される実際のビューで提供されるデータを生成するSQLコードが表示されます。

SQLは、実際のデータにアクセスするために必要な系統に応じて親ノードからのSQLが含まれる、積み重ね型の式にすることができます。

SQLをコピーして、そのSQLを適切なSQLインタフェースで実行できます。「すべて選択」([Ctrl]+[A])および「コピー」([Ctrl]+[C])が有効化されています。

検索コントロールは、一致したテキストをハイライトし、前方検索および後方検索を実行する標準の検索コントロールです。

ノードの計算のエクスポート

参照ノードが実行されている場合、そのノードは、自身が計算した統計をデータベース表に書き込みます。参照ノードによって計算された統計をMicrosoft Excelスプレッドシートにエクスポートできます。

統計をエクスポートするには、次の手順を実行します。

1. 参照ノードが実行されている場合、そのノードは、自身が計算した統計をデータベース表に書き込みます。表の名前は、データの参照ノードの「プロパティ」ペインの「出力」セクションにあります。表の名前がOUTPUT_8_3であるとします。ノードの「プロパティ」ペインが表示されていない場合は、参照ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. SQL Developerで、「接続」タブに移動します。データ・マイニングに使用した接続を展開します。

3. コンテキスト・メニューで「エクスポート」を選択します。「エクスポート・ウィザード」が開きます。

4. エクスポート・ウィザードで、次のことを実行します。

- 「DDLのエクスポート」の選択を解除します。

- 「データのエクスポート」セクションで、エクスポート先のMicrosoft Excelのバージョンを「フォーマット」ドロップダウン・リストから選択します。

- ファイル名を指定します。または、デフォルトをそのまま使用します。

- 「次へ」をクリックします。

5. 「終了」をクリックします。SQL Developerは、表をスプレッドシートにエクスポートします。

スプレッドシートには、統計が含まれます。データの参照ノードによって生成されたヒストグラムの名前が含まれます。

個々のヒストグラムをエクスポートするには、そのヒストグラムを右クリックして、グラフィックを保存します。

データの参照ノードのコンテキスト・メニューからのタスクの実行

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

データの参照ノードのコンテキスト・メニューでは、次のことを選択できます。

- 接続

- 編集: 「属性の選択」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- データの表示: データ・ソース・ノード・ビューア・ダイアログ・ボックスを開きます。

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

関連項目

- 属性の選択

- データ・ソース・ノード・ビューア

データの参照ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

データの参照ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 入力(プロパティ)
「入力」セクションでは、分析される属性がリストされます。

- 統計
「統計」セクションには、計算された統計がリストされます。

- 出力
「出力」セクションには、データ・ソースの列がリストされます。

- ヒストグラム
ビンを使用してヒストグラムを作成します。「ヒストグラム」タブには、デフォルトのビン数がリストされます。

- サンプル
データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

入力(プロパティ)

「入力」セクションでは、分析される属性がリストされます。

属性がグリッドにリストされます。各属性について、名前およびデータ型が表示されます。属性のリストを名前またはデータ型でソートするには、グリッド内のヘッダーをクリックします。

「GROUP BY」属性を指定できます。リストから属性を選択します。

デフォルト設定を選択したり、次のように列を選択できます。

- 列を選択するには、「自動入力列の選択」の選択を解除します。

- 属性を削除するには、属性を選択し、をクリックします。

- 属性を編集するには、をクリックします。

「属性の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 属性の選択

統計

「統計」セクションには、計算された統計がリストされます。

関連項目

- 統計(参照)

出力

「出力」セクションには、データ・ソースの列がリストされます。

各列の名前およびデータ型がグリッドにリストされます。グリッドを名前(デフォルト)またはデータ型で検索できます。

検索をクリアするには、をクリックします。

ヒストグラム

ビンを使用してヒストグラムを作成します。「ヒストグラム」タブには、デフォルトのビン数がリストされます。

次のタイプのビンのデフォルトのビン数:

- 数値型ビン

- カテゴリ型ビン

- 日付型ビン

- NULL値

- その他の値

これらすべてのビン・タイプのデフォルトのビン数は10です。デフォルトは、最大ビン数を指定します。

サンプル

データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

デフォルトでは、サンプルを使用します。「サンプル」タブでは、次のことを選択できます。

- すべてのデータを使用: デフォルトでは、「すべてのデータを使用」の選択は解除されています。

- サンプリング・サイズ: デフォルトは「行数」で、デフォルト値は2000です。サンプリング・サイズを「パーセント」に変更できます。デフォルトは60パーセントです。

グラフ・ノード

グラフ・ノードは、数値データの2次元グラフを作成します。

グラフ・ノードは、データ・プロバイダではありません(つまり、別のノードには接続できません)。

注意:

グラフ・ノードではコードを生成できません。

次のタスクを実行できます。

- 折れ線グラフ、散布図、棒グラフ、ヒストグラム、ボックスなど、様々なタイプのグラフを1つ以上作成して編集します。

- 実際のデータおよびサンプル・データを使用してグラフを作成します。

- グラフ・ノードをパラレルに実行します。

- グラフのタイプ
グラフ・ノードでは、数値データの2次元グラフを複数の方法で作成できます。

- サポートされているグラフ・ノードのデータ型
グラフ・ノードでは、NUMBER、FLOAT、DATEおよびTIMESTAMPデータ型がサポートされます。

- グラフ・ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- グラフ・ノードの作成
グラフ・ノードを作成して、数値データおよび数値変数間の関係をビジュアル化できます。

- 新規グラフ
「新規グラフ」ダイアログ・ボックスでは、デフォルト名を使用してグラフを定義します。

- グラフ・ノード・エディタ
グラフ・ノード・エディタには、定義されているすべてのグラフが表示されます。既存のグラフを変更したり、ノードにグラフを追加できます。

- グラフの編集
グラフを編集して、現在の属性を変更したり、別のグラフ・タイプを指定できます。

- グラフ・ノードのプロパティ
グラフ・ノードのプロパティは、表示されているノード名によって識別されます。「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

グラフのタイプ

グラフ・ノードでは、数値データの2次元グラフを複数の方法で作成できます。

次のタイプのグラフを作成できます。

- 線プロット: 線を使用して、データ・ポイントを接続します。線プロットは、2つの変数が相関関係にあるかどうかを識別する場合に役立ちます。Oracle Data Minerでは、2次元の線プロットをサポートしています。

- 棒プロット: 値を比較します。棒の高さは、測定された値または頻度を表します。

- ヒストグラム: 間隔における観測の頻度に等しい領域を持つ、各間隔上に垂直に描画された隣接する長方形(ビン)として、頻度を表示します。

- 散布図: 2つの個別値セットで値を表示します。1つの変数が水平軸上の位置を決定し、もう一方の変数が垂直軸上の位置を決定します。

- ボックス・プロットまたはボックス・グラフ: データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

グラフ・ノードでは、1つ以上の軸を指定する必要があります。軸は、数値データで構成される必要があります。

- ボックス・プロットまたはボックス・グラフ
ボックス・プロットでは、データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

関連項目

- サポートされているグラフ・ノードのデータ型

ボックス・プロットまたはボックス・グラフ

ボックス・プロットは、データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

ボックスの下部および上部は、1番目および3番目の分位であり、ボックス内の帯は2番目の分位(中央値)です。Data Minerで作成されたタイプのボックス・プロットは、ウィスカーがすべてのデータの最小値および最大値を示します。

サポートされているグラフ・ノードのデータ型

グラフ・ノードでは、NUMBER、FLOAT、DATEおよびTIMESTAMPデータ型がサポートされます。

サポートされているデータ型は次のとおりです。

- NUMBER

- FLOAT

- DATE

- TIMESTAMP

- TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE

- TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONE

グラフ・ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューを表示するには、グラフ・ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューには次のオプションがあります。

- 接続

- 編集。「データ・ソース・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行。

- 実行の強制

- SQLを保存: このオプションは無効になっています。このノードに対するSQL問合せを生成できないことを示します。

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- 検証エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

- グラフ・ノードの実行
グラフ・ノードを実行して、サンプル・データを生成します。

- グラフの表示
「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

関連項目

- データ・ソース・ノードの編集

グラフ・ノードの実行

グラフ・ノードを実行して、サンプル・データを生成します。

グラフ・ノードを実行するには、グラフ・ノードを右クリックし、「実行」をクリックします。サンプル・データを生成しない場合は、ノードに提供されているデータを使用してグラフが作成されます。

注意:

グラフ・ノードが含まれるワークフローをインポートする場合は、グラフ・ノードを実行して、グラフを表示する必要があります。

グラフの表示

「グラフの表示」オプションによって、グラフ・ノード・エディタが開きます。

すべてのグラフがグラフ・ノード・エディタに表示されます。

関連項目

- 「グラフ・ノード・エディタ」

グラフ・ノードの作成

グラフ・ノードを作成して、数値データ、および数値変数間の関係をビジュアル化します。

グラフ・ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで、「データ」を展開し、「グラフ」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 表の作成元であるノードを右クリックして、コンテキスト・メニューの「接続」をクリックします。

5. グラフ・ノードまで線を描画し、再度クリックします。

6. サンプル・データを使用してグラフを作成するには、グラフ・ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

7. グラフ・ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「編集」を選択します。

- グラフが定義されていない場合は、「新規グラフ」ダイアログ・ボックスが開きます。ここで、グラフを定義できます。

- グラフが定義されている場合は、グラフ・ノード・エディタで、新規グラフを追加するか、既存のグラフを編集できます。

8. グラフ・ノードの実行が終了すると、グラフがグラフ・ノード・エディタに自動的に表示されます。グラフを編集できます。新しいグラフを定義したり、グラフの設定や属性を変更したり、グラフを削除することもできます。

関連項目

- 新規グラフ

- 「グラフ・ノード・エディタ」

新規グラフ

「新規グラフ」ダイアログ・ボックスでは、デフォルト名を使用してグラフを定義します。

ここで、グラフの名前を変更できます。

作成するグラフのタイプを選択し、その定義手順に従います。

定義したグラフがコンテナに表示されます。グラフを作成したら、定義を編集できます。グラフの追加、グラフの削除、グラフの構成に使用されたデータの表示、グラフィックとしてのグラフの保存を実行することもできます。

- 折れ線または散布図
折れ線グラフには、共通の目盛に対してプロットされた、一定期間における連続データが表示されます。散布図は一般に、科学、統計およびエンジニアリング・データなどの数値を表示および比較するために使用されます。

- 棒
棒グラフは、選択した属性(X軸)の値を頻度カウント(Y軸)に対してプロットします。

- ヒストグラム
ヒストグラムは、X軸に沿った選択済の属性値を、Y軸に沿った頻度カウントに対してプロットします。

- ボックス
ボックス・プロットは、選択した属性(X軸)のビニングされたデータをまとめます。データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

- 設定(グラフ・ノード)
グラフ内の選択された属性のデータ型に固有の設定を指定できます。

関連項目

- 「グラフ・ノード・エディタ」

- サポートされているグラフ・ノードのデータ型

折れ線または散布図

折れ線グラフには、共通の目盛に対してプロットされた、一定期間における連続データが表示されます。散布図は一般に、科学、統計およびエンジニアリング・データなどの数値を表示および比較するために使用されます。

「折れ線」または「散布図」を作成するには、次の手順を実行します。

1. 「折れ線」をクリックして、折れ線グラフを作成します。折れ線グラフがデフォルト・タイプです。散布図を作成するには、「散布図」をクリックします。

2. 折れ線グラフまたは散布図の場合は、次の詳細情報を入力します。

- タイトル: これは、グラフのタイトルです。デフォルト名を使用または異なる値を指定できます。

- コメント: グラフの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- 「折れ線グラフ設定」では、次の情報を指定します。

- X軸: グラフのX軸の属性を選択します。

- Y軸: グラフのY軸の属性を選択します。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、このオプションをクリックします。このオプションを使用して、「GROUP BY」属性値に基づいた系列を作成します。「GROUP BY」の属性を選択します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

棒

棒グラフは、選択した属性(X軸)の値を頻度カウント(Y軸)に対してプロットします。

棒グラフを指定するには、次の手順を実行します。

1. 「棒」をクリックします。

2. 棒グラフ設定について、次の情報を指定します。

- タイトル グラフの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: 棒グラフの説明を指定します。これはオプションのフィールドです。

- 棒グラフ設定について、次の情報を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットされる1つの属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用して処理されます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- Y軸: グラフのY軸に沿ってプロットされる1つの属性を選択します。頻度カウントの値を「統計」として指定します。たとえば、「平均」、「最小」、「最大」、「中間」、「カウント」です。「統計」を選択した場合、ビン内の値が集計されます。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、このオプションをクリックします。この属性によって、ビン内の値がグループ化されます(棒の積上げ)。「GROUP BY」の属性を選択します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

ヒストグラム

ヒストグラムは、X軸に沿った選択済の属性値を、Y軸に沿った頻度カウントに対してプロットします。

ヒストグラムを作成する手順:

1. 「ヒストグラム」をクリックします。

2. ヒストグラムについて、次の情報を入力します。

- タイトル ヒストグラムの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: ヒストグラムの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- ヒストグラムについて、次の設定を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットする属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用して処理されます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、「GROUP BY」をクリックします。この属性によって、ビン内の値がグループ化されます(棒の積上げ)。GROUP BYの実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。デフォルトでは、GROUP BY属性を使用するヒストグラムは「積上げ棒グラフ」として表示されます。(積上げ棒グラフ・アイコン)をクリックし、(二重Y棒グラフ・アイコン)を選択します。無効な値を指定した場合は、問題を説明するメッセージが表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

ボックス

ボックス・プロットは、選択した属性(X軸)のビニングされたデータをまとめます。データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

ボックスの下部および上部は、1番目および3番目の分位であり、ボックス内の帯は2番目の分位(中央値)です。Data Minerで作成されたタイプのボックス・プロットは、ウィスカーがすべてのデータの最小値および最大値を示します。

ボックス・プロットまたはボックス・グラフを指定するには、次の手順を実行します。

1. 「ボックス」をクリックします。

2. ボックス・グラフの次の詳細情報を入力します。

- タイトル: ボックス・グラフの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: ボックス・グラフの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- ボックス・グラフについて、次の設定を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットされる属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用してビニングされます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、「GROUP BY」をクリックします。この属性では、Y軸上の値を提供します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。無効な値を指定した場合は、問題を説明するメッセージが表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

設定(グラフ・ノード)

グラフ内の選択された属性のデータ型に固有の設定を指定できます。

選択した属性のデータ型に応じて、「設定」をクリックしたときに、次のダイアログ・ボックスのいずれかが表示されます。

- 表示する値を選択
「表示する値を選択」ダイアログ・ボックスでは、グラフを定義するときに特定の属性値を指定できます。

- 軸処理
軸または「GROUP BY」属性の数値属性を指定する場合は、「設定」をクリックして、「軸処理の設定」ダイアログ・ボックスを表示します。

表示する値を選択

「表示する値を選択」ダイアログ・ボックスでは、グラフを定義するときに特定の属性値を指定できます。

軸または「GROUP BY」属性のカテゴリ属性を指定する場合は、「設定」をクリックして、「表示する値を選択」ダイアログ・ボックスを表示します。

属性の値が「値」列にリストされます。次の値のいずれかを選択します。

- すべて

- なし

- デフォルト
デフォルトでは、「トップN」を使用して、頻度が高い値が選択されます。

- 値のチェック・ボックスをクリックして、特定の値を選択します。

検索ボックスを使用して、値を検索できます。

終了したら、「OK」をクリックして、グラフの定義に戻ります。

軸処理

軸または「GROUP BY」属性の数値属性を指定する場合は、「設定」をクリックして、「軸処理の設定」ダイアログ・ボックスを表示します。

「軸処理の設定」ダイアログ・ボックスのオプションは、次のとおりです。

- RAW値 (そのまま)

- 自動的にビニング: 軸値に等幅ビニングを使用します。デフォルトのビン数は10です。この値は変更できます。デフォルトでは、Null値を表示しません。Null値を表示するには、チェック・ボックスを選択します。

「OK」をクリックして、グラフの定義に戻ります。

グラフ・ノード・エディタ

グラフ・ノード・エディタには、定義されているすべてのグラフが表示されます。既存のグラフを変更したり、ノードにグラフを追加できます。

少なくとも1つのグラフがグラフ・ノードに定義されている場合は、グラフ・ノードをダブルクリックして、グラフ・ノード・エディタを開きます。グラフが定義されていない場合は、「新規グラフ」ダイアログ・ボックスが開きます。

各グラフはコンテナ内にあります。グラフ・コンテナは、グリッドにレイアウトされます。

グラフの詳細を表示するためにズームインすることもできます。

次のアイコンは、ノードのすべてのグラフに適用できます。

- 新規グラフを追加するには、 をクリックして「新規グラフ」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 表示をリフレッシュするには、をクリックします。

- グラフの作成に使用するデータを選択するには、「表示」.をクリックしますオプションは次のとおりです。

- 実際のデータ: デフォルトを表示しますが、グラフ・ノードを実行した場合は除きます。その場合は、ノードが提供されているすべてのデータを使用してグラフを作成します。

- サンプル・データ: サンプル・データを生成するためにグラフ・ノードを実行した場合にのみ使用可能です。

新規グラフまたは既存グラフの名前が、次のコントロールとともにグラフのコンテナの上部に表示されます。

- グラフのサイズを調整する(ズームインおよびズームアウト)には、をクリックします。

- 現在のグラフを編集するには、をクリックします。グラフを編集または追加すると、結果が自動的にエディタに表示されます。

- 現在のグラフを削除するには、をクリックします。

- グラフの特定の値を調べるには、グラフを拡大します。

- グラフのズーム
グラフ・ノード・エディタには、選択した値にズームインして詳細を表示するオプションがあります。

- グラフの作成に使用されたデータの表示
グラフ・ノード・エディタには、グラフをグラフィックとして保存するオプションがあります。

関連項目

- 新規グラフ

グラフのズーム

グラフ・ノード・エディタには、選択した値にズームインして詳細を表示するオプションがあります。

グラフの詳細を調べるには、選択した値にズームインします。たとえば、選択したX軸値の詳細を確認するには、マウスを使用してそれらの値を囲む選択ボックスを描画します。ディスプレイには、選択ボックス内の値の詳細が表示され、軸が展開されます。複数回ズームできます。選択した値の表示が終了したら、ズームインした回数だけグラフをクリックして、元のグラフに戻ります。

グラフの作成に使用されたデータの表示

グラフ・ノード・エディタには、グラフをグラフィックとして保存するオプションがあります。

グラフの作成に使用されたデータを表示するか、グラフをグラフィックとして保存するには、次の手順を実行します。

1. グラフを右クリックします。

2. 次のオプションのいずれかを選択します。

- クリップボードにコピー: グラフをMicrosoft Windowsクリップボードにコピーします

- 画像を別名で保存: グラフをPNGファイル形式で保存します

- データの表示: グラフの作成に使用されたデータを表示します

グラフの編集

グラフを編集して、現在の属性を変更したり、別のグラフ・タイプを指定できます。

グラフを編集する場合、次のことを実行できます。

- 既存のグラフ・タイプの属性を変更します。たとえば、折れ線グラフを編集する場合は、X軸とY軸を変更したり、「GROUP BY」属性を追加できます。軸処理や表示する値を変更できます(グラフでこれらの項目が使用されている場合)。

- 別のグラフ・タイプを指定します。グラフのタイプを変更できます。たとえば、折れ線グラフをヒストグラムに変更できます。グラフのタイプを変更するには、ウィンドウの上部にあるボタンをクリックし、次のように必要な情報を指定します。

- 棒
棒グラフは、選択した属性(X軸)の値を頻度カウント(Y軸)に対してプロットします。

- ボックス
ボックス・プロットは、選択した属性(X軸)のビニングされたデータをまとめます。データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

- ヒストグラム
ヒストグラムは、X軸に沿った選択済の属性値を、Y軸に沿った頻度カウントに対してプロットします。

- 折れ線または散布図
折れ線グラフには、共通の目盛に対してプロットされた、一定期間における連続データが表示されます。散布図は一般に、科学、統計およびエンジニアリング・データなどの数値を表示および比較するために使用されます。

棒

棒グラフは、選択した属性(X軸)の値を頻度カウント(Y軸)に対してプロットします。

棒グラフを指定するには、次の手順を実行します。

1. 「棒」をクリックします。

2. 棒グラフ設定について、次の情報を指定します。

- タイトル グラフの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: 棒グラフの説明を指定します。これはオプションのフィールドです。

- 棒グラフ設定について、次の情報を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットされる1つの属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用して処理されます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- Y軸: グラフのY軸に沿ってプロットされる1つの属性を選択します。頻度カウントの値を「統計」として指定します。たとえば、「平均」、「最小」、「最大」、「中間」、「カウント」です。「統計」を選択した場合、ビン内の値が集計されます。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、このオプションをクリックします。この属性によって、ビン内の値がグループ化されます(棒の積上げ)。「GROUP BY」の属性を選択します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

ボックス

ボックス・プロットは、選択した属性(X軸)のビニングされたデータをまとめます。データの分位を使用して、数値データのグループをグラフィカルに示します。

ボックスの下部および上部は、1番目および3番目の分位であり、ボックス内の帯は2番目の分位(中央値)です。Data Minerで作成されたタイプのボックス・プロットは、ウィスカーがすべてのデータの最小値および最大値を示します。

ボックス・プロットまたはボックス・グラフを指定するには、次の手順を実行します。

1. 「ボックス」をクリックします。

2. ボックス・グラフの次の詳細情報を入力します。

- タイトル: ボックス・グラフの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: ボックス・グラフの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- ボックス・グラフについて、次の設定を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットされる属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用してビニングされます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、「GROUP BY」をクリックします。この属性では、Y軸上の値を提供します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。無効な値を指定した場合は、問題を説明するメッセージが表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

ヒストグラム

ヒストグラムは、X軸に沿った選択済の属性値を、Y軸に沿った頻度カウントに対してプロットします。

ヒストグラムを作成する手順:

1. 「ヒストグラム」をクリックします。

2. ヒストグラムについて、次の情報を入力します。

- タイトル ヒストグラムの名前です。デフォルト名を使用または異なる値を入力できます。

- コメント: ヒストグラムの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- ヒストグラムについて、次の設定を指定します。

- X軸: グラフのX軸に沿ってプロットする属性を選択します。この属性は、「トップN」またはビニング(デフォルト)のいずれかを使用して処理されます。処理を指定するには、「設定」をクリックします。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、「GROUP BY」をクリックします。この属性によって、ビン内の値がグループ化されます(棒の積上げ)。GROUP BYの実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。デフォルトでは、GROUP BY属性を使用するヒストグラムは「積上げ棒グラフ」として表示されます。(積上げ棒グラフ・アイコン)をクリックし、(二重Y棒グラフ・アイコン)を選択します。無効な値を指定した場合は、問題を説明するメッセージが表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 設定(グラフ・ノード)

折れ線または散布図

折れ線グラフには、共通の目盛に対してプロットされた、一定期間における連続データが表示されます。散布図は一般に、科学、統計およびエンジニアリング・データなどの数値を表示および比較するために使用されます。

「折れ線」または「散布図」を作成するには、次の手順を実行します。

1. 「折れ線」をクリックして、折れ線グラフを作成します。折れ線グラフがデフォルト・タイプです。散布図を作成するには、「散布図」をクリックします。

2. 折れ線グラフまたは散布図の場合は、次の詳細情報を入力します。

- タイトル: これは、グラフのタイトルです。デフォルト名を使用または異なる値を指定できます。

- コメント: グラフの説明を入力します。これはオプションのフィールドです。

- 「折れ線グラフ設定」では、次の情報を指定します。

- X軸: グラフのX軸の属性を選択します。

- Y軸: グラフのY軸の属性を選択します。

- GROUP BY: オプションのGROUP BY属性を選択するには、このオプションをクリックします。このオプションを使用して、「GROUP BY」属性値に基づいた系列を作成します。「GROUP BY」の属性を選択します。グループ化の実行方法を指定するには、「設定」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

グラフ・ノードのプロパティ

グラフ・ノードのプロパティは、表示されているノード名によって識別されます。「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

グラフ・ノードの「プロパティ」ペインは、次のセクションで構成されています。

- キャッシュ(グラフ・ノード)
出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

- データ
「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

関連項目

- 「プロパティ」

キャッシュ(グラフ・ノード)

出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

サンプル・データを生成すると、オプション「出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化」が選択されます。

デフォルト値は2000レコードです。この値は変更できます。

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

データ

「プロパティ」の「データ」セクションには、データおよびデータ・ソースに関する情報が表示され、これは表である場合とビューである場合があります。

「データ」セクションは、次のように構成されています。

- ソース表: データ・ソース・ノードのソース表またはビューの名前が表示されます。ノードに関連付けられているソース表がない場合は、「ソース表」の右にある「…」をクリックします。データ・マイニング・アカウントからアクセスできる表およびビューのリストが表示されます。表またはビューを選択できます。表またはビューを変更する場合もこのプロセスを使用できます。

- データ: 属性をグリッドに表示します。各属性について、名前、別名およびデータ型が表示されます。次のタスクを実行できます。

- 属性の別名の作成(適切なセルに別名を入力)。

- 属性のフィルタ。

- 属性の削除。属性を選択し、をクリックします。

- 属性の編集。属性を選択し、をクリックします。

- データ・ソースに含める属性の選択。

- ノードのリフレッシュ。をクリックします。

関連項目

- フィルタ

- 属性の選択

SQL問合せノード

SQL問合せノードは、特別なデータ準備を実行するSQL問合せを記述します。SQL問合せノードを使用して、モデル構築の入力を提供します。

次の操作を実行できます。

- できるかぎり最小限の制約でSQL問合せを手動で入力します。

- Oracle Data Minerワークフローの一部として、様々な方法を組み込みます。既存のデータを使用して、SQL問合せをデータのソースとして、または変換として挿入できます。

- データベースに登録されているOracle R Enterpriseスクリプトを実行します。

- パラレル・プロセスまたはパラレル問合せを実行します。

- SQL問合せノードの入力
SQL問合せノードの入力には、データ・プロバイダ・ノードおよびモデル・プロバイダ・ノードを使用できます。

- SQL問合せの制限
SQLは、データのフローを返す問合せに制限されます。

- SQL問合せノードの作成
SQL問合せを記述するためにSQL問合せノードを作成します。

- SQL問合せノード・エディタ
SQL問合せノード・エディタを使用すると、SQL問合せを定義および検証できます。

- Oracle R Enterpriseスクリプトのサポート
Oracle Advanced Analyticsオプションの構成要素であるOracle R Enterpriseは、オープン・ソースの統計プログラミング言語であるRとその環境をエンタープライズ対応およびビッグ・データ対応にします。

- SQL問合せノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- SQL問合せノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

SQL問合せノードの入力

SQL問合せノードの入力には、データ・プロバイダ・ノードおよびモデル・プロバイダ・ノードを使用できます。

SQL問合せノードでは、次の入力が必要です。

- データ・ソース・ノードや変換ノードなど、ゼロから複数のデータ・プロバイダ・ノード。

- モデル構築ノードやモデル・ノードなど、ゼロから複数の入力モデル・プロバイダ・ノード。

データ・プロバイダ・ノードは次のように使用されます。

- データ・プロバイダ・ノードが0個の場合は、Oracle Data Miner内で定義する必要がある入力ソースによる制約がないSQL SELECT文を使用して、元となるデータ・ソース・ノードを定義します。この文には、次のような独自の内部表参照を含めることができます。

Select * from a, b where a.id = b.id

データ・プロバイダ・ノードが0個の場合、ソース表またはビューはData Minerで非表示になります。コード生成では、生成されたSQL文でそのような表をパラメータ化できません。

- データ・プロバイダ・ノードが1個以上ある場合、式ビルダー・インタフェース内で各データ・フローを参照できます。Oracle Data Minerワークフロー内のすべてのデータ・ソースを引き続き公開できます。

モデル・プロバイダ・ノードが入力として接続されていると、ユーザーはノードに含まれるモデル名のリストを表示できます。これは、モデル名が必要なSQLを作成する場合に役立ちます。

Oracle Data Minerには、SQL問合せの記述に役立つスニペットが含まれます。

関連項目

- Oracle Data Minerのスニペット

SQL問合せの制限

SQLは、データのフローを返す問合せに制限されます。

SQL問合せノードは、モデルを構築するノードなど、データを必要とするすべてのノードにデータを提供できます。

SQL問合せノードの作成

SQL問合せを記述するためにSQL問合せノードを作成します。

SQL問合せノードを作成する手順:

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. データ・ソース・ノードや変換ノードなど、0個以上のデータ・プロバイダ・ノードを作成します。

3. モデル構築ノードやモデル・ノードなど、0個以上のモデル・プロバイダ・ノードを作成します。

4. ワークフロー・エディタで、「データ」を展開し、SQL問合せの作成をクリックします。

5. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

6. データ・プロバイダ・ノードまたはモデル・プロバイダ・ノードを右クリックします。各ノードについて、コンテキスト・メニューから「接続」を選択します。

7. SQL問合せノードまで線を描画して、再度クリックします。必要なすべてのノードを接続していることを確認してください。

8. SQL問合せノードをダブルクリックするか、コンテキスト・メニューから「編集」を選択して、「SQL問合せノード・エディタ」を開きます。

9. SQL問合せを記述し、それを検証またはプレビューします。

10. 「OK」をクリックします。

関連項目

- SQL問合せノード・エディタ

SQL問合せノード・エディタ

SQL問合せノード・エディタを使用すると、SQL問合せを定義および検証できます。

エディタに用意されている指定を、問合せ構築テキスト領域にドラッグ・アンド・ドロップしたりダブルクリックできます。ウィンドウの左側のタブには、問合せの記述に関するヘルプが表示されます。

- 「ソース」は、データ・プロバイダ・ノードとモデル・プロバイダ・ノードの両方を含む入力ノードのリストです。「ソース」リストで項目を選択すると、「メッセージ」ボックスに情報が表示されます。

- 「スニペット」は、計算のタイプ別に並べられた標準のSQL Developerスニペット(部分的なSQLコード)です。
スニペットのカテゴリである「予測問合せ」は、DBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS PL/SQLパッケージを使用して問合せを記述する場合に役立ちます。

スニペットの詳細は、『Oracle SQL Developerユーザーズ・ガイド』を参照してください。

スニペットの機能の簡単な説明については、その名前の上にカーソルを置きます。情報がツールヒントに表示されます。

- 「PL/SQLファンクション」は、ユーザー・スキーマでのPL/SQLファンクションのリストです。

- 「Rスクリプト」は、登録されているRスクリプトのリストで、このタブは、Oracle R Enterpriseがインストールされている場合に表示されます。

テキスト領域にSQLを記述します。

テキスト領域の下には次のものがあります。

- 列 - 列およびデータ型をリストします。

- プレビュー - 問合せによって返される少数の行を表示します。

「OK」または「検証」をクリックすると、次のことが確認されます。

- 問合せでは、少なくとも1つの出力列が生成されます。

- すべてのデータ型はOracle Data Minerでサポートされるデータ型です。ほとんどのスカラー・データ型がサポートされています。サポートされていない最も一般的なデータ型は、ユーザー・カスタム・オブジェクト・タイプです。
サポートされていないデータ型が見つかった場合は、表が作成され、エラー・メッセージが列パネルの上に表示されます。列リスト内の許容できないすべてのデータ型は、列名の横にある無効アイコンでマーク付けされます。

- 問合せの解析中に検証エラーが発生しなかった場合、「列」タブには列のデータ型が表示され、「データ」タブには結果の簡単なサンプルが表示されます。
検証エラーが発生した場合は、検証パネルが「列」および「データ」タブに表示されます。

関連項目

- Oracle SQL Developerユーザーズ・ガイド

Oracle R Enterpriseスクリプトのサポート

Oracle Advanced Analyticsオプションの構成要素であるOracle R Enterpriseは、オープン・ソースの統計プログラミング言語であるRとその環境をエンタープライズ対応およびビッグ・データ対応にします。

Oracle R Enterpriseは、RとOracle Databaseを統合します。大量のデータが関与する問題用に設計されています。

Rのユーザーは、データベースの並列性とスケーラビリティを利用するRスクリプトを開発、改良およびデプロイして、予測分析およびデータ分析を実行できます。

Oracle Data Miner のSQL問合せノードは、登録されているRスクリプトをデータベースに統合するための簡易インタフェースを提供します。これにより、Rの開発者はデータ分析用の有用なスクリプトを提供できます。

次のインタフェースを使用する埋込みRスクリプトを実行できます。

- rqEval

- rqTableEval

- rqRowEval

- rqGroupEval

- Oracle R Enterpriseのデータベース・ロール
Oracle R Enterpriseデータベース・ロールがOMDRUSERロールに追加されました。

Oracle R Enterpriseのデータベース・ロール

Oracle R Enterpriseデータベース・ロールがOMDRUSERロールに追加されました。

OMDRUSERロールには、次の2つのロールが両方含まれています。

- RQUSER

- RQADMIN

RQUSERロールとRQAMINロールが、Oracle Data Minerリポジトリのインストール時にデータベース構成で使用できない場合、これらのロールは、Oracle R Enterpriseのインストール後、DBAが手動でODMRUSERロールに追加する必要があります。

Rスクリプトを使用するには、Rスクリプトを登録する必要があります。スクリプトは、DBA権限を使用した接続を介して、SQL*PlusまたはSQLワークシートを使用して登録できます。

登録されたRスクリプトは、SQL問合せノードの「Rスクリプト」タブ上にリストされます。Rコード・スニペット(スクリプトの記述に役立つ部分的なコード)もあります。スニペットは、構文のみの場合や、例が含まれる場合もあります。SQLワークシートの使用時や、SQL問合せノードを使用したRコードの作成または編集時に、スニペットを挿入および編集できます。

SQL問合せノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューを表示するには、データ・ソース・ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「SQL問合せノード・エディタ」を開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- 「SQLを保存」

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 入力データ定義のリフレッシュ

- 切取り

- 切取り

- 拡張貼付け

- 貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

SQL問合せノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

SQL問合せノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- SQL: SQL問合せを表示します。をクリックして、問合せを編集します。

- 出力: 問合せの出力内の列およびデータ型を表示します。

- キャッシュ

- 詳細

表更新ノード

表更新ノードは、ノードへのデータ入力で選択された列を使用して既存の表を更新します。入力列は、既存の表の列にマッピングされます。

表更新ノードはパラレルに実行できます。表更新ノードは、データベース・リソースを使用して、自身を定義します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。たとえば、リソースが削除または再作成された場合です。

- 表更新ノードの入力および出力
表更新ノードの入力は、データ・フローを生成する任意のノードです。表更新ノードには1つのノードのみを接続できます。

- 表更新ノードのデータ型
表更新ノードでは、特定のデータ型がサポートされます。Bなどのその他の型をサポートしたり、手動マッピングでこれらの追加型をサポートすることもできます。

- 表更新ノードの作成
表更新ノードを作成して、既存の表内の選択した列のデータを使用して、その表を更新します。表更新ノードは、データ・フローを作成する任意のノード(適用ノードなど)に接続できます。

- 表更新ノードの編集
「表更新ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、表更新ノードの指定があります。

- 表更新ノード・データ・ビューア
ノードが正常に実行されると、表更新ノード・データ・ビューアでデータを表示できるようになります。

- 表更新ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- 表更新ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

関連項目

- 「ノードのリフレッシュ」

- 「パラレル処理について」

表更新ノードの入力および出力

表更新ノードの入力は、データ・フローを生成する任意のノードです。表更新ノードには1つのノードのみを接続できます。

表更新ノードの出力は、データ・フローです。データ・フローをデータ・ソースとして使用できます。出力を表またはビューとして保存するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- 表またはビュー作成ノード

表更新ノードのデータ型

表更新ノードは、特定のデータ型をサポートしています。Bなどのその他の型をサポートしたり、手動マッピングでこれらの追加型をサポートすることもできます。

厳密に一致するデータ型は列に存在しないが、その列のデータ型にある程度安全なデフォルトの暗黙的変換がある場合は、それらの列を手動でマッピングできます。たとえば、BINARY_DOUBLEをNUMBERに、またはNVARCHAR2をVARCHAR2にマッピングできます。このようなマッピングでは、次のように一部のデータが損失する可能性があります。

- BINARY_DOUBLEまたはBINARY_FLOATをNUMBERにマッピングすると、精度が損われる場合があります

- NVARCHAR2およびNCHARをVARCHAR2にマッピングすると、NVARCHAR2とNCHARはVARCHAR2とは潜在的に異なる文字セットに基づいているため、データが損われる可能性があります。マッピングが機能するには、NVARCHAR2とNCHARがVARCHAR2と同じ文字セットに基づくようにデータベースが設定されている必要があります。

関連項目

- データ・ソース・ノードでサポートされるデータ型

表更新ノードの作成

表更新ノードを作成して、既存の表内の選択した列のデータを使用して、その表を更新します。表更新ノードは、データ・フローを作成する任意のノード(適用ノードなど)に接続できます。

表更新ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで、「データ」を展開し、「表の更新」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 更新するデータ・フローを生成するワークフロー内のノードにマウスを置きます。ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「接続」を選択します。

5. 表更新ノードまで線を描画し、再度クリックします。

6. 「表更新ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。表更新ノードの特性を定義できます。

7. 次のいずれかを実行できます。

- 表更新ノードのデフォルト設定をそのまま使用します。

- 「表更新ノードの編集」のデフォルト設定を編集します。

8. 表を更新するには、表更新ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

9. 表更新ノードの実行が完了したら、結果を表示できます。ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。

- 表更新ノードの自動動作
表更新ノードの自動動作は、「自動入力列の選択」オプションの選択によって異なります。

関連項目

- 「表更新ノードの自動動作」

表更新ノードの自動動作

表更新ノードの自動動作は、「自動入力列の選択」オプションの選択によって異なります。

「自動入力列の選択」オプションが選択されている場合、シナリオごとの動作は次のとおりです。

- 入力が接続されている場合 - 更新する選択済の表が表更新ノードにある場合、その表内の、既存の列と一致する列はその列に自動的にマッピングされます。少なくとも1つの列が仕様に含まれていた場合、ノードは有効になります。

- 入力が切断されている場合 - すべての列が自動的に削除されます。ノードは無効になります。

- 入力ノードが編集されている場合:

- 列が入力ノードに追加された場合、その列は、既存の表に一致する列が存在すれば、更新ノードに追加されます。

- 列が削除された場合、その列はノードから削除されます。

- 列が編集された場合、次の2つの可能性があります。

- 編集された列が既存の列と一致しなくなった場合、その列は削除されます。

- 編集された列が既存の列と一致する場合、その列は追加されます。

「自動入力列の選択」が選択されていない場合、表更新ノードに対して手動で列指定を追加および削除する必要があります。

表更新ノードの編集

「表更新ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、表更新ノードの指定があります。

表更新ノードを編集するには、次の手順を実行します。

- 名前: 表の名前を表示します。既存の表を選択するには、「表の参照」をクリックし、既存の表を選択します。または、「新規」をクリックして、新しい表を作成できます。

- 自動入力列の選択: このオプションはデフォルトで選択されています。他の列を選択するには、このオプションの選択を解除します。このオプションの選択を解除した場合は、をクリックして入力列を選択します。矢印を使用して、属性を「使用可能な属性」から「選択された属性」に移動します。

- 既存の行の削除: このオプションが選択されている場合は、表内の既存の行が削除されてから、表が更新されます。デフォルトでは、このオプションは選択されていません。

- 列は「データ」グリッドにリストされます。

- 表の作成(表更新)
付属の表のすべての属性がリストされます。

- 列の編集(表更新)
「列の編集」タブには、更新される表の列が表示されます。各列について、入力名、ターゲット名およびターゲット(データ)タイプが表示されます。

関連項目

- 「表更新ノードの自動動作」

表の作成(表更新)

付属の表のすべての属性がリストされます。

新しい表の名前を受け入れるか、別の名前を選択します。

- 属性を削除するには、をクリックします。

- 属性を編集するには、をクリックします。

「属性の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 属性の選択(表更新)
デフォルトでは、すべての列が選択されています。

属性の選択(表更新)

デフォルトでは、すべての列が選択されています。

特定の属性を選択するオプションがあります。データに列を含めない場合は、次の手順を実行します。

1. 属性を「選択された属性」から「使用可能な属性」に移動します。

2. 「OK」をクリックします。

列の編集(表更新)

「列の編集」タブには、更新する表の列が表示されます。各列について、入力名、ターゲット名およびターゲット(データ)タイプが表示されます。

デフォルトでは、オプション「自動入力列の選択」が選択されています。「自動入力列の選択」の選択を解除した場合は、をクリックして、入力列を手動で選択する必要があります。

矢印を使用して、属性を「使用可能な属性」から「選択された属性」に移動します。

関連項目

- 「表更新ノードの自動動作」

表更新ノード・データ・ビューア

ノードが正常に実行されると、表更新ノード・データ・ビューアでデータを表示できるようになります。

データを表示するには、ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。データ・ビューアは、データ・ソース・ノード・ビューアと同じです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

表更新ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューを表示するには、データ・ソース・ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「表更新ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行

- データの表示。表更新ノード・データ・ビューアのダイアログ・ボックスを開きます。

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 実行の強制

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

関連項目

- 「表更新ノード・データ・ビューア」

- 「表更新ノードの編集」

表更新ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

表更新のプロパティは、次のセクションで構成されています。

- 表(表更新)
「表」タブには、更新する表の名前が表示されます。

- 列(表更新)
「列」タブには、更新される表の列が表示されます。各列について、入力名、ターゲット名およびターゲット(データ)タイプが表示されます。

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

表(表更新)

「表」タブには、更新する表の名前が表示されます。

デフォルトでは、既存の行は削除されません。既存の行を削除するには、「既存の行の削除」を選択します。

列(表更新)

「列」タブには、更新される表の列が表示されます。各列について、入力名、ターゲット名およびターゲット(データ)タイプが表示されます。

デフォルトでは、「自動入力列の選択」が選択されています。

「自動入力列の選択」の選択を解除した場合は、をクリックして、入力列を手動で選択する必要があります。矢印を使用して、属性を「使用可能な属性」リストから「選択された属性」リストに移動します。

サーバー上のデータが変更された場合、ノードのリフレッシュが必要となる場合があります。リフレッシュするには、をクリックします。

関連項目

- 「ノードのリフレッシュ」

- 「表更新ノードの自動動作」

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

次のタスクを実行できます。

- 出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化: キャッシュを生成する場合は、このオプションを選択します。デフォルト設定では、キャッシュを生成しません。

- サンプリング・サイズ: キャッシュを選択したり、デフォルト設定をオーバーライドできます。 デフォルトのサンプリング・サイズは「行数」です デフォルト値は2000です

関連項目

- 変換

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

次のフィールドで名前とコメントを変更できます。

- ノード名

- ノード・コメント

ターゲット値の選択

「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスには、選択したターゲット値の数が表示されます。デフォルト設定は、「自動」 です。

頻度別の上位10のターゲット・クラス値を使用します。「頻度カウント」を変更することによって、ターゲット値の数を変更できます。または、「最低発生回数を使用」を選択することもできます。

カスタム値を選択するには、次の手順を実行します。

1. 「カスタム」を選択します。

2. 値を「使用可能な値」から「選択した値」に移動します。

3. 完了後、「OK」をクリックします。

6 Oracle Data Miner GUIの使用

Oracle Data Minerのグラフィカル・ユーザー・インタフェース(GUI)は、SQL Developer 4.0のGUIをベースにしています。

SQL Developerで、「ヘルプ」、SQL Developerの概要および使用方法の順にクリックすると、SQL Developer GUIの概要を確認できます。次の各項では、データ・マイニングおよびOracle Data Minerに固有の共通の手順とメニューについて説明します。

- グラフィカル・ユーザー・インタフェースの概要
Oracle Data Minerのウィンドウでは、一般に、左側でナビゲーション操作(オブジェクトの検索および選択)を行うと、選択したオブジェクトに関する情報が右側に表示されます。

- メニュー・バーのOracle Data Miner機能
「Oracle SQL Developer」ウィンドウの上部のメニューには、標準エントリに加え、Oracle Data Minerに固有の機能のエントリも配置されています。

- ワークフロー・ジョブ
「ワークフロー・ジョブ」には、実行中のすべてのタスクと最近実行したタスクが接続別に表示されます。

- プロジェクト
プロジェクトは接続に存在します。プロジェクトには、データ・マイニング・プロセスで作成されたすべてのワークフローが含まれています。

- その他
この項では、Oracle Data Miner GUIを使用して実行できる一般的なコントロールおよびタスクについて説明します。

関連項目

- Oracle SQL Developerユーザーズ・ガイド

グラフィカル・ユーザー・インタフェースの概要

Oracle Data Minerのウィンドウでは、一般に、左側でナビゲーション操作(オブジェクトの検索および選択)を行うと、選択したオブジェクトに関する情報が右側に表示されます。

注意:

ここでは、デフォルトのインタフェースについて説明します。ただし、Oracle Data Minerのプリファレンスを設定することによって、Oracle Data Minerの外観や動作の数多くの側面をカスタマイズできます。

次に単純なワークフローを示します。

- 「Data Miner」タブについて: 左側のペインに配置されています。ここでデータベース接続を管理します。

- ワークフロー・ジョブ: 左側のペインに配置されています。実行中のタスクのステータスを確認できます。

- コンポーネント: 右側のペインに配置されています。ここでワークフローのノードを選択します。

- メニュー・バー: ウィンドウの上部に配置されています。

- ワークフローはウィンドウの中央のペインに表示されます。

- プロパティ: このペインは任意の場所に配置できます。確認しているワークフローのすぐ下に「プロパティ」ペインを配置すると便利です。

一部の設定は固定設定です。固定設定を変更した場合は、新しい値がデフォルト値になります。

関連項目

- 「Data Minerのプリファレンス」

- メニュー・バーのOracle Data Miner機能

メニュー・バーのOracle Data Miner機能

「Oracle SQL Developer」ウィンドウの上部のメニューには、標準エントリに加え、Oracle Data Minerに固有の機能のエントリも配置されています。

キーボード・ショートカットを使用してメニューおよびメニュー項目にアクセスできます。たとえば、「ファイル」メニューにアクセスするには[Alt]を押しながら[F]を押し、「編集」メニューにアクセスするには[Alt]を押しながら[E]を押し、ヘルプ・トピックの全文検索機能にアクセスするには[Alt]+[H]、[Alt]+[S]の順に押します。[F10]キーを押して「ファイル」メニューを表示することもできます。

メニューのすぐ下にあるアイコンを使用すると、次のような各種アクションを実行できます。

- 新: 新しいデータベース接続などの新しいデータベース・オブジェクトを定義するための新規ギャラリを開きます。

- 開く: ファイルを開きます。

- 保存: 現在選択しているオブジェクトに対する変更を保存します。

- すべて保存: 開いているすべてのオブジェクトに対する変更を保存します。

- 元に戻す: 直前の操作を元に戻します。
「元に戻す」には複数の形式があります。たとえば、直前のノード作成を元に戻すには「作成を元に戻す」を使用し、直前のノード編集を元に戻すには「ノードの編集を元に戻す」を使用します。

- やり直し: 直前に元に戻した操作を再び実行します。
「やり直し」には複数の形式があります。たとえば、直前のノード作成をやり直すには「作成のやり直し」を使用し、直前のノード編集をやり直すには「ノードの編集のやり直し」を使用します。

- 戻る: 直前に表示していたペインに移動します。下矢印を使用して、タブ表示を指定します。

- 進む: 表示済のペインのリストで、現在のペインの次のペインに移動します。または、下矢印を使用して、タブ表示を指定します。

次のメニューには、Oracle Data Minerに固有の機能が用意されています。

- 「表示」メニュー
「表示」メニューから、「Data Miner」タブ、ワークフロー・ジョブ、スケジュールされたワークフロー・ジョブおよびワークフロー構造に関するオプションにアクセスできます。

- 「ツール」メニュー
「ツール」メニューから、Data MinerおよびData Minerプリファレンスに関連するオプションにアクセスできます。

- 「ダイアグラム」メニュー
「ダイアグラム」メニューは、ワークフローを開いたときに使用可能になります。

- Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ
Oracle Data Minerに固有のオンライン・ヘルプは、ヘルプ・フォルダOracle Data Minerの概要と使用にあります。

「表示」メニュー

「表示」メニューから、「Data Miner」タブ、ワークフロー・ジョブ、スケジュールされたワークフロー・ジョブおよびワークフロー構造に関するオプションにアクセスできます。

次のオプションは、Oracle Data Minerの「表示」メニューから選択できます。

- 「Data Miner」タブを開くには、「Data Minerの接続」をクリックします。

- 「ワークフロー・ジョブ」ペインをドッキングするには、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

- 「スケジュール済ジョブ」ペインをドッキングするには、「スケジュール済ジョブ」をクリックします。

- ワークフロー構造ペインにワークフロー構造を表示するには、「構造」をクリックします。

- Data Miner
「Data Miner」メニュー・オプションを使用して、「Data Miner」タブを開き、「ジョブのスケジュール」オプションにアクセスし、リポジトリを削除できます。

- ワークフロー・ジョブ
「ワークフロー・ジョブ」には、実行中のすべてのタスクと最近実行したタスクが接続別に表示されます。

- スケジュール済ジョブ
「スケジュール済ジョブ」ウィンドウで、スケジュールされたワークフロー・ジョブを表示および管理できます。ワークフロー名、プロジェクト名および次にスケジュールされている実行の日時などの詳細を表示できます。

- 「構造」ウィンドウ
「構造」ウィンドウには、現在アクティブなワークフローまたは特定のモデル・ビューアの構造が表示されます。

関連項目

- 「Data Miner」タブについて

Data Miner

「Data Miner」メニュー・オプションを使用して、「Data Miner」タブを開き、「ジョブのスケジュール」オプションにアクセスし、リポジトリを削除できます。

「ツール」メニューの「Data Miner」オプションには、次のオプションが用意されています。

- 表示: 「Data Miner」タブおよび「ワークフロー・ジョブ」を開きます。

- スケジュール済ジョブ: スケジュールされたワークフロー・ジョブのリストが表示される「スケジュール済ジョブ」ダイアログ・ボックスを開きます。

- リポジトリの削除: Data Minerリポジトリを削除します。

これらのアクションは、通常、Oracle Data Minerインストールの一環として実行されます。

ワークフロー・ジョブ

「ワークフロー・ジョブ」には、実行中のすべてのタスクと最近実行したタスクが接続別に表示されます。

タスクとは、選択したノードとその前提条件となる祖先ノードをすべて実行することです。

「ワークフロー・ジョブ」の表示には次の条件が適用されます。

- 「ワークフロー・ジョブ」には、直近に実行したワークフローが表示されます。

- 2つ以上のタスクがアクティブになっている場合は、「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウが自動的に表示されます。

- 「ワークフロー・ジョブ」には、デフォルトでは、タブで選択した接続が自動的に表示されます。別の接続のタスクを表示するには、タブの上部にあるリストから接続を選択します。

- 「ワークフロー・ジョブ」では、タスクの表示期間を指定します。

「ワークフロー・ジョブ」のコンテキスト・メニューから複数のタスクを実行できます。グリッドの線を右クリックするか、グリッドの線の下の領域を右クリックします。

関連項目

- 「ワークフロー・ジョブ」

スケジュール済ジョブ

「スケジュール済ジョブ」ウィンドウで、スケジュールされたワークフロー・ジョブを表示および管理できます。ワークフロー名、プロジェクト名および次にスケジュールされている実行の日時などの詳細を表示できます。

最新のスケジュール済ワークフロー・ジョブを表示するには、「リフレッシュ」アイコンをクリックする必要があります。次のタスクを実行できます。

- スケジュールの取消し

- スケジュールの編集

- ワークフローを開く

- イベント・ログの表示

「構造」ウィンドウ

「構造」ウィンドウには、現在アクティブなワークフローまたは特定のモデル・ビューアの構造が表示されます。

ツリーまたはワークフローのノードはフラット・リストに一覧表示され、親子関係は示されません。リンクは、ノードを結合するキーです。

「構造」ウィンドウでノードやリンクを表示すると、選択した項目がワークフロー・エディタに即座に表示されます。このプロパティは、複雑なワークフローまたはツリー内をナビゲートしているときに役立ちます。

- 「構造」ウィンドウとワークフロー

- 「構造」ウィンドウとモデル・ビューア

- 「構造」ウィンドウのコントロール

「構造」ウィンドウとワークフロー

データ・ソース・ノードと分類構築ノードで構成された2ノード・ワークフローsimpleがあるとします。

「構造」ウィンドウのsimpleワークフローのビューは、次のとおりです。

「構造」ウィンドウで項目を選択すると、ワークフロー内で対応する項目が選択されます。たとえば、「リンク」フォルダに移動し、「"DATA_MINING_BUILD_V"から"Class Build"まで」を選択すると、simple内で2つのノード間のリンクが強調表示されます。

「構造」ウィンドウとモデル・ビューア

次のモデル・ビューアには、「ツリー」タブが含まれています。

- クラスタリング・モデル用のk-MeansおよびO-Clusterモデル・ビューア

- DT分類モデル用のディシジョン・ツリー・モデル・ビューア

モデル・ビューアの「ツリー」タブには、モデルによって生成されたルールの関係が示されます。これらのツリーは大規模で複雑になる場合があります。ワークフローのノード間をナビゲートする場合と同様に、「構造」ウィンドウを使用してツリーのノード間をナビゲートできます。「構造」ウィンドウで、「リンク」フォルダ内のノードまたは項目を選択します。モデル・ビューアでそのノードまたはリンクが自動的に強調表示されます。

「構造」ウィンドウのコントロール

「構造」ウィンドウでは、次のコントロールがサポートされています。

- 現在のビューに「構造」ウィンドウを固定するには、をクリックします。
固定されたウィンドウでは、アクティブ・ウィンドウでアクティブになっている選択は追跡されません。

- 「構造」ウィンドウの新規インスタンスを開くには、をクリックします。
新規ビューは、「構造」ウィンドウに新規タブとして表示されます。

「ツール」メニュー

「ツール」メニューから、Data MinerおよびData Minerプリファレンスに関するオプションにアクセスできます。

次のオプションは、Oracle Data Minerの「ツール」メニューから選択できます。

- Data Miner
「Data Miner」メニュー・オプションを使用して、「Data Miner」タブを開き、「ジョブのスケジュール」オプションにアクセスし、リポジトリを削除できます。

- Data Minerのプリファレンス
「ツール」メニューの「プリファレンス」オプションで、Oracle Data Minerのプリファレンスを設定できます。

Data Miner

「Data Miner」メニュー・オプションを使用して、「Data Miner」タブを開き、「ジョブのスケジュール」オプションにアクセスし、リポジトリを削除できます。

「ツール」メニューの「Data Miner」オプションには、次のオプションが用意されています。

- 表示: 「Data Miner」タブおよび「ワークフロー・ジョブ」を開きます。

- スケジュール済ジョブ: スケジュールされたワークフロー・ジョブのリストが表示される「スケジュール済ジョブ」ダイアログ・ボックスを開きます。

- リポジトリの削除: Data Minerリポジトリを削除します。

これらのアクションは、通常、Oracle Data Minerインストールの一環として実行されます。

Data Minerのプリファレンス

「ツール」メニューの「プリファレンス」オプションで、Oracle Data Minerのプリファレンスを設定できます。

プリファレンスを設定するには、「ツール」 →「プリファレンス」をクリックします。「プリファレンス」で、「Data Miner」をクリックします。Data Minerのプリファレンスは、次のいくつかの部分に分かれています。

- ノードの設定
「ノードの設定」では、ワークフロー・ノードの動作を指定します。

- ビューア
「ビューア」では、データ・ビューアおよびモデル・ビューアの設定を指定できます。

- ワークフロー・エディタ
「ワークフロー・エディタ」では、ノード、リンク・スタイルおよび代替リンク・ルーティングに関するプリファレンスを指定できます。

- ワークフローのインポート/エクスポート
ワークフロー・ディレクトリは、ワークフローのインポート元として使用したり、作業のエクスポート先として使用するデフォルト・ディレクトリです。

- ワークフロー・ジョブ
「ワークフロー・ジョブ」のプリファレンスでは、表示する接続とワークフロー・ステータスの表示期間を指定します

- ワークフロー・スケジューラ
「ワークフロー・スケジューラ」ダイアログ・ボックスでは、ワークフロー・ジョブおよびワークフロー・スケジュールの電子メール通知およびプリファレンスを設定できます。

ノードの設定

「ノードの設定」では、ワークフロー・ノードの動作を指定します。

モデル構築、パフォーマンス・オプションおよび変換に関する設定を指定できます。

- モデル
「モデル」設定では、モデル構築、モデルの詳細、適用、テキスト・ノード、テスト・ノードなどに関するプロパティを指定します。

- パフォーマンス・オプション
「プリファレンス」ダイアログ・ボックスで、いずれかまたはすべてのノードのパラレル処理およびインメモリー設定を編集できます。

- 変換
フィルタ列、フィルタ列の詳細、結合の変換およびサンプリングに関するすべての変換および個別の変換に適用されるプリファレンスを指定できます。

モデル

「モデル」設定では、モデル構築、モデルの詳細、適用、テキスト・ノード、テスト・ノードなどに関するプロパティを指定します。

- 適用
適用ノードの動作を指定するプリファレンスをリストします。

- モデル構築
モデル構築機能のデフォルト値は、マイニング機能によって決まります。

- モデル詳細
モデル詳細ノードでは、デフォルトでは「自動設定」が使用されます。

- テスト
テスト・ノードでは、デフォルトでは「自動設定」が使用されます。

- テキスト
「テキスト」の設定は、モデル構築時のテキストの処理方法を示します。

適用

適用ノードの動作を指定するプリファレンスをリストします。

プリファレンスは次のとおりです。

- 「自動適用設定のデフォルト」は、「自動」または「手動」のいずれかです。デフォルトでは、「自動」に設定されています。

- 「自動データ設定のデフォルト」は、「自動」(デフォルト)または「手動」のいずれかです。

- 「デフォルト列順序」は、「データ列が先」または「適用列が先」のいずれかです。「データ列が先」がデフォルト値として設定されています。

関連項目

- 自動設定

モデル構築

モデル構築機能のデフォルト値は、マイニング機能によって決まります。

モデル構築オプションのデフォルト値を指定します。

- 相関
デフォルトでは、相関ノードはAprioriアルゴリズムを使用して1つのモデルを構築します。

- 分類
分類ノードでは、デフォルトで4つのモデルが自動的に生成されます。

- クラスタリング
クラスタリング・ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれO-Clusterおよびk-Meansに基づく)が構築されます。

- 特徴
特徴抽出ノードでは、デフォルトで「Non-Negative Matrix Factorization」モデルが構築されます。

- 回帰
回帰ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれ一般化線形モデルおよびサポート・ベクター・マシンに基づく)が構築されます。

相関

デフォルトでは、相関ノードはAprioriアルゴリズムを使用して1つのモデルを構築します。

項目値の最大個別件数のデフォルト値は10です。デフォルト値を別の整数に変更できます。

分類

分類ノードでは、デフォルトで4つのモデルが自動的に生成されます。

分類ノードでは、次のいずれかのアルゴリズムを使用してモデルが生成されます。

- ディシジョン・ツリー

- 一般化線形モデル

- Naive Bayes

- サポート・ベクター・マシン

4つすべてのモデルにおいて、入力データ、ターゲットおよびケースID (ケースIDが指定されている場合)は同じです。

モデルの構築にデフォルト・アルゴリズムのいずれかを使用しない場合は、該当するアルゴリズムの選択を解除します。ただし、選択を解除したアルゴリズムに基づくモデルを分類ノードに後で追加することは可能です。

このノードでは、デフォルトで次のテスト結果がチューニング用に生成されます。

- パフォーマンス・メトリック

- パフォーマンス・マトリックス(混同マトリックス)

- ROC曲線(バイナリのみ)

- リフトおよび利益。デフォルト値は、頻度別の上位5つのターゲット値に設定されます。デフォルト設定を編集できます。モデル・チューニング用に選択したメトリックはデフォルトでは生成されません。モデル・チューニングのメトリックを選択できます。

任意のテスト結果の選択を解除できます。たとえば、「パフォーマンス・マトリックス」の選択を解除した場合は、パフォーマンス・マトリックスがデフォルトで生成されなくなります。

デフォルトでは、分割データがテスト・データに使用されます。データの40%はテストに使用され、分割データが表として作成されます。テストに使用されるパーセンテージを変更したり、分割データを表ではなくビューとして作成することもできます。表を作成する場合は、パラレルに作成できます。テストにはすべての構築データを使用することも、個別のテスト・ソースを使用することもできます。

関連項目

- 「分類モデルのテスト」

- 「分類モデルのチューニング」

クラスタリング

クラスタリング・ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれO-Clusterおよびk-Meansに基づく)が構築されます。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以降に接続している場合は、「期待値の最大化」モデルもクラスタリング・ノードで構築されるため、合計で3つのモデルが構築されることになります。

ノード内のすべてのクラスタリング・モデルにおいて、入力データおよびケースID (ケースIDが指定されている場合)は同じです。

デフォルトでアルゴリズムのいずれもモデルの構築に使用しないようにする場合は、該当するアルゴリズムの選択を解除します。ただし、選択を解除したアルゴリズムに基づくモデルをクラスタリング・ノードに後で追加することは可能です。

特徴

特徴抽出ノードでは、デフォルトで「Non-Negative Matrix Factorization」モデルが構築されます。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以降に接続している場合は、「主要コンポーネント分析」モデルもこのノードで構築されます。このノードで「単一値分解」モデルが構築されるように指定することもできます。

モデルの構築にデフォルト・アルゴリズムのいずれかを使用しない場合は、該当するアルゴリズムの選択を解除します。ただし、選択を解除したアルゴリズムに基づくモデルを分類ノードに後で追加することは可能です。

回帰

回帰ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれ一般化線形モデルおよびサポート・ベクター・マシンに基づく)が構築されます。

ノード内のすべてのモデルにおいて、入力データ、ターゲットおよびケースID (ケースIDが指定されている場合)は同じです。

モデルの構築にデフォルト・アルゴリズムのいずれかを使用しない場合は、該当するアルゴリズムの選択を解除します。ただし、選択を解除したアルゴリズムに基づくモデルを回帰ノードに後で追加することは可能です。

デフォルトでは、「パフォーマンス・メトリック」と「残差」の2つのテスト結果が計算されます。

デフォルトでは、分割データがテスト・データに使用されます。分割データはビューとして作成され、そのうち40%が使用されます。

モデル詳細

モデル詳細ノードでは、デフォルトでは「自動設定」が使用されます。

特定のモデル詳細ノードの「自動設定」の選択を解除することも、すべてのモデル詳細ノードの「自動設定」の選択を解除することもできます。

テスト

テスト・ノードでは、デフォルトでは「自動設定」が使用されます。

次の操作を実行できます。

- 特定のテスト・ノードの「自動設定」の選択を解除します。

- すべてのテスト・ノードの「自動設定」の選択を解除します。

テキスト

「テキスト」の設定は、モデル構築時のテキストの処理方法を示します。

デフォルトのカテゴリ型のカットオフ値は200です

デフォルトの変換タイプは、「トークン」です。

トークンの変換設定では、次のデフォルト値が使用されます。

- 言語: 英語(デフォルト)

- ステミング(選択解除)

- ストップリスト: デフォルトのストップリスト

- ドキュメント全体にわたる最大数: 3000

テーマの変換設定では、次のデフォルト値が使用されます。

- 言語: 英語(デフォルト)

- ストップリスト: デフォルトのストップリスト

- ドキュメント全体のテーマの最大数: 3000

パフォーマンス・オプション

「プリファレンス」ダイアログ・ボックスで、いずれかまたはすべてのノードのパラレル処理およびインメモリー設定を編集できます。

すべてのノードのパラレル処理設定およびインメモリー設定が、「ツール」メニューで「プリファレンス」の下にある「Data Miner」をクリックすると表示される「プリファレンス」ダイアログ・ボックスに表示されます。

- 「パラレル設定」をクリックし、次のいずれかのオプションを選択します。

- 有効化: 1つ以上のノードを選択し、「有効化」をクリックして、選択したノードのパラレル処理を有効化します。

- 無効化: 1つ以上のノードを選択し、「無効化」をクリックして、選択したノードからパラレル処理設定を削除します。

- すべて: すべてのノードにパラレル処理を設定します。

- なし: すべてのノードからパラレル処理設定を削除します。

- 「インメモリー設定」をクリックし、次のいずれかのオプションを選択します。

- 有効化: 1つ以上のノードを選択し、「有効化」をクリックして、選択したノードのインメモリー設定を有効化します。

- 無効化: 1つ以上のノードを選択し、「無効化」をクリックして、選択したノードからインメモリー設定を削除します。

- すべて: すべてのノードにインメモリー設定を設定します。

- なし: すべてのノードからインメモリー設定を削除します。

- をクリックして、選択したノードにパラレル処理およびインメモリー設定を指定します。これにより、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

変換

フィルタ列、フィルタ列の詳細、結合の変換およびサンプリングに関するすべての変換および個別の変換に適用されるプリファレンスを指定できます。

次のプリファレンスはすべての変換に適用されます。

- 表示を最適化するためのキャッシュ・サンプル表の生成: デフォルト設定では、キャッシュ・サンプル表は生成されません。大量のデータを処理する場合は、キャッシュ・サンプル表を生成すると便利です。

個々の変換のオプションは次のとおりです。

- 列のフィルタ
このプリファレンスでは、フィルタ列ノード変換の動作を指定します。

- フィルタ列の詳細
このプリファレンスでは、フィルタ列の詳細ノード変換の動作を指定します。

- 結合
このプリファレンスでは、結合ノード変換の動作を指定します。

- サンプリング
このプリファレンスでは、サンプリングの動作を指定します。

列のフィルタ

このプリファレンスでは、フィルタ列ノード変換の動作を指定します。

次のデータ品質の基準を指定できます。

- % Nullが次の値以下: データ・ソースの列内のNULL値の最大許容パーセンテージを示します。デフォルト値は95%です。

- % 一意が次の値以下: データ・ソースの列内で一意な値の最大許容パーセンテージを示します。デフォルト値は95%です。

- %定数が次の値以下: データ・ソースの列内の定数値の最大許容パーセンテージを示します。

次の「属性重要度」設定を指定できます。

- 重要度カットオフ: 0から1.0までの数値です。デフォルトのカットオフは0です。

- 上位N: 属性の最大数です。デフォルトは100です。

- 属性依存性: 組依存性情報を生成する場合に、このオプションを選択します。監視ありモードの場合は、結果で使用される出力列を変更できます。「属性重要度」が選択されている場合、「属性依存性」はデフォルトで選択されています。

注意:
属性依存性を生成するには、「属性重要度」を選択する必要があります。

サンプリング(「データ品質」および「属性重要度」): 統計を計算するためのランダム・サンプルのデフォルト・サイズに従って、「フィルタ列」設定を有効にします。サンプリングのデフォルト値は、プリファレンスで指定されます。デフォルトを変更することも、サンプリングをオフにすることも可能です。デフォルトのサンプル・サイズは10,000レコードです。

列フィルタ・ノードでは、デフォルトで、サンプリングを使用してデータ品質および属性重要度が決定されます。デフォルトでは、サンプル・サイズとして2000レコードが使用されます。サンプリングを無効にしてすべてのデータを使用したり、サンプル・サイズを増やすことができます。

フィルタ列の詳細

このプリファレンスでは、フィルタ列の詳細ノード変換の動作を指定します。

デフォルトでは、「自動設定」が選択されています。

関連項目

- フィルタ列ノード

- フィルタ列の詳細

結合

このプリファレンスでは、結合ノード変換の動作を指定します。

設定は次のとおりです。

- キー列の自動削除:

- 自動(デフォルト)

- 手動

- デフォルト

- 自動データ列のデフォルト:

- 自動(デフォルト)

- 手動

- デフォルト

サンプリング

このプリファレンスでは、サンプリングの動作を指定します。

「サンプリング」には、次の3つのプリファレンスがあります。

- サンプリング・タイプ: デフォルトでは、「サンプリング・タイプ」として「ランダム」が使用され、「シード」が指定されます
「サンプリング・タイプ」は「TopN」に変更可能です。

- シード: デフォルトでは、12,345に設定されています。「シード」の値は変更できます。

- サンプリング・サイズ: サンプリング・サイズは行数またはパーセンテージのいずれかです。デフォルトのサイズは、2000行または60%のいずれかです。

ビューア

「ビューア」では、データ・ビューアおよびモデル・ビューアの設定を指定できます。

「ビューア」設定では、次の動作を指定します。

- データ・ビューアの検索

- グラフィカル設定

- モデル

- 相関ルール

- クラスタ・ツリー

- ディシジョン・ツリー

- データ
「データ」セクションでは、「データ・ビューアの検索」の設定および「グラフィカル設定」を指定できます。

- モデル
「モデル」セクションでは、すべてのモデル・ビューアに適用されるプリファレンスを指定できます。

データ

「データ」セクションでは、「データ・ビューアの検索」の設定および「グラフィカル設定」を指定できます。

オプションは次のとおりです。

- データ・ビューアの検索
ここでは、「データ・ビューアの検索」の精度設定を指定できます。これらのプリファレンスでは、データの参照ノードに表示されるデータのデータ精度を指定します。

- グラフィカル設定
「グラフィカル設定」セクションでは、チャートおよびグラフのプリファレンスを指定できます。

データ・ビューアの検索

ここでは、「データ・ビューアの検索」の精度設定を指定できます。これらのプリファレンスでは、データの参照ノードに表示されるデータのデータ精度を指定します。

「精度」は最大有効桁数(10進)で、最上位有効数字は一番左のゼロ以外の桁で、最下位有効数字は一番右の既知の桁となります。「精度」は0以上の整数です。

「パーセンテージ・ベースの値」および数値のデフォルト精度はいずれも4です。これらの値のいずれかまたは両方を変更できます。

グラフィカル設定

「グラフィカル設定」セクションでは、チャートおよびグラフのプリファレンスを指定できます。

次のプリファレンスを設定します。

- 深度/区域: デフォルトの「深度/区域」は0です。

- グラフ形式: デフォルトの「グラフ形式」は「航海」です。

モデル

「モデル」セクションでは、すべてのモデル・ビューアに適用されるプリファレンスを指定できます。

これらの一般プリファレンスはすべてのモデル・ビューアに適用されます。

- 精度レベル設定: 次のように精度を指定します。

- 「パーセンテージ・ベースの値」については、デフォルト精度は4です。

- 数値については、精度は8です。

- フェッチ・サイズ設定: フェッチされる項目の数を指定します。デフォルトのフェッチ・サイズは次のとおりです。

- 相関ルール・モデル: 1000

- クラスタリング・ルール・モデル: 20

- その他すべてのモデル: 1000

ツリー表示には、追加で次のプリファレンスがあります。

- クラスタ・ツリー
クラスタ・ツリー・モデル表示のプリファレンスを指定できます。

- ディシジョン・ツリー
ディシジョン・ツリー表示のプリファレンスを指定できます。

関連項目

- データ・ビューアの検索

クラスタ・ツリー

クラスタ・ツリー・モデル表示のプリファレンスを指定できます。

クラスタ・ツリー表示には、次の項目が含まれています。

- デフォルト・ノード表示: 詳細ヘッダー

- デフォルト・レイアウト: 垂直

クラスタ・ツリー・ノードの設定もあります。

- ツリー・ノード
クラスタ・ツリー内の各ツリー・ノードのプリファレンスを指定できます。

ツリー・ノード

クラスタ・ツリー内の各ツリー・ノードのプリファレンスを指定できます。

クラスタ・ツリーの各ツリー・ノード:

- 「重心の属性名」の最大表示長は25です。

- 「重心値」の最大表示長は25です。

ディシジョン・ツリー

ディシジョン・ツリー表示のプリファレンスを指定できます。

ディシジョン・ツリー表示には、次の項目が含まれています。

- デフォルト・ノード表示: ヒストグラムおよび詳細ヘッダー。

- ターゲット値のソート基準: ルート・ノード順序。信頼度順にソートすることもできます。

- デフォルト・レイアウト: 垂直。「水平」を選択することもできます。

ディシジョン・ツリーの設定もあります。

- ツリー・ノード
ディシジョン・ツリー内の各ツリー・ノードのプリファレンスを指定できます。

ツリー・ノード

ディシジョン・ツリー内の各ツリー・ノードのプリファレンスを指定できます。

ディシジョン・ツリーの各ツリー・ノードについて、ターゲット値の「最大長」は25文字です。この値は変更できます。

ワークフロー・エディタ

「ワークフロー・エディタ」では、ノード、リンク・スタイルおよび代替リンク・ルーティングに関連するプリファレンスを指定できます。

プリファレンスおよびそのデフォルト設定は、次のとおりです。

- ノード・サポート: デフォルトで選択されています。ノードの作成時または接続時にウィザードが自動的に表示されます。たとえば、ワークフローにデータ・ソース・ノードを追加すると、データ・ソース・エディタが自動的に開きます。このオプションの選択を解除できます。

- リンク・スタイル:

- ダイレクト: (デフォルト)「ダイレクト」リンク・スタイルでは、リンクは、始点となるノードと終点となるノードを結び、短い線が付いた直線となります。ダイレクト・リンク・スタイルを使用した場合、よりコンパクトでダイレクトなダイアグラム・レイアウトが作成されます。

- 直交: 「直交」リンク・スタイルでは、ノード間のリンクの角度が90度になります。

- 代替リンク・ルーティング: デフォルトでは選択が解除されています。

ワークフローのインポート/エクスポート

「ワークフロー・ディレクトリ」は、ワークフローのインポート元として使用したり、作業のエクスポート先として使用するデフォルト・ディレクトリです。

「ワークフロー・ディレクトリ」のデフォルト値は、Oracle Data Minerがインストールされているオペレーティング・システムのデフォルト値になります。たとえば、Microsoft Windowsオペレーティング・システムの場合、「ワークフロー・ディレクトリ」は「マイ ドキュメント」になります。

「ワークフロー・ディレクトリ」を変更するには、新しいディレクトリの名前を入力するか、「参照」をクリックしてディレクトリを参照します。ディレクトリ名の指定後、「OK」をクリックします

ワークフロー・ジョブ

「ワークフロー・ジョブ」のプリファレンスでは、表示する接続とワークフロー・ステータスの表示期間を指定します

設定は次のとおりです。

- ナビゲータで選択した接続を自動的に表示: このオプションはデフォルトで選択されています。この選択は解除できます。このオプションの選択を解除した場合は、接続を明示的に選択する必要があります。

- 次より古いジョブを表示しない 24 時間: このオプションはデフォルトで選択されています。このオプションを変更できます。

ワークフロー・スケジューラ

「ワークフロー・スケジューラ」ダイアログ・ボックスでは、ワークフロー・ジョブおよびワークフロー・スケジュールの電子メール通知およびプリファレンスを設定できます。

注意:

電子メール通知を受信するには、電子メール・サーバーを適切に設定している必要があります。

- 「通知」タブ:

1. 通知を受信するために、「電子メール通知の有効化」を選択します。

2. 「受信者」フィールドに、通知を受信する電子メール・アドレスを入力します。

3. 「件名」フィールドに、適切な件名を入力します。

4. 「コメント」フィールドに、コメントを入力します(該当する場合)。

5. 通知を受信するイベントを1つ以上選択します。

- 開始済: 開始されたすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 成功: 成功したすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 失敗: 失敗したすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

- 停止: 停止されたすべてのジョブに関する通知を受け取ります。

6. 「OK」をクリックします。

- 「設定」タブ:

1. 「タイムゾーン」フィールドで、使用するタイムゾーンを選択します。

2. 「ジョブの優先度」フィールドで、「高」および「低」の間にポインタを置いて、ワークフロー・ジョブの優先度を設定します。

3. 「最大失敗数」を選択し、失敗したワークフロー実行の最大数として数値を設定します。

4. 「最大実行期間」を選択し、ワークフロー・ジョブの最大実行期間の日数、時間数および分数を設定します。

5. 「スケジュール制限」を選択し、日数、時間数および分数を設定します。

6. 「OK」をクリックします。

「ダイアグラム」メニュー

「ダイアグラム」メニューは、ワークフローを開いたときに使用可能になります。

このメニューのオプションを使用して、ワークフロー・ノードを配置します。「ダイアグラム」メニューには、次のオプションが用意されています。

- 接続
「接続」オプションを使用して、ワークフローの2つのノードを接続します。

- 位置合せ
「位置合せ」オプションを使用して、一連の要素の位置合せを行ったり、要素のサイズを正規化します。

- 配置
「配置」オプションを使用して、選択した要素をダイアグラム内で(水平方向および垂直方向に)均等に配置します。

- 最前面へ移動
「最前面へ移動」オプションを使用して、選択したノードをその他すべてのノードの前面に移動します。

- 最背面へ移動
「最背面へ移動」オプションを使用して、選択したノードをその他すべてのノードの背面に移動します。

- ズーム
「ズーム」オプションを使用して、拡大表示します。

- ダイアグラムの公開
「ダイアグラムの公開」オプションを使用して、現在のワークフローをご使用のシステムにグラフィック・ファイルとして保存します。

接続

ワークフローの2つのノードを接続するには、「接続」オプションを使用します。

- ノードを接続する方法: 「ダイアグラム」を選択し、「接続」をクリックします。選択したノードから線を描画することによって、そのノードを別のノードに接続します。有効な選択のみを行うことができます。

- 接続を取り消す方法: どこにも接続されていない線を取り消すには、[Esc]を押します。この操作は、ノードのコンテキスト・メニューにある「接続」オプションと同じです。

位置合せ

「位置合せ」オプションを使用して、一連の要素の位置合せを行ったり、要素のサイズを正規化します。

設定は次のとおりです。

水平方向の位置合せ

- なし:(デフォルト) 水平方向の位置合せを行いません。

- 上: 選択した要素の上端に合せます。

- 中央: 選択した要素の水平方向の中心に合せます。

- 下: 選択した要素の下端に合せます。

垂直方向の位置合せ

- なし:(デフォルト) 垂直方向の位置合せを行いません。

- 左: 選択した要素の左端に合せます。

- 中央: 選択した要素の垂直方向の中心に合せます。

- 右: 選択した要素の右端に合せます。

サイズ調整

- 同じ幅: 選択した要素の幅をそれらすべての要素の平均に変更します。

- 同じ高さ: 選択した要素の高さをそれらすべての要素の平均に変更します。

配置

「配置」オプションを使用して、選択した要素をダイアグラム内で(水平方向および垂直方向に)均等に配置します。

設定は次のとおりです。

- 水平方向の配置: 選択したダイアグラム要素の左右の配置を変更します。

- 垂直方向の配置: 選択したダイアグラム・オブジェクトの上下の配置を変更します。

最前面へ移動

「最前面へ移動」オプションを使用して、選択したノードをその他すべてのノードの前面に移動します。

最背面へ移動

「最背面へ移動」オプションを使用して、選択したノードをその他すべてのノードの背面に移動します。

ズーム

「ズーム」オプションを使用して、拡大表示します。

ビューをズームするには、「ダイアグラム」に移動して「ズーム」をクリックします。次のメニューが表示されます。

デフォルトのズーム設定は100%です。デフォルト設定に戻すには、100%を選択します。

- ワークフロー全体をズームインまたはズームアウトする方法: それぞれおよびをクリックするか、特定のパーセンテージを設定します。

- 特定のノード(複数可)をズームする方法: ノードを選択し、「ダイアグラム」に移動して「ズーム」をクリックします。

- ワークフロー全体をウィンドウに合せる方法: 「ウィンドウに合せる」を選択します。

ダイアグラムの公開

「ダイアグラムの公開」オプションを使用して、現在のワークフローをご使用のシステムにグラフィック・ファイルとして保存します。

ダイアグラムを公開するには、次の手順を実行します。

1. グラフィック・ファイルとして保存するワークフローを開きます。

2. 「ダイアグラム」に移動して「公開」を選択します。

3. グラフィック・ファイルの保存先を参照します。

4. グラフィック・ファイルの形式を選択します。サポートされているファイル形式は次のとおりです。

- PNG (デフォルト)

- SVG

- SVGZ

- JPEG

5. 「OK」をクリックします。ワークフローがグラフィック・ファイルとして保存されます。

Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプ

Oracle Data Minerに固有のオンライン・ヘルプは、ヘルプ・フォルダOracle Data Minerの概要と使用にあります。

Oracle Data Minerのオンライン・ヘルプを表示または検索するには、「ヘルプ」をクリックして、「目次」をクリックします。次に、「目次」を展開し、ヘルプ・センターの「目次」タブのOracle Data Minerの概要と使用に移動します。

特定のダイアログ・ボックスに関するヘルプを取得するには、「ヘルプ」ボタンをクリックするか、または[F1]を押します。ワークフローのオブジェクトに関するヘルプを取得するには、そのオブジェクトを選択し、[F1]キーを押します。

オンライン・ヘルプには、参照トピックおよびGUIの仕組みを説明したトピックが含まれています。参照トピックを表示するには、オンライン・ヘルプのヘルプ・コンテンツを展開するか、またはオンライン・ヘルプ内を検索します。

ワークフロー・ジョブ

「ワークフロー・ジョブ」には、実行中のすべてのタスクと最近実行したタスクが接続別に表示されます。

タスクとは、選択したノードとその前提条件となる祖先ノードをすべて実行することです。

「ワークフロー・ジョブ」の表示には次の条件が適用されます。

- 「ワークフロー・ジョブ」には、直近に実行したワークフローが表示されます。

- 2つ以上のタスクがアクティブになっている場合は、「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウが自動的に表示されます。

- 「ワークフロー・ジョブ」には、デフォルトでは、タブで選択した接続が自動的に表示されます。別の接続のタスクを表示するには、タブの上部にあるリストから接続を選択します。

- 「ワークフロー・ジョブ」では、タスクの表示期間を指定します。

「ワークフロー・ジョブ」のコンテキスト・メニューから複数のタスクを実行できます。グリッドの線を右クリックするか、グリッドの線の下の領域を右クリックします。

- 「ワークフロー・ジョブ」の表示
「ワークフロー・ジョブ」ビューアに、ワークフローおよびその他の詳細(プロジェクト、ワークフロー・ステータス、接続など)が表示されます。

- 「ワークフロー・ジョブ」での作業
「ワークフロー・ジョブ」で実行できるタスクをリストします。

- 「ワークフロー・ジョブ」のグリッド
「ワークフロー・ジョブ」のグリッドには、ワークフロー名、プロジェクト名およびワークフロー・ステータスが表示されます。

- イベント・ログの表示
イベント・ログで、データ・マイニング・イベントのログを表示できます。

- 「ワークフロー・ジョブ」のコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューを表示するには、「ワークフロー・ジョブ」のグリッドの線を右クリックするか、グリッドの空白領域を右クリックします。

関連項目

- 「ワークフロー・ジョブ」

「ワークフロー・ジョブ」の表示

「ワークフロー・ジョブ」ビューアに、ワークフローおよびその他の詳細(プロジェクト、ワークフロー・ステータス、接続など)が表示されます。

「ワークフロー・ジョブ」を表示するには、次の手順を実行します。

1. SQL Developerのメニュー・バーで、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」タブが表示されない場合は、「ツール」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「表示」をクリックします。

2. 「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

「ワークフロー・ジョブ」での作業

「ワークフロー・ジョブ」で実行できるタスクがリストされます。

次のタスクを実行できます。

- 特定のタスクの表示: タスクが実行されている接続を選択します。接続は、「ワークフロー・ジョブ」のグリッドのすぐ上にあるドロップダウン・リストに一覧表示されます。

- イベント・ログの表示

- 実行中のワークフローの終了: をクリックします。

- ログの表示: 「ワークフロー・ジョブ」でプロセスを右クリックし、「ログの表示」 をクリックします。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

- 「ワークフロー・ジョブ」のグリッド

「ワークフロー・ジョブ」のグリッド

「ワークフロー・ジョブ」のグリッドには、ワークフロー名、プロジェクト名およびワークフロー・ステータスが表示されます。

ここで、歯車アイコンをクリックして、「ワークフロー・ジョブ」のプリファレンスを編集することもできます。「ワークフロー・ジョブ」のグリッドには、次の情報が表示されます。

- ワークフロー名

- プロジェクト名

- ステータス。ステータスの値は次のとおりです。

- アクティブ: ワークフローが実行されたことを示します。で示されます。

- INACTIVE: ワークフローがアイドル状態にあることを示します。

- 停止済: ワークフローが停止されたことを示します。

- SCHEDULED: ワークフローが実行されるようにスケジュールされていることを示します。

- 失敗: ワークフローの実行が失敗したことを示します。で示されます。

イベント・ログの表示

イベント・ログで、データ・マイニング・イベントのログを表示できます。

選択した接続におけるデータ・マイニング・イベントのログを表示するには、「ワークフロー・ジョブ」でエントリを右クリックし、「イベント・ログの表示」を選択します。または、ワークフローの上部、タブのすぐ下にあるをクリックします。

デフォルトでは、すべてのエラーが表示されます。エラーまたは情報イベントを表示できます。イベントの合計件数と表示件数がリストの上部に示されます。たとえば、「イベント: 90の2」は、90個のイベントのうち2個が表示されていることを意味しています。

各エラーまたは警告にはメッセージと詳細が関連付けられています。イベントを選択します。「イベント・ログ」ウィンドウの下部のペインにメッセージと詳細が表示されます。

選択した接続におけるデータ・マイニング・イベントごとに、次の情報が表示されます。

- イベント: Oracle Data Minerでは、イベントはアクションの開始と終了を示します(START(WORKFLOW)やEND(WORKFLOW)など)。各ノードは順番に処理されます。

- ジョブ: イベントを処理するジョブの名前。これらのジョブはOracle Data Miner内部で使用されます。

- ノード: 処理中のノードの名前。すべてのイベントがノードに関連付けられるとはかぎりません。

- SubNode: ノード処理の内部的なステップ。たとえば、異常構築ノードには、モデルを構築するサブノードが含まれています。

- 時間: イベントの開始時間。

- メッセージ: イベントに関するメッセージ。イベントで問題が発生しなかった場合、メッセージは表示されません。
メッセージ詳細など、メッセージに関する追加情報を表示するには、イベントを選択します。イベント・リストの下にあるペインにメッセージと詳細が表示されます。すべてのイベントにメッセージやメッセージ詳細が関連付けられるとはかぎりません。

- 期間: イベントの処理に費やされた期間。期間はENDイベントに対して表示されます。期間は日数、時間数、分数および秒数で表示されます。

すべてのエラーが表示されます。イベント・リストの上にあるアイコンをクリックして、表示するイベントのタイプを選択できます。

- エラーおよび失敗したイベントを表示するには、をクリックします。
デフォルトでは、エラーのみが表示されます。

- 警告を表示するには、をクリックします。

- 情報メッセージ(処理の開始と終了など)を表示するには、をクリックします。

- リフレッシュするには、をクリックします。

- イベントを検索するには、の横にある下矢印をクリックします。「ノード」(デフォルト)で検索することも、「すべて」を使用してノード以外のすべてを検索することもできます。

- 情報メッセージ
情報メッセージは、ワークフロー実行時の内部的な処理の開始と終了を示します。

情報メッセージ

情報メッセージは、ワークフロー実行時の内部的な処理の開始と終了を示します。

次の情報メッセージは、異常検出モデルの構築が成功したことを示しています。ワークフローの実行にかかった時間は5分12秒です。26個のイベントが発生しました。

「ワークフロー・ジョブ」のコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューを表示するには、「ワークフロー・ジョブ」のグリッドの線を右クリックするか、グリッドの空白領域を右クリックします。

コンテキスト・メニューのオプションは次のとおりです。

- ワークフローに移動:結果に対応するワークフローを表示します。

- 「イベント・ログの表示」

- 最新順にソート:エントリをソートします。

- プリファレンス: 「ワークフロー・ジョブ」を表示します。

プロジェクト

プロジェクトは接続に存在します。プロジェクトには、データ・マイニング・プロセスで作成されたすべてのワークフローが含まれています。

接続には少なくとも1つのプロジェクトを作成する必要があります。

関連項目

- Data Minerプロジェクト

その他

この項では、Oracle Data Miner GUIを使用して実行できる一般的なコントロールおよびタスクについて説明します。

- フィルタ
「フィルタ」オプションを使用して、検索を絞り込みます。

- データのインポート(Oracle Data Miner)
SQL Developerの「データのインポート」ウィザードを使用すると、データをデータベース表にインポートできます。

- Oracle Data Miningに関連付けられているオブジェクトの除外
「フィルタ」オプションを使用すると、Oracle Data Miner (DR)オブジェクトおよびOracle Data Mining (DM)オブジェクトを除外できます。

- チャート、グラフ、グリッドおよびルールのコピー
チャート、グラフ、グリッド、クラスタ・ツリー・ルールおよびディシジョン・ツリー・ルールをエクスポートして外部ドキュメントで使用できます。エクスポートは、Microsoft Windowsのクリップボードにコピーしたり、ファイルに保存することによって行います。

フィルタ

「フィルタ」オプションを使用して、検索を絞り込みます。

検索をフィルタで絞り込むには、次の手順を実行します。

- 該当する項目のみが表示するには、をクリックします。言い換えると、このオプションを使用して不要な項目を除外できます。いくつかのフィルタ・オプションとデフォルト・オプションが用意されています。別のフィルタ・オプションを選択するには、双眼鏡アイコンの横にある三角形をクリックします。

- 検索をクリアするには、をクリックします。

データのインポート(Oracle Data Miner)

SQL Developerの「データのインポート」ウィザードを使用すると、データをデータベース表にインポートできます。

表を作成してその表にデータをインポートすることも、既存の表にデータをインポートすることもできます。言い換えると、オペレーティング・システム・ファイルのデリミタ付きデータをデータベースにインポートできます。

データをインポートするには、次の手順を実行します。

1. SQL Developerで、「接続」に移動します。

2. データ・マイニングに使用する接続を開きます。

3. 「表」ノードまたは表名を右クリックし、「データのインポート」を選択します。

4. データのインポート元ファイルを指定します。XLS、TXT、CSVのいずれかの形式のファイルを指定できます。

5. 「OK」をクリックします。

Oracle Data Miningに関連付けられているオブジェクトの除外

「フィルタ」オプションを使用すると、Oracle Data Miner (DR)オブジェクトおよびOracle Data Mining (DM)オブジェクトを除外できます。

データ・マイニングに関連付けられている表をフィルタするには、次の手順を実行します。

1. SQL Developerで、「接続」に移動します。

2. データ・マイニングに使用するユーザー・アカウントを開き、「表」を選択します。

3. 「接続」のツールバーで、をクリックします。

4. 次のフィルタ基準を選択します。

NAME NOT LIKE DR$%
NAME NOT KLIKE DM$%
NAME NOT LIKE ODMR$%

5. 「OK」をクリックして表をフィルタ処理します。

チャート、グラフ、グリッドおよびルールのコピー

チャート、グラフ、グリッド、クラスタ・ツリー・ルールおよびディシジョン・ツリー・ルールをエクスポートして外部ドキュメントで使用できます。エクスポートは、次のように、Microsoft Windowsのクリップボードにコピーしたり、ファイルに保存することによって行います。

次のタスクを実行できます。

- チャートをクリップボードにコピーするか、ファイルに保存: チャートをコピーするには、チャートを右クリックして、コンテキスト・メニューの次のいずれかのオプションを選択します。

- クリップボードにコピー

- 画像を別名で保存

- データの表示

- データ・グリッドをクリップボードにコピー: 「グラフ・データ」ダイアログ・ボックスで1つまたは複数の行をコピーできます。データ・グリッドをコピーする手順:

1. 「グラフ・データ」ダイアログ・ボックスでコピーする行を[Ctrl]キーを押しながら選択します。複数の行を選択するには、[Ctrl]キーと[Shift]キーを押しながら行をクリックします。

2. [Ctrl]キーを押しながら[C]キーを押し、選択した行をコピーします。

3. 選択した行をクリップボードに貼り付けるには、[Ctrl]キーを押しながら[V]キーを押します。

- チャートのデータ・コンテンツをコピーおよび表示: チャートのデータ・コンテンツをコピーするには、右クリックして、コンテキスト・メニューの次のいずれかのオプションを選択します。

- 画像をクリップボードにコピー

- 画像を別名で保存

- クラスタ・ツリー・ルールおよびディシジョン・ツリー・ルールをクリップボードにコピーするか、ファイルに保存: クラスタ・ツリー・ルールおよびディシジョン・ツリー・ルールをクリップボードにコピーするか、ファイルに保存するには、モデル・ビューアの「ルールの保存」オプションを使用します。

7 変換ノード

変換ノードは、データ・ノードで識別された表(複数可)で1つ以上の変換を実行します。

変換は、「コンポーネント」ペインの「変換」セクションで使用できます。評価と適用データノードは、構築データを準備する方法と同じ方法で準備する必要があります。

変換ノードには次のようなものがあります。

- 集計
集計とは、複数の値を1つの値に集約するプロセスです。

- データ・ビューア
変換ノードが有効な状態の場合、データを表示できます。

- 式ビルダー
式ビルダーは、フィルタの制約など、SQL式の入力および検証に役立ちます。

- フィルタ列ノード
フィルタ列では、列が後続のワークフロー計算で使用されないように、フィルタ処理で列を除外します。

- フィルタ列の詳細
フィルタ列の詳細ノードでは、「属性重要度」の結果で構成されるデータ・フローを作成します。

- フィルタ行
フィルタ行ノードでは、行を記述するSQL文を指定して行を選択できます。

- 結合
結合ノードでは、2つ以上のデータ・ソース・ノードからのデータを、新しいデータ・ソースに結合します。

- JSON問合せ
Oracle Data Miner (SQL Developer 4.1以上)でのJSONデータ・フォーマットのサポートは、JSON問合せノードにより実現されます。

- サンプル
「サンプル」タブでは、データをサンプリングできます。

- 変換
変換ノードでは、サンプリングされたデータまたはすべてのデータを使用して統計を計算できます。

集計

集計とは、複数の値を1つの値に集約するプロセスです。

たとえば、複数の州の売上を、複数の州で構成される地域の売上に集計できます。集計を実行するには、集計ノードを使用します。

次の各項で、集計ノードについて説明します。

- 集計ノードの作成
集計ノードを作成するには、集計するデータ・ソース・ノードおよび列を識別する必要があります。

- 集計ノードの編集
集計ノードの集計要素は、「集計ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義および編集が可能です。

- 集計ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 集計ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

集計ノードの作成

集計ノードを作成するには、集計するデータ・ソース・ノードおよび列を識別する必要があります。

集計対象のノードを特定または作成します。データ・ソース・ノードを含む、データ・フローを提供する任意のノードをこのノードにすることができます。

集計ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開します。「集計」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 表の作成元であるノードを右クリックして、コンテキスト・メニューの「接続」をクリックします。

5. 集計ノードを右クリックして「編集」をクリックします。

6. 集計ノードを右クリックして「実行」をクリックします。 「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

7. ノードの実行が完了したら、集計ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、集計の結果を表示します。

関連項目

- 集計ノードの編集

集計ノードの編集

集計ノードの集計要素は、「集計ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義および編集が可能です。

集計ノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. ノードをダブルクリックするか、右クリックして「編集」 をクリックします。

2. グループ化基準列またはグループ化基準式を選択するには、「編集」をクリックします。「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 次を定義できます。

- 「集計ウィザード」を使用するには、をクリックします。集計の定義ウィザードが開きます。集計を1つずつ追加できます。

- すでに定義されている集計列を編集するには、集計要素を選択してをクリックします。「集計要素の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 集計列を削除するには、をクリックします。

- 集計列を追加するには、をクリックします。「列集計の追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- カスタム集計(式)を追加するには、をクリックします。「カスタム集計の追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

4. 集計の定義が完了したら、「OK」 をクリックします。

- グループ化の編集
「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスでは、集計のグループ化設定を編集できます。

- 集計の定義
集計の定義ウィザードを使用して、集計を定義できます。

- 集計要素の編集
集計の個別要素を定義または変更できます。

- 列集計の追加
「列集計の追加」ダイアログ・ボックスでは、列の集計方法を定義できます。

- カスタム集計の追加
「カスタム集計の追加」ダイアログ・ボックスでは、カスタム集計の式を定義できます。

グループ化の編集

「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスでは、集計のグループ化設定を編集できます。

デフォルトのタイプは「列」です。このタイプを「式」に変更できます。

- タイプが「列」の場合、「使用可能な属性」リストで1つ以上の列を選択します。名前またはデータ型でリストを検索できます。矢印を使用して、選択した列を「選択された属性」リストに移動します。

- タイプが「式」の場合、「式」ボックスに適切な式を入力します。

式を検証するには、「検証」をクリックします。完了後、「OK」をクリックします。

集計の定義

集計の定義ウィザードを使用して、集計を定義できます。

集計を定義するには、次の手順を実行します。

1. 集計に使用する関数を定義します。使用可能な関数は、集計する列のデータ型によって異なります。たとえば、1つ以上の数値の列を集計する場合は、SUMを選択できます。DATEおよびTIMESTAMPデータ型に対して使用できる関数は、COUNT()、COUNT (DISTINCT())、MAX()、MEDIAN()、MIN()、STATS_MODE()です

「次へ」をクリックします。

2. 集計する列を1つ以上選択します。選択した関数と互換性のあるデータ型を持つ列を選択する必要があります。たとえば、関数がSUMの場合、数値データ型の列を選択する必要があります。

「次へ」をクリックします。

3. オプションで、集計の「サブ・グループ化」列を選択します。「サブ・グループ化」列を指定すると、ネストした表が作成されます。たとえば、顧客ごとに製品ごとの販売額を計算するために、サブ・グループ化を使用できます。ネストした表は、データ型DM_NESTED_NUMERICALSの列を持ちます。

「タイプ」を「式」に変更することで、「サブ・グループ化」式を選択できます。式を定義したら、「検証」をクリックして式を検証します。

「次へ」をクリックします。

4. 列のデフォルト名を確認します。名前は変更できます。

5. 必要に応じて、定義を確認します。「戻る」をクリックして変更を実行できます。

6. 完了後、「終了」をクリックします。

集計要素の編集

集計の個別要素を定義または変更できます。

個別要素を定義または変更するには、次の手順を実行します。

1. 「出力」では、名前を指定できます。名前を指定するには、「自動名」の選択を解除して名前を入力します。デフォルトでは、「自動名」は選択されています。「出力」は、集計の結果を保持する列の名前です。

2. 集計対象の列を選択または変更します。

3. 列に適用する関数を選択します。使用可能な関数は、列のデータ型によって異なります。

4. 「編集」をクリックして、新しい「サブ・グループ化」列を定義します。「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 終了したら、「OK」をクリックします。

関連項目

- 集計の定義

- グループ化の編集

列集計の追加

「列集計の追加」ダイアログ・ボックスでは、列の集計方法を定義できます。

属性を追加するには:

1. をクリックします。

2. 名前を指定するには、「自動名」の選択を解除して名前を入力します。デフォルトでは、「自動名」は選択されています。「出力」は、集計の結果を保持する列の名前です。

3. 集計する列をリストから選択します。

4. 列に適用する関数を選択します。使用可能な関数は、列のデータ型によって異なります。たとえば、数値に対して平均(AVG)を指定できます。DATEおよびTIMESTAMPデータ型に対して使用できる関数は、COUNT()、COUNT (DISTINCT())、MAX()、MEDIAN()、MIN()、STATS_MODE()です。

5. 「サブ・グループ化」列を定義するには、「編集」をクリックします。「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。「サブ・グループ化」列の定義は必須ではありません。

6. 完了後、「OK」をクリックします。

関連項目

- カスタム集計の追加

- 集計の定義

- グループ化の編集

カスタム集計の追加

「カスタム集計の追加」ダイアログ・ボックスでは、カスタム集計の式を定義できます。

カスタム集計を追加するには、をクリックして次の手順を実行します。

1. 「出力」は、集計の結果を保持する列の名前です。名前を指定します。

2. 「式」は、追加する式です。式を定義するには、をクリックして「式ビルダー」を開きます。

この式は、顧客が購入したすべての製品を計算し、結果をネストされたデータ型にキャストします。

CAST (COLLECT (TO_CHAR (PROD_ID)) AS ODMR_NESTED_VARCHAR2)

3. 「サブ・グループ化」列を定義するには、「編集」をクリックします。「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。「サブ・グループ化」列の定義は必須ではありません。

4. 式を検証するには、「検証」をクリックします。

5. 完了後、「OK」をクリックします。

関連項目

- 集計の定義

- グループ化の編集

集計ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

集計ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 列、集計用の列。

- キャッシュ

- 詳細

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

関連項目

- 集計ノードの編集

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

デフォルトの設定では、結果の表示を最適化するためのキャッシュは生成されません。キャッシュを生成できます。

キャッシュを生成する場合は、サンプリング・サイズを次のいずれかに指定します。

- 行数: デフォルトは2000行です。

- パーセント: デフォルトは60パーセントです。

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

次のフィールドで名前とコメントを変更できます。

- ノード名

- ノード・コメント

集計ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

集計ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。

- 親の検証

- 実行

- データの表示。

- グラフの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合のみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- データ・ビューア

データ・ビューア

変換ノードが有効な状態の場合、データを表示できます。

データを表示するには、ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「データの表示」を選択します。データ・ビューアが開きます。

データ・ビューアには次のタブがあります。

- データ
「データ」タブには、データのサンプルが表示されます。

- グラフ
「グラフ」タブでは、数値データからグラフを作成できます。

- 列
「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

- SQL
「SQL」タブでは、「SQLの詳細」テキスト領域に、「データ」タブ内に表示されている実際のビューにより提供されているデータを生成したSQLコードが表示されます。

データ

「データ」タブには、データのサンプルが表示されます。

データ・ビューアは、キャッシュで定義されたサンプリングからのデータまたはソース表に遡るノード系統から取得されたデータの行のグリッド表示を提供します。

表示は、次で制御されます。

- リフレッシュ: 表示をリフレッシュするにはをクリックします。

- 表示: キャッシュされたデータまたは実際のデータのいずれかを選択できます。

- ソート: 「ソートする列の選択」ダイアログ・ボックスが表示されます。

- フィルタ: データを選択するためのWHERE句を入力できます。

- ソートする列の選択

ソートする列の選択

「ソートする列の選択」ダイアログ・ボックスでは、次を実行できます。

- ソート対象の複数の列を選択します。

- 列の順序を決定します。

- 列による昇順または降順を決定します。

- 「NULLS FIRST」を指定して、NULL値が実際のデータ値に先行して表示されるようにします。

ソート順序は、クリアするまで維持されます。

列ヘッダーもソート対応であり、ソートの選択に対して一時的なオーバーライドを提供します。

グラフ

「グラフ」タブでは、数値データからグラフを作成できます。

関連項目

- グラフ・ノード

列

「列」タブは、ノードからの出力であるすべての列のリストです。

このタブ内の表示は、次の条件に応じて異なります。

- ノードが未実行である場合、データベースにより提供される表またはビュー構造が表示されます。

- ノードが正常に実行済である場合、サンプリングされた表の構造が表示されます。これは、ノードの指定時に定義されたサンプリングに基づきます。

各列の次の値が表示されます。

- 名前

- データ型

- マイニング型

- 長さ

- 精度

- スケール(浮動小数点用)

- 列ID

表示される列を制限する複数のフィルタリング・オプションがあります。(または)/(および)の接尾辞を指定したフィルタ設定を使用すると、スペースで区切られた複数の文字列を入力できます。たとえば、「名前/データ型/マイニング型(いずれか)」が選択されている場合、フィルタ文字列A Bでは、「名前」、「データ型」または「マイニング型」が文字AまたはBで始まるすべての列が生成されます。

SQL

「SQL」タブでは、「SQLの詳細」テキスト領域に、「データ」タブ内に表示されている実際のビューにより提供されているデータを生成したSQLコードが表示されます。

SQLは、実際のデータにアクセスするために必要な系統に応じて親ノードからのSQLが含まれる、積み重ね型の式にすることができます。

次のタスクを実行できます。

- 適切なSQLインタフェース内でのSQL問合せのコピーおよび実行。次のオプションが有効です。

- すべて選択([Ctrl]+[A])

- コピー([Ctrl]+[C])

- テキストを検索します。検索コントロールは、一致したテキストをハイライトし、前方検索および後方検索を実行する標準の検索コントロールです。

式ビルダー

式ビルダーは、フィルタの制約など、SQL式の入力および検証に役立ちます。

式とは、データを変換したり制限を指定するSQL文または句です。式ビルダーには使用可能な列が表示され、関数と一般に使用される演算子の選択肢が提供され、式が検証されます。

式ビルダーで式を構築して検証するには、次の手順に従います。

1. 「カスタム変換の追加」ダイアログ・ボックスでをクリックします。「式ビルダー」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「式ビルダー」ダイアログ・ボックスには、次のコンポーネントが含まれています。

- 属性: ソース・データ内の属性(列)がリストされます。「式」ボックスで作成している問合せに属性を挿入したり、選択した文字を置換するには、現在の文字位置で属性をダブルクリックします。

- 関数: 一般的に使用されるSQL関数が、フォルダに分割されてリストされます。フォルダをダブルクリックして、そこにリストされている関数を表示します。式の現在の文字位置に関数を挿入したり、選択した文字を置換するには、関数をダブルクリックします。

- 式: 作成する式が「式」ボックスに表示されます。式は、次のいずれかの方法で作成できます。

- 「式」ボックスに式を直接入力します。

- 「属性」タブおよび「関数」タブでそれぞれ属性および関数をダブルクリックして、これらを追加します。

演算子を式に追加するには、演算子をクリックします。

- 一般的に使用される演算子が、「式」ボックスの下にリストされています。記号で示されている適切な演算子をクリックします。「式」ボックスに、直接演算子を入力することも可能です。表7-1は、入力できる演算子を示しています。

表7-1 一般的に使用される演算子

入力する演算子

クリック

より小さい

<

より大きい

>

以下

記号<=に対応

以上

記号>=に対応

等しくない

!=

等しい

=

OR (論理和)

...

And

...

左カッコ

(

右カッコ

)

並行記号

||

加算

+

減算

-

乗算

*

除算

/

パーセント

%

- 「検証結果」テキスト領域(読取り専用): 検証結果が表示されます。

- 検証: 「式」ボックス内の式を検証するには、「検証」をクリックします。結果は、「検証結果」に表示されます。

3. 式の作成が完了したら、「OK」をクリックします。

- 関数
式ビルダーには、文字、数値および日付のデータに適用できる様々な関数が含まれています。

関連項目

- 関数

関数

式ビルダーには、文字、数値および日付のデータに適用できる様々な関数が含まれています。

欠損値処理も含めて、データ・マイニングに必要な通常のデータ前処理の大半をサポートする関数が用意されています。使用可能な関数のリストを参照するには、該当するカテゴリを開いてください。

関数は、次のカテゴリに分類されています。

- 文字: concatenate、trim、length、substringなどが含まれます。

- 変換: 文字、日付、数字などに変換します。

- 日付: 翌日の計算、タイムスタンプの挿入、切捨て、丸めおよびその他の日付操作を実行します。

- 数値: 絶対値、ceiling、floor、三角関数、双曲線関数、対数、指数関数などが含まれます。

- 分析: 分析関数を実行します。

- NULL値の置換: 日付、文字および数値用。

関数の表記法は、SQL関数の表記法です。

関連項目

- Oracle Database SQL言語リファレンス

フィルタ列ノード

「列のフィルタ」は、列が後続のワークフロー計算で使用されないように、フィルタ処理で列を除外します。

たとえば、Null値が94%を超える列を除外または無視できます。

オプションで、重要な属性を識別できます。

「列のフィルタ」は、実行後に分析を必要とします。変換により、推奨が提示されます。受け入れる推奨項目を決定できます。

「列のフィルタ」はパラレルに実行できます。

次の各項で、フィルタ列ノードについて説明します。

- フィルタ列ノードの作成
フィルタ列ノードを作成すると、列が後続のワークフロー計算で使用されないように、フィルタ処理で列を除外できるようになります。

- フィルタ列ノードの編集
「フィルタ列ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ列ノードにより実行されるフィルタを定義または編集できます。

- フィルタ列ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- フィルタ列ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 属性重要度

フィルタ列ノードの作成

フィルタ列ノードを作成すると、列が後続のワークフロー計算で使用されないように、フィルタ処理で列を除外できるようになります。

フィルタ列を定義する前に、データ・ソース・ノードを特定し、重要な属性を見つけるかどうかを決定する必要があります。

フィルタ列を定義するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開し、「列のフィルタ」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. データ・ソース・ノードをフィルタ列ノードに接続します。

a. データ・ソース・ノードを右クリックして「接続」を選択します。

b. フィルタ列ノードへラインを描画してもう一度クリックします。

5. フィルタ列ノードを右クリックして「編集」をクリックします。

6. フィルタ列ノードを右クリックして「実行」をクリックします。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」で「Data Miner」に移動して「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

7. ノードの実行が完了したら、フィルタ列ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、フィルタされた列の結果を表示します。

関連項目

- 「フィルタ列ノードの編集」

フィルタ列ノードの編集

「フィルタ列ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ列ノードにより実行されるフィルタを定義または編集できます。

監視モードの場合は、属性名の横にそれがターゲット属性であることを示すアイコンが表示されます。また、右上隅でも同じアイコンでターゲット属性が示されます。次のタスクを実行できます。

- 属性重要度の表示: 「属性重要度の表示」を選択すると、表の列に属性重要度が表示されるようになります。この情報は「ランク」列と「重要度」列に表示されます。

- データ品質の表示: 「データ品質の表示」を選択すると、フィルタ列設定としてNULL値の割合(「% Null」)、一意な値の割合(「%一意」)および定数の割合(「%定数」)が表示されるようになります。

- 列の除外: フィルタ列ノードを初めて編集する際に列を除外できます。

- フィルタ列設定の編集または表示: フィルタ列ノードを初めて編集する際にフィルタ列設定を編集または表示できます。

- 重要な属性を計算します。「設定」をクリックして、属性重要度を有効にします。

- ヒントを評価して、フィルタ処理で除外する列を決定します。フィルタ列ノードの実行後に、追加情報をヒントの形式で使用できます。

- 選択した設定に推奨設定を適用し、をクリックします

- 出力設定を元に戻します。推奨設定を別の設定に適用した後で、元の設定に戻す場合は、をクリックします

- データ・セット内の組の依存性の参照: をクリックすると、「依存性の参照」ダイアログ・ボックスで組の属性間の依存性を参照できます。

- 依存性設定の編集: をクリックすると、「予測子依存性」ダイアログ・ボックスで依存性設定を参照して編集できます。

注意:
このオプションは、ノードが監視モードで実行されている場合にのみ有効になります。

- 列の除外
デフォルトでは、すべての列が出力対象として選択されています。つまり、すべての列がワークフローの次のノードに渡されます。

- フィルタ列設定の定義
「フィルタ列設定の定義」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ列設定を作成および編集できます。

- 依存性の参照
「依存性の参照」ダイアログ・ボックスでは、組の2つの属性間の依存性を参照できます。

- 予測子依存性
「予測子依存性」ウィンドウでは、選択した属性の他の属性に対する依存性を参照したり、それらを出力対象として設定できます。

- フィルタ列ノード実行後のタスクの実行
フィルタ列ノードの実行後に実行できるタスクを示します。

- 列フィルタの詳細レポート
フィルタ列ノードを実行すると、「列の詳細の編集」ダイアログ・ボックスに列フィルタの詳細レポートが生成されます。

- 属性重要度
Oracle Data Minerは、ターゲット値のデータ・マイニングにおける重要度で属性をランク付けします。

列の除外

デフォルトでは、すべての列が出力対象として選択されています。つまり、すべての列がワークフローの次のノードに渡されます。

- 列を除外するには、をクリックします。矢印が取り消されたことがにより示されます。除外された列は無視され、渡されなくなります。

- 設定を表示または変更するには、「設定」をクリックします。「フィルタ列設定の定義」ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- フィルタ列設定の定義

フィルタ列設定の定義

「フィルタ列設定の定義」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ列設定を作成および編集できます。

次の3種類の設定があります。

- データ品質: NULL値の割合、一意な値の割合および定数の割合に関して「列のフィルタ」の設定を可能にします。「データ品質」のデフォルト値は、プリファレンスで指定されます。デフォルトを変更できます。次のデータ品質の基準を指定できます。

- % Nullが次の値以下: データ・ソースの列内のNull値の最大許容パーセンテージを示します。Null値の割合が多い列は無視することをお薦めします。デフォルト値は95パーセントです。

- %一意が次の値以下: データ・ソースの列内で一意な値の最大許容パーセンテージを示します。列に多数の一意値が含まれている場合、モデル構築に有用な情報が含まれていない可能性があります。デフォルト値は95%です。

- %定数が次の値以下: データ・ソースの列内の定数値の最大許容パーセンテージを示します。列内の大部分の値が同じである場合、その列はモデル構築に有用でない可能性があります。

- 属性重要度: 重要な属性を識別するための属性重要度モデルの構築を可能にします。デフォルトでは、この設定は「オフ」です。「列のフィルタ」では、属性の重要度は計算されません。

- ターゲット: 重要な属性を見つける対象の値。通常は、分類問題のターゲットです。

- 重要度カットオフ: 0から1.0までの数値です。この値は、受け入れる重要度の最小値を特定します。属性の重要度が負の数である場合、その属性はターゲットと関連付けられないため、カットオフは負にできません。デフォルトのカットオフは0です。属性のランクまたは重要度により、モデルの構築に使用する属性を選択できます。

- 上位N: 属性の最大数です。デフォルトは100です。

- 属性依存性: 組依存性情報を生成する場合に、このオプションを選択します。監視ありモードの場合は、結果で使用される出力列を変更できます。「属性重要度」が選択されている場合、「属性依存性」はデフォルトで選択されています。

注意:
属性依存性を生成するには、「属性重要度」を選択する必要があります。

サンプリング(データ品質および属性重要度): 行数を選択できます。システムによって決定される場合も、ユーザーが指定する場合もあります。サンプリングのデフォルト値は、プリファレンスで指定されます。デフォルトを変更することも、サンプリングをオフにすることも可能です。デフォルトのサンプル・サイズは10,000レコードです。

関連項目

- 列のフィルタ

- 属性重要度

依存性の参照

「依存性の参照」ダイアログ・ボックスでは、組の2つの属性間の依存性を参照できます。

属性依存性を生成するには、「属性重要度」を選択する必要があります。

組の属性間の依存性を参照するには、次の手順を実行します。

1. 「属性」フィールドに、組の他の属性に対する依存性を参照する属性の名前を入力します。選択した名前を含む組の依存性がすべてリストされます。

2. 「フェッチ・サイズ」フィールドで、表内のデータのフェッチ・サイズを決定する数値を指定し、「問合せ」をクリックします。

3. 依存性でソート・フィールドで、次のいずれかを選択します。

- 昇順: 属性依存性の値を昇順で表示します。

- 降順: 属性依存性の値を昇順で表示します。

4. 「問合せ」をクリックします。
組の属性間の依存性がリストされます。

5. 「閉じる」をクリックします。

予測子依存性

「予測子依存性」ウィンドウでは、選択した属性の他の属性に対する依存性を参照したり、それらを出力対象として設定できます。

「予測子依存性」ウィンドウは2つのパネルで構成されます。

上部パネル、つまりマスター表には、組の依存性が存在する属性が表示されます。選択した属性について、次の列が表示されます。

- 列

- 重要度

- 重み付けされた依存性

- 出力: 属性が出力対象かどうかを示します。緑の矢印をクリックすると、に変わり、属性が出力対象外になります。

下部パネル、つまり詳細表には、上部パネルで選択した属性と依存関係を持つ属性が表示されます。「すべての列の表示」を選択すると、データ・ソース内のすべての属性が表示されます。「すべての列の表示」の選択を解除すると、マスター表に存在する属性のみが表示されます。選択した属性について、次の列が表示されます。

- 列

- 依存性

- 出力: 列が出力として使用されるかどうかを示します。緑の矢印は、列が出力で使用されることを示し、緑の矢印に赤の十字が付いている場合は、列が出力で除外されることを示します。

属性を検索してフェッチ・サイズを変更できます。

1. 上部パネルまたは下部パネルのいずれかで属性を検索するには、属性名を入力し、をクリックします。
選択した属性の列がそれぞれのパネルに表示されます。

2. 下部パネルの「フェッチ・サイズ」フィールドで、表示する属性数を表す数値を選択します。たとえば、20と入力した場合、属性は20個しか表示されません。

3. 数値を入力した後、「問合せ」をクリックします。
属性とその依存性が下部パネルに表示されます。

4. 「OK」をクリックします。

フィルタ列ノード実行後のタスクの実行

フィルタ列ノードの実行後に実行できるタスクを示します。

次のタスクを実行できます。

- ヒントの表示: ヒントを表示するには、フィルタ列ノードをダブルクリックします。列のフィルタ詳細ノードの編集ダイアログ・ボックスに、データ品質チェックに適合しなかった属性を示すヒントが表示されます。詳細は、をクリックしてください。

- データ品質に関するサマリー情報が表示されます。

- 値は、データ・ビューア内にグラフィカルに示されます。

「属性重要度」を指定した場合は、次のようになります。

- 「ヒント」に、最小の重要度値を持たない属性が示されます。

- 各列の重要度が表示されます。

- 列の除外: 属性の「出力」列に移動してをクリックします。「出力」列のアイコンがに変わります。選択された列は無視または除外され、これは列が後続のノード用ではないことを意味します。ノードを再度実行する必要はありません。

- 推奨の受入れ:

- 推奨が複数の場合、属性を選択してをクリックします。

- すべての推奨の場合、[Ctrl]を押しながら[A]を押してをクリックします。

- 推奨される出力設定の適用: ヒントがある属性は渡されません。ヒントがない属性は変更されず、渡されます。

- 表またはビューの作成ノード: このノードの出力はデータ・フローです。結果が含まれる表を作成するには、表またはビューの作成ノードを使用します。

関連項目

- 列フィルタの詳細レポート

- 表またはビュー作成ノード

列フィルタの詳細レポート

フィルタ列ノードを実行すると、「列の詳細の編集」ダイアログ・ボックスに列フィルタの詳細レポートが生成されます。

グリッドの各列には、データ品質情報が要約されています。

デフォルト設定では、「属性重要度」と「データ品質」の両方が表示されます。

- 「属性重要度」が選択されている場合、次が表示されます。

- ランク

- 重要度

- 「データ品質」が選択されている場合、次の列が表示されます。

- % Null

- %一意

- %定数

グリッド内の「ヒント」列は、データ品質に適合しない、最小重要度値を満たさないデータ・セット内の列を示します。

棒グラフにより、値が視覚的に提示されます。

たとえば、Null値の割合が「% Nullが次の値以下」で指定された値より大きい場合、NULL値の割合が超過していることを示すヒントが生成されます。ある列のNULL値の割合が非常に大きい場合、その列を除外することをお薦めします。

属性重要度

Oracle Data Minerは、ターゲット値のデータ・マイニングにおける重要度で属性をランク付けします。

データ・セットが多数の属性を持つ場合、すべての属性が予測モデルに寄与するとはかぎりません。一部の属性は単にノイズを加えるのみの場合があり、これらは実際にモデルの予測値の精度を損います。次に、ターゲット値の特定に重要ではない属性をフィルタ処理で除外できます。

使用する属性を少なくすることは、必ずしも予測の精度を損ねることにはなりません。使用する属性の数が多すぎると、モデルに影響を与え、そのパフォーマンスや精度が低下する場合があります。最小数の属性を使用したマイニングにより、計算時間を大幅に削減でき、より優れたモデルを構築することが可能になります。

次の事項が属性重要度に適用されます。

- 属性重要度は分類において最も有用です。

- 「列のフィルタ」における属性重要度のターゲットは、構築を計画している分類モデルのターゲットと同じである必要があります。

- 属性重要度では、各属性のランクおよび重要度が計算されます。

- 属性のランクは、整数です。

- 属性の重要度は実数であり、負の場合もあります。

属性重要度に対して次の値を指定します。

- ターゲット: 重要な属性を見つける対象の値。通常は、分類問題のターゲットです。

注意:
監視なしの属性重要度の場合は、ユーザーがターゲットを指定しないかぎり、「ターゲット」は「指定なし」に設定されます。

- 重要度カットオフ: 0から1.0までの数値です。この値は、受け入れる重要度の最小値を特定します。属性の重要度が負の数である場合、その属性はターゲットと関連付けられないため、カットオフは負にできません。デフォルトのカットオフは0です。属性のランクまたは重要度により、モデルの構築に使用する属性を選択できます。

- 上位N: 属性の最大数です。デフォルトは100です。

- 属性重要度の計算用の「サンプル手法」を選択します。デフォルトは「システム決定」です。「層別」または「ランダム」も選択できます。
「システム決定」は、層別カットオフ値を持ち、そのデフォルト値は10です。

- 選択された列の個別の数がカットオフ値を超えている場合、ランダム・サンプリングが使用されます。

- 選択された列の個別の数がカットオフ値以下である場合、層別サンプリングが使用されます。

ターゲットのサンプリングの特定の組合せにより、パフォーマンスの問題が発生する可能性があります。パフォーマンスに問題がある場合は、警告が表示されます。

- 属性重要度ビューア
属性重要度モデルを表示するには、選択された「属性重要度」を使用してフィルタ列ノードを構築します。

属性重要度ビューア

属性重要度モデルを表示するには、選択された「属性重要度」を使用してフィルタ列ノードを構築します。

ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。結果は、新しい「フィルタ列の詳細」タブに表示されます。ビューアには、次のタブがあります。

- 属性重要度: 重要度が0以上の属性がリストされます。属性は、最小ランク(最重要)から最大ランクまでランク順にリストされます。このタブには、各属性のデータ型も表示されます。青色のバーがランクを示しています。任意の列ヘッダーをクリックして、列をソートできます。

- 列をフィルタ処理するには、つまり表示される列を数を制限するには、を使用します。

- フィルタ定義をクリアするには、をクリックします。名前、タイプ、ランクまたは重要度でも検索できます。

- データ: 重要な属性が重要度順にリストされます(最重要が先頭)。各属性のランクおよび重要度について、値がリストされます。重要度値が0以上の属性のみがリストされます。

- 列: 「属性重要度」により作成される、属性名、ランクおよび重要度値の列が表示されます。

- SQL: これは、詳細を生成するSQLです。

フィルタ列ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

フィルタ列ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- 列:データ・ソースの列が表示されます。ノードの実行後に、ヒントが表示されます。

- フィルタ。

- キャッシュ

- 詳細

関連項目

- フィルタ列設定の定義

フィルタ列ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

フィルタ列ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。

- 親の検証

- 実行

- データの表示。

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「フィルタ列ノードの編集」

フィルタ列の詳細

フィルタ列の詳細ノードでは、「属性重要度」の結果で構成されるデータ・フローを作成します。

各属性について、ランクおよび重要度の値がリストされます。

注意:

「フィルタ列の詳細」は、「設定」で選択された属性重要度を持つフィルタ列ノードに接続されている必要があります。それ以外の場合、フィルタ列の詳細ノードは無効となります。

「フィルタ列の詳細」はパラレルに実行できます。

この項は次のトピックで構成されています:

- フィルタ列の詳細ノードの作成
フィルタ列の詳細ノードを作成すると、「属性重要度」の結果で構成されるデータ・フローを作成できるようになります。

- フィルタ列の詳細ノードの編集
フィルタ列ノードにより実行されるフィルタを定義または編集できます。

- フィルタ列の詳細ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- フィルタ列の詳細ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「パラレル処理について」

フィルタ列の詳細ノードの作成

フィルタ列の詳細ノードを作成すると、「属性重要度」の結果で構成されるデータ・フローを作成できるようになります。

フィルタ列の詳細ノードを作成する前に、「設定」で「属性重要度」が選択されているフィルタ列ノードを特定する必要があります。

フィルタ列の詳細ノードを作成する手順:

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開し、「フィルタ列の詳細」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. フィルタ列ノードをフィルタ列の詳細ノードに接続します。

a. フィルタ列ノードを右クリックして「接続」を選択します。

b. フィルタ列の詳細ノードへラインを描画してもう一度クリックします。

5. フィルタ列の詳細ノードを右クリックして「編集」を選択できます。このリリースでは、選択するオプションはありません。

6. フィルタ列の詳細ノードを右クリックして「実行」を選択します。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

7. ノードの実行が完了したら、フィルタ列の詳細ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、結果を表示します。
このノードの出力は、データ・フローです。結果が含まれる表を作成するには、表またはビューの作成ノードを使用します。

注意:
「フィルタ列の詳細」は、「属性重要度」の結果のみで構成されています。データ品質に関する情報は含まれていません。

関連項目

- 表またはビュー作成ノード

フィルタ列の詳細ノードの編集

フィルタ列ノードにより実行されるフィルタを定義または編集できます。

次のタスクを実行できます。

- 列の除外: フィルタ列ノードを初めて編集する際に列を除外できます。

- フィルタ列設定の編集または表示: フィルタ列ノードを初めて編集する際にフィルタ列設定を編集または表示できます。

- 重要な属性の計算: 「設定」をクリックして属性重要度を有効にします。

- 評価: ヒントを評価して、フィルタ処理で除外する列を決定します。追加情報です。

フィルタ列の詳細ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

フィルタ列ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- 出力:有効な値は、デフォルトの「属性重要度」のみです。
グリッドには、ATTRIBUTE_NAME、RANKおよびIMPORTANCE_VALUEの各データ型がリストされます。

- キャッシュ

- 詳細

フィルタ列の詳細ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

フィルタ列の詳細ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。

- 親の検証

- 実行

- データの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 属性重要度ビューア

フィルタ行

フィルタ行ノードでは、行を記述するSQL文を指定して行を選択できます。

たとえば、CUST_GENDERがFであるすべての行を選択するには、CUST_GENDER = 'F'のように指定します。

SQL式を直接記述することも、式ビルダーを使用することも可能です。

フィルタ行はパラレルに実行できます。

この項は次のトピックで構成されています:

- フィルタ行ノードの作成
フィルタ行ノードを作成すると、必要に応じてSQL文を指定して行を選択できるようになります。

- フィルタ行の編集
「行のフィルタの編集」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ行ノードで実行されるフィルタを定義または編集します。

- フィルタ行ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- フィルタ行ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 式ビルダー

フィルタ行ノードの作成

フィルタ行ノードを作成すると、必要に応じてSQL文を指定して行を選択できるようになります。

データ・ソース・ノードを特定します。フィルタ対象のノードを特定または作成します。データ・ソース・ノードを含む、データ・フローを提供する任意のノードをこのノードにすることができます。

フィルタ行ノードを定義するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開し、「行のフィルタ」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. データ・ソース・ノードをフィルタ行ノードに接続します。

a. カーソルをデータ・ソース・ノードに移動します。

b. データ・ソース・ノードを右クリックして「接続」を選択します。

c. フィルタ行ノードへラインをドラッグしてもう一度クリックします。

5. フィルタ行ノードを右クリックして「編集」を選択します。「行のフィルタの編集」 ダイアログ・ボックスを使用して、フィルタを定義します。

6. フィルタ行ノードを右クリックして「実行」を選択します。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」 をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

7. ノードの実行が完了したら、フィルタ行ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、「行のフィルタ」の結果を表示します。

関連項目

- フィルタ行の編集

フィルタ行の編集

「行のフィルタの編集」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ行ノードで実行されるフィルタを定義または編集します。

「行のフィルタの編集」ダイアログ・ボックスには、次の2つのタブがあります。

- フィルタ
フィルタは、選択する行を記述した1つ以上のSQL式です。

- 列
「列」タブには、出力列がリストされます。

フィルタ

フィルタは、選択する行を記述した1つ以上のSQL式です。

フィルタを作成または編集するには、次の手順を実行します。

1. をクリックして、「式ビルダー」を開きます。

2. フィルタリングに使用するSQL問合せを記述します。

3. 式の指定後に、それを削除できます。それを選択して、をクリックします。

4. 完了後、「OK」をクリックします。Data Minerにより、式が検証されます。

関連項目

- 式ビルダー

列

「列」タブには、出力列がリストされます。

複数の方法でフィルタを適用できます。

作業を終了後、「OK」をクリックします。Data Minerにより、式が検証されます。

関連項目

- フィルタ

フィルタ行ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。フィルタ行ノードのプロパティを表示するには、次の手順を実行します。

フィルタ行ノードの「プロパティ」タブには、次のセクションがあります。

- フィルタ: 「行のフィルタの編集」を使用して作成したSQL式。をクリックして、「プロパティ」内で式を変更できます。

- 列:出力データ列。各列に対して、名前、別名(該当する場合)およびデータ型がリストされます。

- キャッシュ

- 詳細

関連項目

- フィルタ行の編集

- キャッシュ

- 詳細

フィルタ行ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

フィルタ行ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集

- 親の検証

- 実行

- データの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- データ・ビューア

結合

「結合」ノードでは、2つ以上のデータ・ソース・ノードからのデータを、新しいデータ・ソースに結合します。

理論的には、結合ノードとは、2つ以上の表、ビューまたはマテリアライズド・ビューの行を結合する問合せです。たとえば、結合ノードは表またはビューを組み合せて(FROM句で指定)、指定した条件に一致する行のみを選択し(WHERE句)、投影を使用して2つの列からデータを取得します(SELECT文)。

「結合」はパラレルに実行できます。

この項では、次の項目について説明します。

- 結合ノードの作成
結合ノードを作成すると、2つ以上のデータ・ソース・ノードからのデータを、新しいデータ・ソースに結合できるようになります。

- 結合ノードの編集
「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 結合ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 結合ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 『Oracle Database概要』

結合ノードの作成

結合ノードを作成すると、2つ以上のデータ・ソース・ノードからのデータを、新しいデータ・ソースに結合できるようになります。

2つ以上のデータ・ソース・ノードおよび少なくとも1つの出力列を指定します。

「結合」は、非常に低速になる場合があります。結合入力を索引付き表としてマテリアライズする場合、結合はより高速になります。結合ノードの出力はデータ・フローです。

注意:
結合入力を表またはビューとしてマテリアライズする場合、それを表またはビュー作成ノードに接続します。

2つ以上のデータ・ソース・ノードを結合するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

3. 結合するデータ・ソース・ノードを結合ノードに接続します。

a. 結合するいずれかのノードにカーソルを移動します。

b. ノードを右クリックして「接続」を選択します。

c. 結合ノードへラインを描画してもう一度クリックします。

d. 結合対象のすべてのノードが結合ノードに接続されるまで繰り返します。

4. 結合ノードを右クリックして「編集」を選択します。「結合ノードの編集」オプションを使用して、結合ノードを定義します。

5. 結合ノードを右クリックして「実行」を選択します。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

6. ノードの実行が完了したら、結合ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、結合の結果を表示します。
結合の定義と結果の表示は、結合ノードのプロパティからも行えます。

関連項目

- 表またはビュー作成ノード

結合ノードの編集

「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

結合ノードは次のどちらかの方法で定義できます。

- 結合ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」をクリックします。「結合」タブをクリックします。

- ノードを選択します。「プロパティ」ペインで「結合」タブを選択します。をクリックします。

いずれの場合でも、「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 結合ノードの編集
「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、列の追加、フィルタの定義、および結合仕様に関連する問題の解決を行うことができます。

- 列の編集
デフォルト設定では、表示された列のリストに対して「自動設定」を使用します。

- 出力データ列の編集
「出力データ列の編集」ダイアログ・ボックスでは、出力から列を除外できます。

- 解決
「解決」ダイアログ・ボックスでは、様々な理由で無効になる可能性がある結合仕様に関連する問題を解決できます。

結合ノードの編集

「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、列の追加、フィルタの定義、および結合仕様に関連する問題の解決を行うことができます。

「結合」タブが表示されていない場合は、それをクリックします。「結合ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、次のタスクを実行できます。

- 新しい結合列を追加するには、をクリックします。「結合列の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

1. 「結合列の編集」ダイアログ・ボックスで、「データソース」—「ソース1」および「ソース2」を選択します。いずれのソース内の列も、名前またはデータ型で検索できます。

2. 「ソース1」でエントリを1つ選択して、対応するエントリを「ソース2」で選択します。

3. 「追加」をクリックします。Data Minerにより適切な結合タイプが選択されます。「列1」(「ソース1」から)、「列2」(「ソース2」から)および「結合タイプ」がグリッドに表示されます。このグリッドは、「列1」、「列2」または「結合タイプ」で検索できます。

4. 完了後、「OK」をクリックします。

- 「結合」で列を選択するには、「列」タブをクリックして、「列の編集」ダイアログ・ボックスを表示します。

- 「結合」のフィルタを定義するには、「フィルタ」タブを選択して適切なSQL式を入力します。SQLワークシート(SQL Developerの一部)を使用してフィルタを記述することも可能です。

いずれかのデータ・ノードが結合ノードに接続されなくなった場合など、結合の問題が発生した場合は、次のように情報インジケータが表示されます。

「問題の解決」をクリックします。「解決」ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 列の編集

- 解決

列の編集

デフォルト設定では、表示された列のリストに対して「自動設定」を使用します。

列を選択するには、次のいずれかの方法で結合詳細の編集内の「列」タブに移動します。

- 結合ノードを右クリックして「編集」を選択します。その後、「列」をクリックします。

- 結合ノードを選択します。「プロパティ」ペインで「列」をクリックします。

変更を行うには、「自動設定」の選択を解除します。次のタスクを実行できます。

- 列のリストの編集: 「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスを開いてをクリックします。

- 出力からの列の削除: 列を選択してをクリックします。

ノードを実行していない場合は、それを再度実行する必要があります。

関連項目

- 出力データ列の編集

出力データ列の編集

「出力データ列の編集」ダイアログ・ボックスでは、出力から列を除外できます。

デフォルト設定では、出力内の両方の表からのすべての列が含まれます。

出力から列を除外するには、次の手順を実行します。

1. 列を「選択された属性」リストから「使用可能な属性」リストに移動します。

2. 「OK」をクリックします。

解決

「解決」ダイアログ・ボックスでは、様々な理由で無効になる可能性がある結合仕様に関連する問題を解決できます。

データ・ソース・ノードが結合ノードから切断されると、そのノードのすべての結合仕様が保持され、「無効」としてマークされます。結合ノードを実行する前に、問題を解決する必要があります。「解決」ダイアログ・ボックスでは、次の2通りの方法で結合の問題を解決できます。

- 削除: すべての無効なエントリを、すべての指定(「適用」および「データ」)から削除します。

- 解決: 未割当てノードと欠落ノードの関連付けを可能にするグリッドが表示されます。欠落ノードがグリッドにリストされ、アクションが提示されます。

結合ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。結合ノードのプロパティを表示するには、次の手順を実行します。

結合ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 結合: 結合を定義します。

- 列: 「結合」の出力列が表示されます。各列に対して、名前、ノード、別名(該当する場合)およびデータ型がリストされます。最大1000列が表示されます。

- フィルタ: 式ビルダーを使用してフィルタ条件を定義して、結果をフィルタ処理します。をクリックして、「式ビルダー」を開きます。

- キャッシュ

- 詳細

関連項目

- キャッシュ

- 詳細

- 式ビルダー

結合ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

結合ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集

- 親の検証

- 実行

- データの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 拡張貼付け

- 貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- データ・ビューア

JSON問合せ

Oracle Data Miner (SQL Developer 4.1以上)でのJSONデータ・フォーマットのサポートは、JSON問合せノードにより実現されます。

JSON (JavaScript Object Notation)は一種のデータ・フォーマットであり、ユーザーが一連の値、リストおよびキーと値のペアのマッピングを複数のシステムにわたって格納および通信することを可能にします。

JSON問合せノードは、JSONデータ・フォーマットをリレーショナル・フォーマットに投影します。それは、データ・ソース・ノードなどの入力データ・プロバイダ・ノードを1つのみサポートします。JSON問合せノードでは、次のタスクを実行できます。

- ソース・データ内の任意のJSON属性を選択して、それをリレーショナル・データとして投影します

- ソース・データ内のリレーショナル列を選択して、それをリレーショナル・データとして投影します

- JSONデータ上の集計列を定義します

- 出力データをプレビューします

- ユーザー指定に基づいてJSON問合せを構成します

注意:

Oracle Database 12.1.0.2以上では、JSON問合せノードがサポートされています。

- JSON問合せノードの作成
JSON問合せノードは、データ・ソース・ノードなどの入力プロバイダ・ノードに接続されている必要があります。

- JSON問合せノード・エディタ
「JSON問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、擬似JSON型の入力列のみを操作できます。

- JSON問合せノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- JSON問合せノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- データ型とサポートされている演算子
JSONデータ型とサポートされている演算子を示します。

JSON問合せノードの作成

JSON問合せノードは、データ・ソース・ノードなどの入力プロバイダ・ノードに接続されている必要があります。

ノードを正常に実行するには、入力提供ノードにJSONデータが含まれている必要があります。

JSON問合せノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションで、JSON問合せノードをクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 接続を作成するノード(たとえばデータ・ソース・ノード)を右クリックして、コンテキスト・メニューで「接続」をクリックします。

5. 選択したノードからJSON問合せノードへラインを描画してもう一度クリックします。これにより、JSON問合せノードがデータ・ソース・ノードに接続されます。

JSON問合せノード・エディタ

「JSON問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、擬似JSON型の入力列のみを操作できます。

「JSON問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスを開く手順:

- JSON問合せノードをダブルクリックします。

- ノードを右クリックして「編集」をクリックします。

「JSON問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスは、次のタブで構成されています。

- JSON
「JSON」タブでは、JSONデータの選択や属性に対するフィルタの指定などを行うことができます。

- 追加出力
「追加出力」タブでは、ソース・データのリレーショナル列を出力対象として選択できます。

- 集計
「集計」タブでは、JSON属性上の集計列の定義を定義できます。

- プレビュー
「プレビュー」タブでは、ノード出力のプレビューが可能です。

JSON

「JSON」タブでは、JSONデータの選択や属性に対するフィルタの指定などを行うことができます。

「列」ドロップダウン・リストには、JSONデータ(擬似JSONデータ型)が含まれる入力列のみがリストされます。ARRAY、BOOLEAN、NUMBERおよびSTRINGデータ型の属性に対するフィルタを指定することもできます。フィルタは、「すべてに一致」や「いずれか」など、ユーザーが指定した論理演算子に基づいて、データに階層順に適用されます。ドロップダウン・リストから入力列を1つ選択します。

フィルタ設定を指定して適用するには、をクリックします。「フィルタ設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

「JSON」タブは次で構成されています。

- 構造
「構造」タブには、選択した列のJSONデータ構造が表示されます。

- データ
「データ」タブには、JSON構造の作成に使用されているJSONデータが表示されます。

- フィルタ設定
「フィルタ設定」ダイアログ・ボックスでは、ARRAY、BOOLEAN、NUMBERおよびSTRINGデータ型の属性に対するフィルタを指定できます。

構造

「構造」タブには、選択した列のJSONデータ構造が表示されます。

構造またはデータ・ガイド表が、データ・ソース・ノードなどの親ソース・ノード内で生成されている必要があります。構造が見つからない場合、それを通知するメッセージが表示されます。

データ構造に関する次の情報が表示されます。

- JSON属性: 生成されたJSON構造が階層形式で表示されます。インポートする1つ以上の属性を選択できます。親属性を選択した場合、すべての子属性が自動的に選択されます。

- JSONデータ型: JSONデータから得られた、すべての属性のJSONデータ型が表示されます。

- ネストされていない: 配列内のすべての属性が、リレーショナル・フォーマットにネストされていません。デフォルトでは、ネスト解除オプションは有効です。配列属性の「ネストされていない」オプションが無効である場合、次のようになります。

- この属性は表示されますが、選択できません。

- 出力に対して配列属性が選択されている場合、出力列には配列のJSON表現が含まれます。

「構造」タブでは、次のタスクを実行できます。

- 表示プリファレンスの設定: 「表示」ドロップダウン・リストでは、次のいずれかをクリックして、表示プリファレンスを設定できます。

- すべて: すべての属性を表示します。

- 選択したもののみ: 選択した属性のみを表示します。

- フィルタ付きのみ: フィルタ定義が適用されている属性とその親属性のみを表示します。

- 選択したものでフィルタ付き: 選択した属性のうち、フィルタ定義が適用されているもののみを表示します。

- 属性の選択: 1つ以上の属性を選択するには、属性のチェック・ボックスをクリックします。

注意:

属性を選択すると、その親属性が自動的に選択されます。親属性を選択した場合、すべての子属性が自動的に選択されます。ただし、直近の子属性がグループ選択に含まれていない場合にかぎります。

- フィルタのコピー: をクリックして、属性のフィルタをローカル・キャッシュにコピーします。その後、貼付けオプションを使用して、コピーしたフィルタを同じデータ型の別の属性に適用できます。

注意:

このオプションは、選択した属性にフィルタ定義が適用されている場合にのみ有効になります。

- フィルタの貼付け: 属性からフィルタをコピーした後、そのフィルタを貼り付ける属性をクリックして、をクリックします。

注意:

コピーしたフィルタは、互換性があるデータ型を持つ属性に対して使用できます。たとえば、NUMBERデータ型の属性からコピーしたフィルタは、NUMBERデータ型の属性にのみ貼り付けることができます。

- フィルタのクリア: フィルタを削除する属性を選択して、をクリックします。

- フィルタの編集: インプレース編集オプションを使用すると、STRING、NUMBER、BOOLEAN、ARRAYのいずれかの型の属性に対するフィルタを追加または編集できます。属性に対するフィルタを編集または追加するには、次の手順を実行します。

1. 属性を選択し、をクリックします。または、属性を選択し、対応するフィルタ列のセルをダブルクリックします。選択した属性に対するインプレース編集オプションが有効になり、適用可能な演算子がドロップダウン・リストにリストされます。ドロップダウン・リストから演算子を選択します。

2. をクリックして、対応するフィールドから値を選択します。「値の検索」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 「値の検索」ダイアログ・ボックスで、値を選択し、「OK」をクリックします。次に示すように、フィルタと値が「JSON問合せノード・エディタ」ダイアログ・ボックスに表示されるようになります。

編集を完了するには、[Enter]キーを押します。編集を取り消すには、[Esc]キーを押します

データ

「データ」タブには、JSON構造の作成に使用されているJSONデータが表示されます。

テキスト・パネルでは、データが読取り専用モードで表示されます。コピーおよび貼付け操作用にテキストを選択できます。

表示するデータを問合せできます。データを問い合せるには、をクリックします。

フィルタ設定

「フィルタ設定」ダイアログ・ボックスでは、ARRAY、BOOLEAN、NUMBERおよびSTRINGデータ型の属性に対するフィルタを指定できます。

次のフィルタ設定を指定できます。

- フィルタ設定の編集の対象:

- すべて

- いずれか

- フィルタ設定の適用先:

- JSONネスト解除: リレーショナル・データ・フォーマットへの投影に使用されるJSONソース・データにフィルタを適用します。フィルタ処理されたデータのみが投影されます。

- 集計: 集計のみに使用されるJSONデータにフィルタを適用します。

- JSONネスト解除および集計: JSONネスト解除と集計に使用されるデータの両方にフィルタを適用します。

フィルタ設定を指定したら、「OK」をクリックします。

追加出力

「追加出力」タブでは、ソース・データ内のリレーショナル列を出力用に選択できます。

「集計」タブで集計定義により使用されている入力列は、出力のリストに自動的に追加されます。

ここでは、次のタスクを実行できます。

- リレーショナル列の追加: 「出力データ列の編集」ダイアログでリレーショナル列を追加するには、をクリックします。

- リレーショナル列の削除: 削除するリレーショナル列を選択してをクリックします。

- 「出力データ列の編集」ダイアログ
「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスでは、データ・ソース内の使用可能なすべてのリレーショナル列がリストされます。出力に追加する1つ以上の列を選択できます。

「出力データ列の編集」ダイアログ

「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスでは、データ・ソース内の使用可能なすべてのリレーショナル列がリストされます。出力に追加する1つ以上の列を選択できます。

列を追加するには、次の手順を実行します。

1. 「使用可能な属性」リストで、出力に含める列を選択します。

2. 右矢印をクリックして、属性を「選択された属性」リストに移動します。出力から任意の列を除外するには、属性を選択して左矢印をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。これで、出力に列が含まれ、列が「追加出力」タブにリストされます。

関連項目

- 追加出力

集計

「集計」タブでは、JSON属性上の集計列の定義を定義できます。

「集計」タブでは、次の2つのセクションに情報が表示されます。

- 「グループ化基準属性」セクション: ここでは、グループ化基準属性が、属性カウントとともにリストされます。次のタスクを実行できます。

- JSONパスの表示: 属性名とコンテキスト情報を表示するには、「JSONパス」をクリックします。たとえば、$."customers"."cust_id"などです。有効化されていない場合、属性名のみが表示されます。

- 属性の編集と追加: 「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスにグループ化基準属性を追加するには、をクリックします。

- 属性の削除: 削除する属性を選択してをクリックします。

- 「集計属性」セクション: ここでは、集計列が列カウントとともに表示されます。

- JSONパスの表示: 属性名とコンテキスト情報を表示するには、「JSONパス」をクリックします。たとえば、$."customers"."cust_id"などです。有効化されていない場合、属性名のみが表示されます。

- 集計列の定義: 「集計ダイアログの追加」ボックスで集計列を定義するには、をクリックします。

- 集計列の削除: 選択した列を削除するには、をクリックします。

- 集計の追加
「集計ダイアログの追加」ボックスでは、JSON属性に対して関数を定義できます。

- サブ・グループ化の編集
「サブ・グループ化の編集」ダイアログ・ボックスでは、選択したJSON属性に「サブ・グループ化」属性を追加できます。

- グループ化の編集
「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスには、JSON属性コレクションの上にリレーショナル列が表示されます。

集計の追加

「集計ダイアログの追加」ボックスでは、JSON属性に対して関数を定義できます。

このダイアログ・ボックスには、階層ビューでJSON構造が表示されます。複数の属性を選択して、それに集計関数を適用できます。

注意:

オブジェクトおよび配列タイプの属性は選択できません。

次のタスクを実行できます。

- 集計関数の定義:

1. JSON属性を選択します。[Ctrl]キーを押しながら関数を定義する属性をクリックすると、複数の属性を選択できます。

2. 選択した属性に対して関数を選択および適用するには、をクリックします。適用可能な関数がリストされます。適用する関数を選択します。
または、「関数」列で対応する行をクリックします。適用可能な関数がドロップダウン・リスト内にリストされます。適用する関数を選択します。このオプションを使用すると、一度に1つの属性にのみ関数を定義できます。

3. 「OK」をクリックします。

- 集計定義のクリア: 属性を選択してをクリックします。定義された関数に加え、出力と「サブ・グループ化」エントリも削除されます。

- サブ・グループ化要素の編集: 属性を選択してをクリックします。「サブ・グループ化の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 検索: 属性名の一部に基づいて属性を見つけるにはをクリックします。

関連項目

- サブ・グループ化の編集

サブ・グループ化の編集

「サブ・グループ化の編集」ダイアログ・ボックスでは、選択したJSON属性に「サブ・グループ化」属性を追加できます。

属性を追加するには、次の手順を実行します。

1. 上部ペインで、「使用可能な属性」フォルダを展開します。

2. 「サブ・グループ化」属性として追加する属性を選択します。選択した属性は下部ペインにリストされ、そこには追加した属性のカウントも表示されます。

3. 「OK」をクリックします。

グループ化の編集

「グループ化の編集」ダイアログ・ボックスには、JSON属性コレクションの上にリレーショナル列が表示されます。

リレーショナル列を、最上位レベルのグループ化基準の一部として追加できます。リレーショナル列を追加するには、次の手順を実行します。

1. 上部ペインで、「使用可能な属性」フォルダを展開します。

2. 追加する列を選択します。選択した列が、下部ペインにリストされます。

3. 「OK」をクリックします。

プレビュー

「プレビュー」タブでは、ノード出力のプレビューが可能です。

出力は、次の2つのタブに表示されます。

- 出力列

- 出力データ

出力列

「出力列」タブでは、ヘッダー内の列がグリッド・フォーマットで表示されます。「JSONパス」をクリックすると、ソース属性名が表示されます。

- 「JSONパス」をクリックすると、ソース属性名がコンテキスト情報とともに表示されます。たとえば、$."customers"."cust_id"などです。

- 「JSONパス」をクリックしない場合は、属性名のみが表示されます。たとえば、cust_idなどです。

列の次の詳細が「出力列」タブに表示されます。

- 名前: 出力列の名前が表示されます

- データ型: 出力列のデータ型が表示されます

- データソース: 属性名のソースが表示されます

- JSONパス: 属性ソースが表示されます

- 集計: 集計に使用される集計関数が表示されます

- グループ化基準: グループ化基準属性が表示されます

- サブ・グループ化: 集計で使用されるサブ・グループ化属性が表示されます

出力データ

「出力データ」タブでは、結果の上位N行が表示されます。問合せには、最新のユーザー指定が反映されます。問合せ結果は、グリッド・フォーマットで表示されます。

JSON問合せノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

JSON問合せノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 出力
「プロパティ」ペインの「出力」セクションには、出力列が読取り専用モードで表示されます。

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

出力

「プロパティ」ペインの「出力」セクションには、出力列が読取り専用モードで表示されます。

関連項目

- 出力列

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。

キャッシュ出力を生成するには、次の手順を実行します。

1. 「出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化」を選択して、キャッシュ出力を生成します。

2. 「サンプリング・サイズ」フィールドで、次のオプションを選択します。

- 行数: デフォルトのサンプリング・サイズは2000です。矢印を使用して別の数値を設定できます。

- パーセント: ポインタを移動してパーセンテージを設定します。

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

このフィールドでは、名前の変更およびコメントの追加が可能です。

- ノード名

- ノード・コメント

JSON問合せノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

JSON問合せノードのコンテキスト・メニューには、次のセクションがあります。

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- 編集

- データの表示

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- 親の検証

- デプロイ

- 「SQLを保存」

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

関連項目

- JSON問合せノード・エディタ

データ型とサポートされている演算子

JSONデータ型とサポートされている演算子を示します。

表7-2 データ型とサポートされている演算子

データ型

サポートされている演算子

説明

Array

次に含まれる

指定した索引(0、1など)、索引範囲(2:4など)、またはこれらの両方の組合せを使用して、要素を取得します。

<

指定した索引より小さい索引を持つ要素を取得します。

Boolean

True

条件と一致する要素を取得します。

False

条件と一致しない要素を取得します。

Number

次に含まれる

条件に含まれる数値を取得します。

次に含まれない

条件に含まれない数値を取得します。

=

指定した条件と等しい数値を取得します。

!=

指定した条件と等しくない数値を取得します。

>

指定した条件より大きい数値を取得します。

>=

指定した条件と等しいか、それより大きい数値を取得します。

<

指定した条件より小さい数値を取得します。

<=

指定した条件と等しいか、それより小さい数値を取得します。

String

次に含まれる

条件に含まれる要素を取得します。

次に含まれない

条件に含まれない要素を取得します。

次で始まる

条件の文字列で始まる要素を取得します。

次を含む

条件と一致する要素が含まれている要素を取得します。

=

条件と等しい要素を取得します。

!=

条件と等しくない要素を取得します。

>

条件より大きい要素を取得します。

>=

条件と等しいか、それより大きい要素を取得します。

<

条件より小さい要素を取得します。

<=

条件と等しいか、それより小さい要素を取得します。

サンプル

「サンプル」タブでは、データをサンプリングできます。

サンプル・ノードでは、次のいずれかの方法でのデータのサンプリングが可能です。

- ランダム・サンプル: データ・セットの各要素が選択される機会を等しく持つ場合のサンプル。

- 上位Nサンプル: 最初のN個の値を選択するデフォルトのサンプル。

- 層別サンプル: 次のように作成されるサンプル。

- 最初に、データ・セットは、分断されたサブセットまたは層に分割されます。

- 各サブセットからサンプルがランダムに取得されます。

この手法は、ターゲット値の分布が大幅に偏っている場合に使用される。たとえば、マーケティング・キャンペーンに対する反応のポジティブ・ターゲット値が、そのキャンペーン期間の1%以下の場合などで使用されます。

ネストしたデータのサンプリングは、ケースIDを使用すると最適に実行されます。サンプル・ノードはパラレルに実行できます。

この項の内容は次のとおりです。

- ネストしたデータのサンプリング
ネストしたデータのサンプリングは、ケースIDを必要とする場合があります。

- サンプル・ノードの作成
サンプル・ノードを作成すると、データのサンプルを作成できるようになります。

- サンプル・ノードの編集
「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、サンプルを定義および編集できます。この設定は、作成するサンプルのタイプおよびサンプルのサイズを示します。

- サンプル・ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- サンプル・ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

ネストしたデータのサンプリング

ネストしたデータのサンプリングは、ケースIDを必要とする場合があります。

ケースIDを指定しない場合、密度および深度が非常に高いネストした列に対するサンプル操作が失敗する可能性があります。1行当たりのネストしたデータの量が、特定の列または行に対する最大値である30,000を超過すると、失敗する可能性があります。

また、ケースIDにより、Data Minerが密度および深度の高いデータ上で層別ソートを実行することが可能になります。

サンプル・ノードの作成

サンプル・ノードを作成すると、データのサンプルを作成できるようになります。

サンプル・ノードを作成する前に、データ・ソース・ノードおよびサンプルの詳細を特定する必要があります

サンプル・ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開し、「サンプル」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. データ・ソース・ノードをサンプル・ノードに接続します。

a. カーソルをデータ・ソース・ノードに移動します。

b. データ・ソース・ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「接続」を選択します。

c. サンプル・ノードへラインをドラッグしてもう一度クリックします。

5. サンプル・ノードをダブルクリックするか、サンプル・ノードを右クリックして「編集」をクリックします。「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

6. 「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでサンプルを定義します。

7. サンプル・ノードを右クリックして「実行」をクリックします。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

8. ノードの実行が完了したら、サンプル・ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、サンプリングの結果を表示します。

関連項目

- サンプル・ノードの編集

サンプル・ノードの編集

「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、サンプルを定義および編集できます。この設定は、作成するサンプルのタイプおよびサンプルのサイズを示します。

サンプル・ノードの設定を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- サンプル・ノードをダブルクリックするか、サンプル・ノードを右クリックして「編集」を選択します。

- ノードを選択して、サンプル・ノードの「プロパティ」ペインの「設定」タブに移動します。

2. 「サンプル・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、次の詳細を指定および編集できます。

- サンプル・サイズ: これは、サンプル内の行数です。次の観点で行数を指定できます。

- 行数(デフォルト)

- パーセント: デフォルトは60パーセントです。

- 行: これは、サンプル内の行数です。デフォルト値を変更して、異なる値を入力できます。デフォルトは2000です。

- サンプル・タイプ: オプションは次のとおりです。

- ランダム(デフォルト)

- 上位N

- 層別

- ランダム

- 上位N

- 層別

- カスタム平均化
「カスタム平均化」ダイアログ・ボックスでは、選択された列がどのように分散されるかを正確に指定できます。

ランダム

ランダム・サンプルに対して次を指定します。

- シード: デフォルトのシードは2345です。別の整数を指定できます。

- ケースID (オプション): ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。

シードおよびケースIDを指定すると、サンプルは再現可能になります。

上位N

「上位N」に対しては、その他の指定項目はありません。

層別

層別サンプルに対して次を指定します。

- 列: 層化用の列を選択します。

- シード: デフォルトのシードは12345です。別の整数を指定できます。

- ケースID(オプション): ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。
シードおよびケースIDを指定すると、サンプルは再現可能になります。

- 分布: サンプルがどのように作成されるかを指定します。3つのオプションがあります。

- オリジナル: サンプル内の選択された列の分布は、データ・ソース内の分布と同じです。たとえば、列GENDERにケースの95%の値としてMがある場合、サンプルでは、GENDERの値はM (ケースの95%)になります。

- 平均化: 列の値の分布は、データ・ソース内の分布とは関係なくサンプル内で均等です。列がGENDERでGENDERがMとFの2つの値を持つ場合、GENDERの値は50%の確率でMです。

- カスタム: サンプル内の列の値の分布を定義します。カスタム分布を定義する前に、ノードを1回実行する必要があります。「編集」をクリックして、「カスタム平均化」ダイアログ・ボックスを開きます。

「層別」ダイアログ・ボックスでは、選択された列の値のヒストグラムがウィンドウの底部に表示されます。詳細を表示するには、「表示」をクリックして「カスタム平均化」ダイアログ・ボックスを表示します。

関連項目

- カスタム平均化

カスタム平均化

「カスタム平均化」ダイアログ・ボックスでは、選択された列がどのように分散されるかを正確に指定できます。

カスタム分布を作成する前に、ノードを実行して統計を収集する必要があります。ノードの実行後に、カスタム分布を選択して「表示」を選択し、それを編集します。「カスタム平均化」ダイアログが開きます。

層別属性の各値に対してカスタム・エントリを作成することも、「オリジナル」または「平均化」をクリックして開始点を準備することも可能です。「リセット」をクリックして、元の値にリセットできます。

カスタム値を作成するには、変更する属性を選択してをクリックします。

「サンプル・カウント」列内の値をカスタム値に変更します。[Enter]を押します。新しいサンプルが、出力として画面下部に表示されます。必要に応じて何度でも値を変更できます。作業を終了後、「OK」をクリックします。

サンプル・ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

サンプル・ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 設定: 次を指定できます。

- サンプル・サイズ: 次の観点でサンプル・サイズを選択します。

- パーセント。デフォルト=60%

- 行数。デフォルトの行数は2000です。

- サンプル・タイプ: オプションは次のとおりです。

- ランダム(デフォルト)

- 層別

- 上位N

- シード: デフォルトのシードは12345です。別の整数を指定できます。

- ケースID: これはオプションのフィールドです。ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。シードおよびケースIDを指定すると、サンプルは再現可能になります。

- キャッシュ

- 詳細

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

関連項目

- ランダム

- 層別

- 上位N

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

次のタスクを実行できます。

- 出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化: キャッシュを生成する場合は、このオプションを選択します。デフォルト設定では、キャッシュを生成しません。

- サンプリング・サイズ: キャッシュを選択したり、デフォルト設定をオーバーライドできます。 デフォルトのサンプリング・サイズは「行数」です デフォルト値は2000です

関連項目

- 変換

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

次のフィールドで名前とコメントを変更できます。

- ノード名

- ノード・コメント

サンプル・ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

サンプル・ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集

- 親の検証

- 実行

- データの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 拡張貼付け

- 貼付け

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- データ・ビューア

変換

変換ノードでは、サンプリングされたデータまたはすべてのデータを使用して統計を計算できます。

変換は、列単位で定義します。変換を定義したら、複数の列を同じ方法で変換できます。変換ノードはパラレルに実行できます。変換ノードを使用するには、それをデータ・フロー、つまりデータ・ソース・ノードまたは属性を生成するフィルタリング・ノードなどのその他のノードに接続します。次に、変換する属性を選択します。

- サポートされる変換
使用可能な変換は、属性のデータ型によって異なります。たとえば、正規化は文字データ上では実行できません。

- 日付と時間データ型のサポート
変換ノードでサポートされているデータ型を示します。

- 変換ノードの作成
変換ノードを作成すると、変換を定義し、列を変換できるようになります。

- 変換ノードの編集
「変換ノードの編集」ダイアログ・ボックスを使用して、変換ノードの定義および編集を実行できます。

- 変換ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインでは、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 変換ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

サポートされる変換

使用可能な変換は、属性のデータ型によって異なります。たとえば、正規化は文字データ上では実行できません。

変換は、列単位で定義します。変換を定義したら、複数の列を同じ方法で変換できます。

これらの統計を、複数の変換のうちの1つを定義するためのガイドとして使用できます。次の変換がサポートされています。

- ビニング
ビニングは、連続変数を質的変数に変換し、連続値を連続値に変換し、質的な値を質的変数に変換する変換タイプです。

- カスタム
「カスタム」ダイアログ・ボックスでは、既存の属性と一般的な関数の組合せに基づいて、フィールドの新しい値を計算できます。

- 欠損値
欠損値変換では、欠損値の処理方法を指定できます。

- 正規化
正規化では、x_new = (x_old-shift)/scaleのように、量的な値を[–1.0,1.0]や[0.0,1.0]などの特定の範囲に変換します。正規化は、量的属性に対してのみ適用されます。

- 外れ値
外れ値は、通常のデータの個体群には存在しないデータ値(極値)です。正規分布では、外れ値は通常、平均値からの標準偏差が少なくとも3である。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

ビニング

ビニングは、連続変数を質的変数に変換し、連続値を連続値に変換し、質的な値を質的変数に変換する変換タイプです。

ビニングは、次の変換を行います。

- 連続変数から質的変数へ。

- 連続値から連続値へ。たとえば、年齢を1から10の10グループに変換できます。

- 多くの値の質的な値から少ない変数の質的変数へ。

たとえば、給与は連続変数です。給与を10個のビンに分割する場合は、給与を、10個の給与の範囲を表す値を持つ質的変数に変換します。

数値、およびVARCHAR2とCHARの文字型の両方をビニングできます。

- 再コーディング

再コーディング

Oracle Data Minerは、再コーディング変換をサポートしません。ただし、カスタム・ビニングを使用してレコード変換を実行できます。たとえば、米国の州のME、NH、VT、CT、MAおよびRIを値NEに再コーディングするには、5州をNEという名前のビンに入れるカスタム・ビンを作成します。

カスタム

「カスタム」ダイアログ・ボックスでは、既存の属性と一般的な関数の組合せに基づいて、フィールドの新しい値を計算できます。

式ビルダーを使用して、新しい属性を作成します。

関連項目

- 式ビルダー

欠損値

欠損値変換では、欠損値の処理方法を指定できます。

データ値は、様々な理由で欠損します。

- データ値が測定されなかった、つまりそれがNull値を持っている場合。

- データ値が回答されなかった場合。

- データ値が既知ではなかった場合。

- データ値が失われた場合。

データ・マイニング・アルゴリズムは、欠損値の処理方法において様々です。

- 欠損値を無視し、欠損値を含むすべてのレコードを省略します。

- 欠損値を最頻値または平均値で置き換えます。

- 既存値から欠損値を推測します。

正規化

正規化では、[–1.0,1.0]や[0.0,1.0]などの量的な値を、x_new = (x_old-shift)/scaleなどのように特定の範囲に変換します。正規化は、量的属性に対してのみ適用されます。

Oracle Data Minerでは、次の種類の正規化を指定できます。

- 最小/最大:: 変換「x_new = (x_old-min)/(max-min)」を使用して各属性を正規化します

- 線形目盛: 変換x_new = (x_old-shift)/scaleを使用して各属性を正規化します

- Z-スコア: データから計算される平均および標準偏差を使用して、量的属性を正規化します。変換x_new = (x-平均)/標準偏差を使用して各属性を正規化します

- カスタム: 正規化方法をユーザーが定義します。

正規化により、最小/最大正規化、スケール正規化およびZ-スコア正規化を実行する変換が提供されます。

注意:

文字データは正規化できません。

外れ値

外れ値は、通常のデータの個体群には存在しないデータ値(極値)です。正規分布では、外れ値は通常、平均値からの標準偏差が少なくとも3である。

外れ値の構成(たとえば、値の上位および下位5%の値すべて)を定義することで処理を指定し、外れ値の置換方法を指定します。

注意:

通常、外れ値をNull値または境界値で置換できます。

次に例を示します。

属性分布の平均=10

標準偏差=5

外れ値は次の値です。

- -5未満 (平均から標準偏差の3倍を減算)

- 25より大きな値(平均に標準偏差の3倍を加算)

この場合、外れ値-10をNULLまたは5のいずれかで置換できます。

日付と時間データ型のサポート

変換ノードでサポートされているデータ型を示します。

変換ノードは、日付および時間の次のデータ型に対して限定されたサポートを提供します。

- DATE

- TIMESTAMP

- TIMESTAMP_WITH_TIMEZONE

- TIMESTAMP_WITH_LOCAL_TIMEZONE

日付および時間の属性は、等幅およびカスタム・ビニングを使用してビニングできます。統計処理または値処理を使用して、統計値および欠損値の変換を適用できます。

変換ノードの作成

変換ノードを作成すると、変換を定義し、列を変換できるようになります。

変換を指定する前に、データ・ソース・ノード、または表作成ノードなどのデータを提供するその他のノードを特定し、変換の詳細を指定する必要があります。

変換ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 「変換」セクションを展開し、「変換」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. データ・ソース・ノードを変換ノードに接続します。

a. カーソルをデータ・ソース・ノードに移動します。

b. データ・ソース・ノードを右クリックして「接続」を選択します。

c. 変換ノードへラインをドラッグしてもう一度クリックします。

5. 変換ノードをダブルクリックするか、そのノードを右クリックして「編集」をクリックします。「変換ノードの編集」ダイアログ・ボックスを使用して、変換を定義します。

6. 変換ノードを右クリックして「実行」を選択します。「ワークフロー・ジョブ」で、ノードの実行をモニターします。「ワークフロー・ジョブ」が開いていない場合は、「表示」に移動して「Data Miner」をクリックします。「Data Miner」で、「ワークフロー・ジョブ」をクリックします。

7. ノードの実行が完了したら、変換ノードを右クリックして「データの表示」を選択し、変換の結果を表示します。

関連項目

- 変換ノードの編集

変換ノードの編集

「変換ノードの編集」ダイアログ・ボックスを使用して、変換ノードの定義および編集を実行できます。

このダイアログ・ボックスは次の2つのタブで構成されています。

- 変換

- 統計

「変換」タブには、各列の統計が表示されます。統計を非表示にするには、「統計情報の表示」の選択を解除します。

注意:

統計を表示するには、ノードを実行する必要があります。

「変換」タブでは、次のタスクを実行できます。

- 変換の定義: 元の列、つまり変換されていない列を1つ以上選択します。をクリックします。
1つまたは少数の列を選択すると、「変換を追加」ダイアログ・ボックスが開きます。それ以外の場合は、「分割適用ウィザード」が開きます。

- カスタム変換の定義: 元の列、つまり変換されていない列を1つ以上選択します。をクリックします。
「カスタム変換の追加」ダイアログ・ボックスが開きます。ここで、カスタム変換の追加を行うことができます。

デフォルトの動作では、元の列を無視して、変換された列を出力として使用します。「出力」列に表示される値には、次が示されます。

- : 含まれている列

- : 無視されている列

- 「出力」列の値の変更: 「出力」列に示されているアイコンをクリックして、「変換を追加」ダイアログ・ボックス内の値を編集します。

- 変換された列の編集: 変換された列のみを編集できます。たとえば、AGE_BINを編集できますがAGEは編集できません。変換を編集するには、変換された列を1つ以上選択してをクリックします。1つまたは少数の列を選択すると、「変換の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 変換の削除: 変換された列を1つ以上選択してをクリックします。

- 列のフィルタリング: 表示される列を制限するには、をクリックします。次の基準で検索できます。

- 出力列

- 変換

- ソース列

- フィルタ定義のクリア: フィルタ定義をクリアするには、をクリックします。

- 変換の効果の表示: 変換の効果を表示する手順:

- ノードを実行します。

- ノードの実行の完了後に、ノードをダブルクリックします。

- 元の列と変換済列を比較するヒストグラムを表示するには、変換済の列を選択します。

列に、それに適用される変換がある場合、列のリストに新しい行が生成されます。各列には名前が必要であるため、新しい行の名前は古い列の名前および実行された変換のタイプに基づきます。ユーザーは通常、列を変換した後、新しい列に含まれている変換ノードの出力のみを必要とします。元の列には、それが出力列の1つとして渡されないようにするために設定されるオプションがあります。たとえば、AGEをビニングしてAGE_BINを作成している場合、AGEは渡されず、AGE_BINが渡されます。

- 変換の追加
「変換を追加」ダイアログ・ボックスでは、データ型の属性に応じて、ビニング、欠損値、正規化などのカスタム変換を追加できます。

- カスタム変換の追加
「カスタム変換の追加」ダイアログ・ボックスでは、カスタム変換を定義できます。

- 分割適用ウィザード
分割適用ウィザードでは、複数の列の変換を同時に定義または編集できます。

- 変換の編集
ノードが実行されると、「変換の編集」ダイアログ・ボックスに、変換されていない列および変換されたバージョンの両方の情報が表示されます

- カスタム変換の編集
カスタム変換の編集ダイアログ・ボックスでは、式ビルダーを使用して式を編集できます。

変換の追加

「変換を追加」ダイアログ・ボックスでは、データ型の属性に応じて、ビニング、欠損値、正規化などのカスタム変換を追加できます。

変換を追加する手順:

1. 「変換ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、をクリックします。「変換を追加」ダイアログ・ボックスが開きます。カスタム変換を追加するには、をクリックします。

2. 「変換タイプ」フィールドで、変換タイプ、つまり定義する変換のタイプを選択します。デフォルトのタイプは、「ビニング」です。「変換を追加」ダイアログ・ボックス内のフィールドは、選択した変換タイプに応じて異なります。

- ビニング:ビニング変換の場合、該当する詳細を入力します。

- 欠損値

- 正規化

- 外れ値

- 既存の列を使用

3. 完了後、「OK」をクリックします。

- ビニング
ビニングは変換のタイプです。

- 等幅のビニング(数)
「等幅のビニング(数)」は、指定した同じサイズのビン数に値の範囲を分割することによって、量的属性のビンを決定します。

- 分位数のビニング
「分位数のビニング」は、各ビンにほぼ同数のケースが含まれるように属性をビンに分割します。

- トップNのビニング
「トップNのビニング」タイプは、質的属性をビニングします。各属性のビンの定義は、データから計算される値の発生頻度に基づいて計算されます。

- カスタム
「カスタム」ビニングでは、カスタム・ビンを定義できます。

- 欠損値
「欠損値」は、欠損した値を適切な値に置き換える変換タイプです。

- 正規化
正規化では、x_new = (x_old-shift)/scaleのように、量的な値を[–1.0,1.0]や[0.0,1.0]などの特定の範囲に変換します。

- 外れ値
外れ値は、通常のデータの個体群から離れているデータ値です。つまり、それは極値です。

- 既存の列を使用
「既存の列を使用」オプションは、少なくとも1つの変換が存在する場合にのみ使用できます。

- 複数の変換の追加または編集
複数の列の変換を同時に定義または編集できます。既存の変換を、1つ以上の列に適用することも可能です。

ビニング

ビニングは変換のタイプです。

ビニングは次の目的で使用できます。

- 連続値を不連続値に変換します。

- 多数の不連続値を持つ変数を、少数の不連続値を持つ変数に変換します。

デフォルトの変換タイプは、「ビニング」です。サポートされるビニングのタイプは、列のデータ型によって異なります。

- 量的データ型NUMBERの場合、サポートされるビニングのタイプは次のとおりです。

- 等幅のビニング(数) (デフォルト)

- 分位数のビニング

- カスタム

- 質的データ型VARCHAR2の場合、サポートされるビニングのタイプは次のとおりです。

- トップNのビニング (デフォルト)

- カスタム

- 日付および時間データ型のDATE、TIMESTAMP、TIMESTAMP WITH LOCAL TIMEZONEおよびTIMESTAMP WITH TIMEZONEの場合、サポートされるビニングのタイプは次のとおりです。

- 等幅のビニング(数) (デフォルト)

- カスタム

注意:

ビン数には、2を指定する必要があります。

等幅のビニング(数)

「等幅のビニング(数)」は、指定した同じサイズのビン数に値の範囲を分割することによって、量的属性のビンを決定します。

次のフィールドを編集します。

- ビン件数: ビン件数を、2以上の任意の数に変更できます。デフォルトの件数は10に設定されています。

- ビン・ラベル: リストから別のビン・ラベル・スキームを選択します。デフォルトは「範囲」に設定されています。

作業を終了後、「OK」をクリックします。

分位数のビニング

「分位数のビニング」は、各ビンにほぼ同数のケースが含まれるように属性をビンに分割します。

次のフィールドを編集します。

- ビン件数: ビン件数を、2以上の任意の数に変更できます。デフォルトの件数は10に設定されています。

- ビン・ラベル: リストから別のビン・ラベル・スキームを選択できます。デフォルトは「範囲」に設定されています。

作業を終了後、「OK」をクリックします。

トップNのビニング

「トップNのビニング」タイプは、質的属性をビニングします。各属性のビンの定義は、データから計算される値の発生頻度に基づいて計算されます。

N (ビンの数)を指定します。各ビン(bin_1、…、bin_N)には、頻度が上位にある値が含まれます。最後のbin_Nには、残りのすべての値が含まれます。

「ビン件数」を、3以上の任意の数に変更できます。デフォルトの件数は10に設定されています。

終了したら、「OK」をクリックします。

カスタム

「カスタム」ビニングでは、カスタム・ビンを定義できます。

ビンを定義するには、「ビン割当て」をクリックしてデフォルトのビンを変更します。デフォルト・ビンの生成後に、生成されたビンを次の複数の方法で変更できます。

- ビン名の編集: 範囲ラベルの場合。

- ビンの削除: それを選択してをクリックします。

- ビンの追加: をクリックします。

- ビンの編集: ビンを選択してをクリックします。

- ビン割当て
「ビン割当て」ダイアログ・ボックスでは、様々なデータ型のビン・タイプ、ビン件数、ビン・ラベルなどのオプションを指定できます。

- ビンの編集
ビンの編集方法は属性のデータ型によって決まります。

- ビンの追加
カテゴリ・データ型と数値データ型のビンを追加できます。

ビン割当て

「ビン割当て」ダイアログ・ボックスでは、様々なデータ型のビン・タイプ、ビン件数、ビン・ラベルなどのオプションを指定できます。

ビンを割り当てるには、次のオプションを選択します。

- ビニング・タイプ: デフォルトのタイプは、ビニング対象属性のデータ型によって異なります。

- 属性のデータ型が数値型である場合、デフォルトのビニング・タイプは等幅のビニングです。

- 属性のデータ型が文字型である場合、デフォルトのビニング・タイプは「トップNのビニング」です。

数値の場合、ビニング・タイプを変更できます。

- ビン件数: デフォルトの件数は10です。これを、2より大きい任意の整数に変更できます。

- ビン・ラベル: 数値に対するデフォルトのビン・ラベルは「範囲」です。ビン・ラベルを「数」に変更できます。

- NULLの変換: NUMBERデータ型を生成するビニング変換に対して「NULLの変換」チェック・ボックスが選択されている場合、Null値は最後のビンに配置されます。たとえば、AGE列にNull値があり、「ビン・ラベル」値が番号と等しく、ビン数が10の等幅ビニングが要求された場合、Null値は11番ビンに入れられます。このオプションには、次の条件が適用されます。

- 選択が解除されている場合、Null値は生成された変換SQLから除外されます。

注意:

変換後にVARCHAR2データ型を生成するビニング変換のみに適用されます。

- このフィールドは、変換後に数値データ型を生成するビニング変換の場合は編集できません。

- レガシー・ワークフローの場合、このフィールドはデフォルトで選択され、対応するフィールドには値Null binが含まれています。

作業を終了後、「OK」をクリックします。生成されたビンを変更する「カスタム」表示に戻ります。

ビンの編集

ビンの編集方法は属性のデータ型によって決まります。

次の方法で数値と文字のビンを編集できます。

- 数値の場合: グリッドで下限を編集します。下限を持たないビンは編集できません。前のビンの下限値より小さい値または後続のビンの下限値より大きい値は追加できません。

- 文字の場合: 「カスタム・カテゴリ型ビンの編集」ダイアログ・ボックスには次の2つの列があります。

- ビン: ビンの追加、選択したビンの削除および選択したビンの名前の変更が可能です。

- ビン割当て: 選択したビンの値を削除できます。

ビンの編集が完了したら、「OK」をクリックします。カスタムのカテゴリ型ビンを編集している場合、初めに「OK」を2回クリックします(1回は「カスタム・カテゴリ型ビンの編集」ダイアログ・ボックスを閉じるため)。

ビンの追加

カテゴリ・データ型と数値データ型のビンを追加できます。

ビンを追加するには、次の手順を実行します。

- カテゴリ型: 「カスタム・カテゴリ型ビンの編集」を開いてをクリックします。新しいビンは、変更可能なデフォルト名を持ちます。「ビン割当て」列で、ビンに値を追加します。

- 数値型: ビンを選択してをクリックします。ビンの名前変更および値の範囲の追加が可能です。

欠損値

「欠損値」は、欠損した値を適切な値に置き換える変換タイプです。

「欠損値」変換を指定するには、次の手順を実行します。

1. 「変換タイプ」フィールドで、「欠損値」オプションを選択します。

2. 「欠損値」フィールドで、次のオプションを選択します。

- 統計: 統計的な手法により欠損値を置き換えます。「統計」は、欠損値のデフォルトの処理です。適用可能な統計タイプは、列のデータ型によって異なります。

- 量的な列の場合、欠損値を「平均」(デフォルト)、「中間」、「最小」、「最大」を使用して置き換えることができます。

- カテゴリ型の列の場合、欠損値を「モード」(デフォルト)を使用して置き換えることができます。

- 値: 欠損値を指定した値で置き換えます。Oracle Data Minerでは、変更可能なデフォルト価が提供されます。

- 統計が使用できない場合、デフォルト値は0です。

- 統計を使用できる場合、デフォルト値は次のとおりです。 平均(数値型の列の場合) モード(カテゴリ型の列の場合)

これらの両方の処理は、データまたは時間のデータ型DATE、TIMESTAMP、TIMESTAMP_WITH_LOCAL_ TIMEZONEおよびTIMESTAMP_WITH_TIMEZONEを持つ属性に適用可能です。

3. 完了後、「OK」をクリックします。

正規化

正規化では、[–1.0,1.0]や[0.0,1.0]などの量的な値を、x_new = (x_old-shift)/scaleなどのように特定の範囲に変換します。

正規化の結果は、通常、絶対値が1.0以下の値となります。

注意:

正規化は、量的な列に対してのみ適用されます。したがって、量的な属性のみを正規化できます。

列を正規化するには、次の手順を実行します。

1. 「変換タイプ」フィールドで、「正規化」オプションを選択します。

2. 「正規化のタイプ」フィールドで、ドロップダウン・リストからタイプを選択します。Oracle Data Minerでは、次のタイプの正規化をサポートしています。

- 最小/最大: 変換x_new = (x_old-min)/(max-min)を使用して列を正規化します。デフォルトはmin-maxです。

- Z-スコア: データから計算される平均および標準偏差を使用して、量的な列を正規化します。変換x_new = (x-平均)/標準偏差を使用して各列を正規化します。

- 線形目盛: 変換x_new = (x-0)/ max(abs(max), abs(min))を使用して各列を正規化します。

- 手動: 変換x_new = (x_old-shift)/scaleのshiftおよびscaleを指定して正規化を定義します。「手動」を選択した場合、次を指定します。

- シフト

- スケール

3. 完了後、「OK」をクリックします。

外れ値

外れ値は、通常のデータの個体群から離れているデータ値です。つまり、それは極値です。

正規分布では、外れ値は通常、平均値からの標準偏差が少なくとも3である。外れ値は、通常、極値ではない値と置き換えられるか、NULLと置き換えられます。

注意:

外れ値の処理は、量的な列に対してのみ定義できます。

「外れ値」変換を定義する手順:

1. 「変換タイプ」フィールドで、「外れ値」オプションを選択します。

2. 「外れ値のタイプ」フィールドで、次のいずれか1つのオプションを選択します。

- 標準偏差: これは、デフォルトの「外れ値」タイプです。この外れ値タイプの場合、標準偏差を入力して、次のフィールドで外れ値を定義します。

- シグマの倍数: これは、外れ値を定義する標準偏差の個数です。 デフォルトは3、つまり標準偏差3個分です。 標準偏差3個分とは、外れ値が平均- 3 *標準偏差より小さいか、平均+ 3 *標準偏差より大きいことを意味します。

- パーセント: 外れ値が下位パーセンテージおよび上位パーセント内の値であることを指定できます。デフォルトでは、外れ値が下位5%または上位5%であると指定しています。次のフィールドに値を入力して、デフォルトを変更できます。

- 下位のパーセント値

- 上位のパーセント値

- 値: 外れ値が下位値より小さい値または上位値より大きい値になるように、下位値および上位値を指定できます。これらの値を変更できますが、上位値は下位値よりも大きい値である必要があります。

- 下位値: 統計が使用可能な場合、デフォルトは-3*標準偏差です。統計が使用できない場合、デフォルトは0です。

- 上位値: 統計が使用可能な場合、デフォルトは+3*標準偏差です。統計が使用できない場合、デフォルトは1です。

3. 「置換後」フィールドでオプションを選択して、外れ値の置換方法を指定します。オプションは次のとおりです。

- Null (デフォルト)

- エッジ値
例: 列分布の平均が10で標準偏差が10の場合、外れ値は次のようになります。

- -5、つまり平均-3*標準偏差より小さい値

- 25、つまり平均+3*標準偏差より大きい値

外れ値=-10。-10をNullまたはエッジ値の-5で置換できます。

4. 完了後、「OK」をクリックします。

既存の列を使用

「既存の列を使用」オプションは、少なくとも1つの変換が存在する場合にのみ使用できます。

この選択肢は、複数の変換の追加または編集を行う場合に使用されます。

関連項目

- 複数の変換の追加または編集

複数の変換の追加または編集

複数の列の変換を同時に定義または編集できます。既存の変換を、1つ以上の列に適用することも可能です。

複数の変換の変換を追加または編集する手順:

1. 変換ノードをダブルクリックします。変換エディタが開きます。

2. 複数の列に対して同じ変換を定義するには、列を選択します。データ型が異なっていても互換性がある場合、それらの列を選択できます。たとえば、CHARとVARCHARは文字であり、互換性のあるデータ型です。すべての列に適用される変換が存在しない場合、メッセージが表示されます。をクリックします。
分割適用ウィザードが開きます。

a. すべての列に適用する「変換」タイプを選択します。

b. 選択した変換タイプに関連する特定の詳細を指定します。

c. 「次へ」をクリックします。

d. 統計の生成をクリックします。

e. 「終了」をクリックします。

3. すでに列を変換している場合は、同じ変換を複数の別の列に対して定義できます。
AGEをビニングしてAGE_BINを作成したと仮定します。同じ方法で複数列をビニングするには、AGEおよび同じ方法でビニングする複数の列を選択します。をクリックします。

分割適用ウィザードが開きます。

a. 「変換タイプ」に既存を使用を選択します。AGE_BINが、変換済列としてリストされます。その他の値は変更できません。

b. 「次へ」をクリックします。出力列の名前を変更できます。

c. 「完了時に統計を生成」を選択します。

d. 「終了」をクリックします。

4. 複数の変換を同時に編集するには、複数の変換を選択してをクリックします。
分割適用ウィザードが開きます。変換を編集し、「終了」をクリックします。

関連項目

- 分割適用ウィザード

カスタム変換の追加

「カスタム変換の追加」ダイアログ・ボックスでは、カスタム変換を定義できます。

新しい属性のデフォルトの名前はEXPRESSIONです。この名前は変更できます。

「カスタム変換の追加」ダイアログ・ボックスでは、次のタスクを実行できます。

- 式の追加: をクリックします。式ビルダーが開きます。式ビルダーを使用して、式を定義します。

- 式を検証します。

- 「OK」をクリックします。

- カスタム変換を編集します。

- カスタム変換の削除: をクリックします。

関連項目

- カスタム変換の編集

- 式ビルダー

分割適用ウィザード

分割適用ウィザードでは、複数の列の変換を同時に定義または編集できます。

ウィザードの初めのステップは、「変換を追加」ダイアログ・ボックスと似ています。カスタム変換は選択できません。

1. 「変換の選択」セクションで、次の操作を行います。

- 変換: 変換タイプを選択します。

- 選択した変換タイプに関連する詳細を指定します。

2. 「次へ」をクリックします。

3. 「列の選択」セクションで、変換された列の名前を指定します。名前は変更せずにそのまま使用することも、変更することも可能です。使用可能な変換は、選択したすべての列で実行可能な変換です。これは、オプションのセクションです。

4. 「終了」をクリックします。

- 列の定義
分割適用ウィザードの第2ステップでは、変換された列の名前を指定できます。名前は変更せずにそのまま使用することも、変更することも可能です。

関連項目

- 変換の追加

列の定義

分割適用ウィザードの第2ステップでは、変換された列の名前を指定できます。名前は変更せずにそのまま使用することも、変更することも可能です。

デフォルトでは、終了時に統計が生成されません。チェック・ボックスを選択して統計を生成します。

終了したら、「終了」をクリックします。

変換の編集

ノードが実行されると、「変換の編集」ダイアログ・ボックスに、変換されていない列および変換されたバージョンの両方の情報が表示されます

「変換の編集」ダイアログ・ボックスは、「変換を追加」ダイアログ・ボックスと似ています。

「編集」ダイアログ・ボックスの次のタブに、変換されていない列および変換されたバージョンの両方の情報が表示されます。

- 「ヒストグラム」 タブには、変換されていない属性および変換された属性の両方のヒストグラムが、2つのセットのヒストグラムに表示されます。タブの左側は、変換されていない列のヒストグラムです。タブの右側は、変換された列のヒストグラムです。

- 「統計」タブには、変換されたデータおよび元のデータの統計が表示されます。

注意:

データを変換した場合、変換済データは、元のデータのデータ型とは異なるデータ型を持つ場合があります。たとえば、AGEはNUMBER型を持ち、AGE_BINはVARCHAR2型を持ちます。

関連項目

- 変換の追加

カスタム変換の編集

カスタム変換の編集ダイアログ・ボックスでは、式ビルダーを使用して式を編集できます。

式を編集するには、次の手順を実行します。

1. 属性を選択し、をクリックします。式ビルダーが開きます。

2. 式ビルダーを使用して式を変更します。

3. 式を検証します。

4. 「OK」をクリックします。

式を削除するには、をクリックします。

関連項目

- 式ビルダー

変換ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

変換ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 変換: 変換の定義方法を指定します。これらの値を変更できます。
グリッドに変換の概要が示されます。各列に対して、名前(データ型)、変換および出力が表示されます。AGEをビニングしてAGE_BINを作成している場合、AGEは出力として使用されず、後続ノードに渡されません。

- ヒストグラム: ヒストグラムで使用されるビンの数を指定します。数値型、カテゴリ型および日付の各データ型に対して作成されるヒストグラムに、異なる数のビン数を指定できます。デフォルトでは、すべてのデータ型に10個のビンです。

- サンプル

- キャッシュ

- 詳細

関連項目

- 変換ノードの編集

変換ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

変換ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集

- 親の検証

- 実行

- データの表示

- 実行の強制

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 拡張貼付け

- 貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開き、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- データ・ビューア

8 モデル・ノード

モデル・ノードでは、構築するモデルおよびワークフローに追加するモデルを指定します。

「コンポーネント」ペインの「モデル」セクションに、モデル・ノードが含まれています。「コンポーネント」ペイン内のモデルは次のとおりです。

- モデルのタイプ
Oracle Data Minerでサポートされているモデル・ノードのタイプを表示します。

- 自動データ準備(ADP)
自動データ準備(ADP)では、アルゴリズムの要件に従って構築データが変換され、モデルに変換の指示が組み込まれて、モデルの適用時にテスト・データまたはスコアリング・データを変換する際にその指示が使用されます。

- モデル構築に使用されるデータ
Oracle Data Minerでは、モデルを構築する際に必ずしもデータ・ソースのすべての列を使用するとはかぎりません。

- モデル・ノードのプロパティ
モデル・ノードのプロパティでは、ノードの特性を調査および変更できます。

- 異常検出ノード
異常検出ノードでは、1クラスSVMアルゴリズムを使用して、不正行為などの発生頻度が低い事象を検出する1つ以上のモデルが構築されます。

- 相関ノード
相関ノードは、1つ以上の相関モデルを定義します。構築用のデータを指定するには、データ・ソース・ノードを相関ノードに接続します。

- 分類ノード
分類ノードでは、構築およびテストを行うための分類モデルを1つ以上定義します。

- クラスタリング・ノード
クラスタリング・ノードは、k-Means、O-Clusterおよび期待値の最大化の各アルゴリズムを使用してクラスタリング・モデルを構築します。

- 明示的特徴抽出ノード
明示的特徴抽出ノードは、明示的セマンティック分析(ESA)と呼ばれる特徴抽出アルゴリズムを使用して構築されます。

- 特徴抽出ノード
特徴抽出ノードでは、Non-negative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムを使用してモデルを構築します。

- モデル・ノード
モデル・ノードは、その定義にデータベース・リソースを使用します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。

- モデル詳細ノード
モデル詳細ノードは、モデルとアルゴリズムに関する情報を抽出し、提供します。

- R構築ノード
R構築ノードを使用すると、Rモデルを登録できます。Rモデルを構築し、分類および回帰マイニング機能のRモデル・テスト結果を生成します。R構築ノードでは、分類、回帰、クラスタリングおよび特徴抽出のマイニング機能のみサポートされています。

- 回帰ノード
回帰ノードでは、構築およびテストを行うための回帰モデルを1つ以上定義します。

- 「詳細設定」の概要
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびその他のモデル指定の編集、モデルの追加とノードからの削除が可能です。

- マイニング機能
各マイニング機能は、データ・マイニング・アルゴリズムを使用して解決可能なマイニング問題の種類を表しています。

モデルのタイプ

Oracle Data Minerでサポートされているモデル・ノードのタイプを表示します。

使用可能なモデルのタイプは次のとおりです。

- 異常検出ノード: 1クラス・サポート・ベクター・マシン(SVM)を使用して異常検出モデルを構築します。

- 相関ノード: マーケット・バスケット分析用のモデルを構築します。

- 分類ノード: 同じターゲット、ケースID、コストおよび分割(該当する場合)の設定を使用して分類モデルを構築し、テストします。このモデルでは、サポート・ベクター・マシン(SVM)、Naive Bayes (NB)、ディシジョン・ツリー(DT)、および一般化線形モデル(GLM)の分類アルゴリズムを使用します。

- クラスタリング・ノード: クラスタリング・アルゴリズムのk-Means、O-Clusterおよび期待値の最大化(EM)を使用してクラスタリング・モデルを構築します。EMには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

- 明示的特徴抽出ノード: 明示的セマンティック分析アルゴリズムを使用して特徴抽出モデルを構築します。

- 特徴抽出ノード: 特徴抽出アルゴリズムのNon-Negative Matrix Factorization、主成分分析(PCA)および特異値分解(SVD)を使用して特徴抽出モデルを構築します。PCAおよびSVDには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

- モデル・ノード: 現在のワークフローでは構築されなかったモデルをワークフローに追加します。このノードには入力データがありません。

- モデル詳細ノード: モデル構築ノード、モデル・ノードまたはモデルを生成する任意のノードからモデルの詳細を抽出します。

- 回帰ノード: 同じターゲット、ケースID、コストおよび分割(該当する場合)の設定を使用して、回帰モデルの集合を構築およびテストします。このモデルは、回帰アルゴリズムSVMおよびGLMを使用します。

自動データ準備(ADP)

自動データ準備(ADP)では、アルゴリズムの要件に従って作成データが変換され、モデルに変換の指示が組み込まれて、モデルの適用時にテスト・データまたはスコアリング・データを変換する際にその指示が使用されます。

モデルの構築に使用されるデータは適切に準備されている必要があります。アルゴリズムごとに必要な入力が異なります。たとえば、Naive Bayesにはビニングされたデータが必要です。

Oracle Database 12c以上に接続している場合、ADPによりテキスト・データが準備されます。

- 数値データの準備
自動データ準備では、アルゴリズムごとに異なる方法で数値データが準備されます。

- 手動データ準備
手動データ準備では、各アルゴリズムの要件を理解し、テスト・データまたはスコアリング・データを準備するために変換を実行する必要があります。

数値データの準備

自動データ準備では、アルゴリズムごとに異なる方法で数値データが準備されます。

次のいくつかの例は、ADPによって数値データがどのように準備されるかを示しています。

- ビニングされたデータを必要とするアルゴリズム(Naive Bayesなど)の場合、ADPは監視ありビニングを実行します。監視ありビニングは、予測子内の適切なカット位置を特定するためにターゲットを考慮に入れる特殊なビニング方法です。

- 正規化されているデータが必要なアルゴリズム(サポート・ベクター・マシンなど)の場合、数値データが正規化されます。

- 変換されていないデータを扱うことができるアルゴリズム(ディシジョン・ツリーなど)の場合、数値データを使用して、監視ありビニングと同様の方法でツリー内のスプリッタを特定できます。

手動データ準備

手動データ準備では、各アルゴリズムの要件を理解し、テスト・データまたはスコアリング・データを準備するために変換を実行する必要があります。

YOUTH、ADULTなどの必要な範囲に年齢の数値列を再コーディングする場合など、ビジネス上意味を持つデータに対して手動ビニングを実行する必要があります。それ以外の場合は、自動データ準備をお薦めします。

モデル構築に使用されるデータ

Oracle Data Minerでは、モデルを構築する際に必ずしもデータ・ソースのすべての列を使用するとはかぎりません。

モデル・ノードでは、一連の経験則を使用して、モデル構築プロセスから列を除外するかどうか、または単にマイニング型を数値型からカテゴリ型に変更するかが決定されます。

- モデル構築に特定の列を使用ない理由がいくつかあります。有用な情報が含まれていない列は、通常使用されません。
モデルを構築するために入力として使用される属性の正確なリストは、モデルの構築に使用されるアルゴリズムごとに異なります。あるアルゴリズムが特定のデータ型をサポートしない場合、Oracle Data Minerは、そのデータ型の属性を入力として使用しません。

分類モデルなどのターゲットを持つモデルの場合は、ターゲットをテキストにすることはできません。

- 同じマイニング型がすべてのモデルに使用されます。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、構築ノードの編集時にテキスト属性の特性を指定します。

- データの使用方法の表示と変更
データの使用方法は、構築エディタの「入力」タブおよび「詳細設定」ダイアログ・ボックスで表示したり変更できます。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

データの使用方法の表示と変更

データの使用方法は、構築エディタの「入力」タブおよび「詳細設定」ダイアログ・ボックスで表示したり変更できます。

- 構築エディタの「入力」タブ
「入力」タブでは、設定「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」によって、入力として使用される属性の自動選択およびマイニング型の自動選択が制御されます。

- 詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデル設定、データの使用方法、パフォーマンス設定およびアルゴリズム設定に関連する設定を編集できます。

構築エディタの「入力」タブ

「入力」タブでは、設定「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」によって、入力として使用される属性の自動選択およびマイニング型の自動選択が制御されます。

構築ノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」を選択します。

2. 「入力」タブをクリックします。「入力」タブでは、すべてのモデルに対してデフォルトで「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」フィールドが選択されています。Oracle Data Minerは、入力に使用する属性およびその属性の特性を決定します。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。モデルの実行後に、Oracle Data Minerは、属性の除外やマイニング型の変更など、これが行った変更を示すルールを生成します。経験則の詳細情報を表示するには、「表示」をクリックします。

注意:

これらの手順を使用して、相関モデルのデータの使用方法を表示および編集できません。

- 自動入力
自動入力を選択した場合、Oracle Data Minerは、有用な情報を提供しない属性を使用しません。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。

- 手動入力
入力を手動で指定するには、「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」の選択を解除します。

自動入力

自動入力を選択した場合、Oracle Data Minerは、有用な情報を提供しない属性を使用しません。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。

ノードの実行後に、使用された経験則がルールに示されます。詳細情報を表示するには、「表示」をクリックします。

手動入力

入力を手動で指定するには、「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」の選択を解除します。

手動入力オプションを使用して次の変更を加えることができます。

- 属性を無視する場合: 属性を入力として使用しない場合は、「入力」列に移動して出力アイコンをクリックします。無視アイコンを選択して、「OK」をクリックします。属性は使用されません。これは無視されます。同様に、無視した属性を使用するには、「入力」列内のをクリックしてを選択します。属性がモデル構築に使用されます。

- 属性のマイニング型を変更する場合: 「マイニング型」列に移動してドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- 数値型

- カテゴリ型

テキストのマイニング型は、「テキスト」および「テキスト・カスタム」です。列レベルのテキスト指定を作成するには、「テキスト・カスタム」を選択します。

- 手動でデータを準備する場合: デフォルトで、すべての属性に対して自動データ準備(ADP)が実行されます。ある属性について自動データ準備の実行が不要な場合は、「自動準備」列で該当の属性に対応するチェック・ボックスの選択を解除します。「自動準備」をオフにする場合は、その属性のデータ準備に対して責任を持つ必要があります。

注意:

ある属性のマイニング型が「テキスト」または「テキスト・カスタム」である場合、自動データ準備の選択を解除できません。

関連項目

- 自動データ準備(ADP)

詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデル設定、データの使用方法、パフォーマンス設定およびアルゴリズム設定に関連する設定を編集できます。

Oracle Data Minerにより選択されている列および選択されている各列に割り当てられているマイニング型を表示にするには、次の手順を実行します。

注意:

これらの手順を使用して、相関モデルのデータの使用方法を表示および編集できません。

1. データ・ソース・ノードをモデル・ノードに接続します。

2. モデル・ノードを右クリックして「実行」を選択します。

3. 次のいずれかの方法で、「詳細設定」ダイアログ・ボックスを開きます。

- モデル構築の完了後に、モデル・ノードを右クリックして「編集」を選択します。
「編集」 ダイアログ・ボックスが開きます。「詳細」をクリックします。

- モデル構築の完了後に、モデル・ノードを右クリックして「詳細設定」を選択します。

4. 「詳細設定」には、次の2つのグリッドがあります。

- 「モデル設定」グリッド: 上部のグリッドには、ノードにより構築されたモデルがリストされます。

- ダイアログ・ボックスの下部は、次のタブ表示です。

- データの使用方法: 「データの使用方法」 タブには、モデル構築に対して選択された列、各列でモデル構築に使用されたマイニング型、データ型、入力、自動データ準備およびルールに関する情報が表示されます。ルール(経験則)の詳細情報を表示するには、「表示」をクリックします。

- アルゴリズム設定

- パフォーマンス設定

5. モデル構築の入力として使用された列を表示するには、モデルを選択します。「データの使用方法」 タブでは、モデル構築ルールで使用された属性により、属性に適用された経験則が示されます。たとえば、マイニング型が変更されている可能性があります。詳細を確認するには「表示」をクリックします。

6. データの使用方法の情報は、モデルごとに変更できますが、複数のモデルのデータの使用方法を同時に変更することも可能です。

複数のモデルのデータの使用方法を変更するには、[Ctrl]キーを押しながら複数のモデルをクリックして選択します。変更を行い、「OK」をクリックします。選択されているすべてのモデルに対して、データの使用方法の変更が行われます。

注意:

自動データ準備をオフにすることも可能です。これはお薦めしません。自動データ準備をオフにした場合、各アルゴリズムに対して入力が正しく準備されていることを保証する必要があります。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

モデル・ノードのプロパティ

モデル・ノードのプロパティでは、ノードの特性を調査および変更できます。

モデル構築ノードのプロパティは、次のいずれかの方法で表示できます。

- ノードを選択して「表示」に移動し、「プロパティ」をクリックします。必要に応じて「プロパティ」タブをクリックします。

- ノードを右クリックし、コンテキスト・メニューから「プロパティに移動」を選択します。

以前のリリースでは、「プロパティ」はプロパティ・インスペクタと呼ばれていました。モデル・ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- モデル
「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、ノードでサポートされているアルゴリズムごとに1つのモデルが構築されます。

- ビルド
「ビルド」セクションには、モデル構築に関連する情報が表示されます。分類や回帰などのターゲットを持つモデルでは、ターゲットがリストされます。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

- テスト
「テスト」セクションは、分類および回帰モデルに対して表示されます。これらのモデルのみ、テストが可能です。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル

「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、ノードでサポートされているアルゴリズムごとに1つのモデルが構築されます。

各モデルに対して、モデルの名前、構築情報、アルゴリズムおよびコメントがグリッド内にリストされます。「構築」列には、最新の構築成功日時、またはモデルが構築されていないか正常に構築されなかったかが示されます。

リスト内のモデルを追加、削除または表示できます。モデルが後続のノードに渡されたかどうかを示すこともできます。

- リストからモデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 正常に構築されたモデルを表示するには、モデルを選択してをクリックします。

分類モデルは「プロパティ」ペインからチューニングできます。

- 出力列
「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

- モデルの追加
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをノードに追加できます。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

出力列

「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

デフォルト設定では、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

- モデルを無視するには、つまり後続ノードに渡さないようにするには、をクリックします。出力アイコンが無視アイコンに置き換わります。

- 無視を取り消すには、「無視」アイコンを再度クリックします。それが出力アイコンに変わります。

モデルの追加

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをノードに追加できます。

ノードにモデルを追加するには:

1. 「アルゴリズム」フィールドで、ドロップダウン・リストからアルゴリズムを選択します。たとえば、クラスタリング・ノードにモデルを追加する場合、使用可能なアルゴリズムはk-MeansおよびO-Clusterです。デフォルトのモデル名が表示されます。デフォルトのモデルを変更できます。

2. 「コメント」フィールドにコメントを追加します(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

3. 「OK」をクリックします。

ビルド

「ビルド」セクションには、モデル構築に関連する情報が表示されます。分類や回帰などのターゲットを持つモデルでは、ターゲットがリストされます。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

「構築」セクションには、次が表示されます。

- ターゲット: ターゲットが表示されます。ターゲットを変更するには、ドロップダウン・リストから新しいターゲットを選択します。

- ケースID: このノードで定義されたモデルのケースIDが表示されます。ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。ケースIDを編集するには、ドロップダウン・リストから別のケースIDを選択します。

- トランザクションID: 相関モデルに対してのみ表示されます。トランザクションIDを変更するには、「編集」をクリックします。

- 項目ID: 相関モデルに対してのみ表示されます。値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- 項目値: 相関モデルに対してのみ表示されます。値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

テスト

「テスト」セクションは、分類および回帰モデルに対して表示されます。これらのモデルのみ、テストが可能です。

「テスト」セクションでは、テストの実行方法を定義します。デフォルトでは、すべてのモデルがテストされます。ノード内のすべてのモデルは、同じ方法でテストされます。

関連項目

- 分類ノードのプロパティ

- 回帰ノードのプロパティ

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

異常検出ノード

異常検出ノードでは、1クラスSVMアルゴリズムを使用して、不正行為などの発生頻度が低い事象を検出する1つ以上モデルが構築されます。

異常検出ノードでは、デフォルトでは1クラスSVMアルゴリズムを使用して1つのモデルが構築されます。ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。

異常検出には、次の2つの方法があります。

- 異常検出モデルを構築して適用します。

- 予測問合せノードの1つである、異常検出問合せを使用します。

異常検出構築は、パラレルに実行できます。次の項では、異常検出ノードについて説明します。

- 異常検出ノードの作成
異常検出ノードでは、1クラスSVMアルゴリズムを使用して、不正行為などの発生頻度が低い事象やその他の異常を検出する1つ以上のモデルが構築されます。

- 異常検出ノードの編集
異常検出ノードの編集ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- モデル構築のデータ
Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

- 詳細モデル設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスには、上部ペインの「モデル設定」セクションにすべてのモデルがリストされます。モデルを追加したりノードから削除できます。

- 異常検出ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 異常検出ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「異常検出」

- 「パラレル処理について」

- 「異常検出問合せ」

異常検出ノードの作成

異常検出ノードでは、1クラスSVMアルゴリズムを使用して、不正行為などの発生頻度が低い事象やその他の異常を検出する1つ以上のモデルが構築されます。

モデル・ノードの入力は、変換ノードやデータ・ノードを含む、出力としてデータを生成する任意のノードです。

注意:

データにテキスト列が含まれている場合は、テキストの構築ノードを使用してテキスト列を準備します。Oracle Database 12c以上に接続している場合、自動データ準備を使用します。

異常検出ノードを作成するには、次の手順を実行します。

初めにワークフローを作成し、次にデータ・ソース・ノードを特定または作成します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「異常検出」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして「接続」をクリックします。異常検出ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. ケースIDの指定、データの使用方法の編集およびアルゴリズム設定の変更も可能です。これらのいずれかのタスクを実行するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。

6. これでノードは構築準備ができました。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

関連項目

- 「異常検出ノードの編集」

- 「テキストの構築」

異常検出ノードの編集

異常検出ノードの編集ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

異常検出ノードの編集ダイアログ・ボックスを開くには、異常検出ノードをダブルクリックするか、異常検出ノードを右クリックして「編集」をクリックします。

異常検出ノードの編集ダイアログ・ボックスには次のタブがあります。

- ビルド(AD)
異常検出用の「ビルド」タブには、構築するモデルおよびケースIDがリストされます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

ビルド(AD)

異常検出用の「ビルド」タブには、構築するモデルおよびケースIDがリストされます。

次のように指定します。

1. 「ケースID」を選択します。「ケースID」リストから属性を選択します。この属性は、ケースを一意に識別する必要があります。

注意:

ケースIDは必須ではありません。ただし、ケースIDにより構築およびテストを反復しやすくなります。

ケースIDは、GLM診断情報の生成には必須です。

ケースIDを指定すると、ノード内のすべてのモデルが同じケースIDを持ちます。

2. 「モデル設定」リストで、構築するモデルを指定します。次のタスクも実行できます。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルを編集するには、モデルを選択してをクリックします。「詳細モデル設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- 既存のモデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

3. ノードの定義を完了するには、「OK」をクリックします。

関連項目

- モデルの追加(AD)

- 「詳細モデル設定」

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

モデル構築のデータ

Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

Oracle Data Minerは次のために経験則を使用します。

- モデル構築に使用される入力データの属性を決定します。

- 各属性のマイニング型を決定します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

詳細モデル設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスには、上部ペインの「モデル設定」セクションにすべてのモデルがリストされます。モデルを追加したりノードから削除できます。

詳細設定を変更または表示するには、ノードを右クリックして「詳細設定」を選択します。

- モデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルのデータ使用方法を変更するには、上部ペインでモデルを選択します。「データの使用方法」で必要な変更を行います。

- デフォルトのアルゴリズムを変更するには、上部ペインでモデルを選択します。「アルゴリズム設定」タブで必要な変更を行います。

- モデルの追加(AD)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、ノードのモデルを追加または変更できます。

- データの使用方法
「データの使用方法」タブには、データ・ソース内のすべての属性がリストされるデータ・グリッドがあります。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

- 「ADのアルゴリズム設定」

- 「データの使用方法の表示と変更」

- 「アルゴリズム設定」

モデルの追加(AD)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、ノードのモデルを追加または変更できます。

アルゴリズムはすでに選択されています。モデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドには、選択されているアルゴリズムが表示されます。これを変更して、ドロップダウン・リストから別のアルゴリズムを選択できます。

2. 「名前」フィールドに、モデルの名前を入力します。

3. 「コメント」フィールドにコメントを追加します(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックします。

データの使用方法

「データの使用方法」タブには、データ・ソース内のすべての属性がリストされるデータ・グリッドがあります。

「データの使用方法」タブは、相関ノードではサポートされません。任意の値の変更、入力として使用されない属性の確認またはマイニング型の確認を行うには、下部ペインで「表示」を選択します。

データの使用方法の情報は、複数のモデルで同時に変更できます。各属性に対して、グリッドには次のリストが表示されます。

- 属性: これは、属性の名前です。

- データ型: これは、属性のOracle Databaseデータ型です。

- 入力: 属性がモデルの構築に使用されるかどうかを示します。入力タイプを変更するには、「自動」をクリックします。次にアイコンをクリックして新しいアイコンを選択します。分類モデルや回帰モデルなどのターゲットを持つモデルの場合は、ターゲットが赤色のターゲット・アイコンでマークされます。

- アイコンは、属性がモデルの構築に使用されることを示します。

- アイコンは、属性が無視される、つまりモデルの構築に使用されないことを示します。

- マイニング型: これは属性の論理型で、数値型(数値データ)、カテゴリ型(文字データ)、ネストした数値型、またはネストしたカテゴリ型、テキストまたはカスタム・テキストのいずれかです。属性の型がマイニングでサポートされない場合、列は空白になります。マイニング型はアイコンで示されます。このアイコン上にカーソルを置くと、アイコンが何を表しているか確認できます。マイニング型を変更するには、「自動」をクリックして、次に属性の型をクリックします。リストから新しい型を選択します。マイニング型は、次のように変更できます。

- 数値型はカテゴリ型に変更できます。カテゴリ型への変更により、数値が文字列にキャストされます。

- カテゴリ型。

- ネストしたカテゴリ型およびネストした数値型は変更できません。

- 自動準備: 「自動準備」が選択された場合、属性上で自動データ準備が実行されます。「自動準備」が選択されていない場合、属性上で自動データ準備は実行されません。この場合、正規化など、モデルの構築に使用されるアルゴリズムで必要になる可能性のあるデータ操作を実行する必要があります。ターゲット属性に対してはデータ準備は行われません(または必要ありません)。デフォルトでは、自動データ準備が実行されます。

- ルール: モデルの実行後に、「ルール」には使用された経験則が示されます。詳細を確認するには「表示」をクリックします。

属性を入力として選択しない理由が2つあります。

- 属性のデータ型が、モデルの構築に使用されるアルゴリズムでサポートされていないため。
たとえば、O-Clusterでは、DM_NESTED_NUMERICALSなどのネストしたデータ型はサポートされません。DM_NESTED_NUMERICALSの型の属性を使用してO-Clusterモデルを構築すると、構築に失敗します。

- 属性がマイニングに有用なデータを提供しないため。たとえば、不変またはほぼ不変の値を持つ属性が該当します。
この種類の属性を含めた場合、これらを除外した場合よりモデルの品質が低下します。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

- 自動データ準備(ADP)

異常検出ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。異常検出ノードのプロパティを表示するには、次の手順を実行します。

- ノードを右クリックし、コンテキスト・メニューから「プロパティに移動」を選択します。

- 「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。

異常検出の「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル(AD)
「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、1つのモデルが構築されます。

- ビルド(AD)
「ビルド」セクションには、ノードで定義されているモデルのケースIDが表示されます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル(AD)

「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、1つのモデルが構築されます。

各モデルに対して、モデルの名前、構築情報、アルゴリズムおよびコメントがグリッド内にリストされます。「構築」列には、最新の構築成功日時、またはモデルが構築されていないか正常に構築されなかったかが示されます。

リスト内のモデルを追加、削除または表示できます。モデルが後続のノードに渡されたかどうかを示すこともできます。

- モデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」モデル・ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルを表示するにはをクリックします。適切なモデル・ビューアが開きます。

- モデルを複製するには、モデルを選択してをクリックします。

- 出力列(AD)
「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

- モデルの追加(AD)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、ノードのモデルを追加または変更できます。

出力列(AD)

「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

- モデルを無視するにはをクリックします。出力アイコンが無視アイコンに置き換わります。

- 無視を取り消すには、「無視」アイコンを再度クリックします。アイコンが出力アイコンに変わります。

モデルの追加(AD)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、ノードのモデルを追加または変更できます。

アルゴリズムはすでに選択されています。モデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドには、選択されているアルゴリズムが表示されます。これを変更して、ドロップダウン・リストから別のアルゴリズムを選択できます。

2. 「名前」フィールドに、モデルの名前を入力します。

3. 「コメント」フィールドにコメントを追加します(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックします。

ビルド(AD)

「構築」セクションには、ノードで定義されているモデルのケースIDが表示されます。

ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。ケースIDを変更するには、リストから別の属性を選択します。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

異常検出ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、異常検出ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。異常検出ノードの編集ダイアログ・ボックスを開きます。

- 詳細設定。「詳細モデル設定」を開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示。選択されているモデルの異常検出モデル・ビューアを開きます。

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「異常検出ノードの編集」

- 「詳細モデル設定」

相関ノード

相関ノードは、1つ以上の相関モデルを定義します。構築用のデータを指定するには、データ・ソース・ノードを相関ノードに接続します。

相関ノード内のすべてのモデルは、同じ入力データを持ちます。

注意:

相関モデル用のデータは、トランザクション形式である必要があります。

相関モデルは、信頼度および支持度の低いルールを非常に多く生成する場合もあれば、ルールをまったく生成しない場合もあります。

相関構築は、パラレルに実行できます。

この項では、次の項目について説明します。

- 相関ノードの動作
デフォルトでは、相関ノードはAprioriアルゴリズムを使用して1つのモデルを構築します。

- 相関ノードの作成
相関モデルの構築に使用されるデータは、トランザクション形式である必要があります。

- 相関構築ノードの編集
相関構築ノード・エディタでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

- 相関ノードの詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデルの追加または削除および各モデルのデフォルトのアルゴリズム設定の変更が可能です。

- 相関ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- 相関構築のプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- ARモデルのトラブルシューティング

相関ノードの動作

デフォルトでは、相関ノードはAprioriアルゴリズムを使用して1つのモデルを構築します。

Aprioriアルゴリズムでは、次のことが想定されます。

- データはトランザクショナル・データです。

- データには多くの欠損値があります。Aprioriアルゴリズムは、すべての欠損値をスパース・データとして解釈し、スパース・データを処理するための独自のメカニズムを持っています。

ノード内のすべてのモデルは、同じケースID、項目IDおよび項目値を持ちます。ケースIDは2列にすることができます。たとえば、データ・ソースSH.SALESの場合、CUST_IDとTIME_IDの組合せをケースIDにすることができます。

相関ノードに対しては、自動データ準備は実行されません。「アイテム値」の値としてデフォルトの「存在」以外の値を選択した場合、データの準備が必要な場合があります。

関連項目

- ARモデルのデータ

相関ノードの作成

相関モデルの構築に使用されるデータは、トランザクション形式である必要があります。

相関ノードを作成するには、次の手順を実行します。

初めにワークフローを作成し、次にデータ・ソースを特定または作成します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「相関」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。相関ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. 「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ウィンドウが開きます。

6. 相関ノードに対して、次を指定します。

- トランザクションID: をクリックして1つ以上のトランザクションIDを挿入します。

- 項目ID: ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- 値: 存在(デフォルト)

7. 「OK」をクリックします。

8. ノードの定義が終了すると、ノードの構築準備が完了します。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

関連項目

- 「相関構築ノードの編集」

相関構築ノードの編集

相関構築ノード・エディタでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開くには、相関ノードをダブルクリックするか、相関ノードを右クリックして「編集」を選択します。「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスは、次で構成されています。

- ビルド
「ビルド」タブでは、モデル構築に必要な詳細を指定できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- フィルタ
「フィルタ」タブでは、フィルタする項目を追加できます。項目のソースはデータ・ソース・ノードであり、モデルではありません。

- 集計
「集計」ダイアログ・ボックスでは、集計に使用する項目を追加できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

ビルド

「ビルド」タブでは、モデル構築に必要な詳細を指定できます。

「ビルド」タブで指定する設定は次のとおりです。

- トランザクションID: これらは、トランザクションを一意に識別する属性の組合せです。トランザクションIDを指定するには、をクリックします。「列の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。1つ以上の属性を、「使用可能な属性」リストから「選択された属性」リストに移動します。「OK」をクリックします。

- アイテムID: 項目を識別します。リストから属性を選択します。

- アイテム値: 存在(デフォルト)。ドロップダウン・リストから属性を選択できます。これはオプションのフィールドです。
項目値列では、(リンゴ3個などの)項目数、(マッキントッシュのリンゴなどの)項目タイプなどの情報を指定できます。

リストから属性を選択する場合、その属性は10より少ない数の個別値を持っている必要があります。最大個別件数のデフォルト値は10です。相関のモデル構築プリファレンスの値を変更できます。

注意:

項目値の属性を指定する場合、データの準備が必要な場合があります。

次のタスクを実行できます。

- モデルの追加: をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルの削除: モデルを選択してをクリックします。

- モデルの編集: モデルを選択してをクリックします。相関ノードの詳細設定ダイアログ・ボックスが開きます。ここで、モデルの設定やアルゴリズムの設定を指定できます。

- 既存モデルのコピー: モデルを選択してをクリックします。

この時点で、「OK」をクリックしてモデル定義を完了できます。

- 列の選択(AR)
「列の選択」ダイアログ・ボックスでは、モデル構築に含める属性またはモデル構築から除外する属性を追加または削除できます。

関連項目

- モデルの追加(AR)

- 「相関ノードの詳細設定」

- モデル構築

列の選択(AR)

「列の選択」ダイアログ・ボックスでは、モデル構築に含める属性またはモデル構築から除外する属性を追加または削除できます。

属性を選択するには、次の手順を実行します。

1. 「使用可能な属性」リストで属性を1つ以上選択します。

2. リスト間の矢印を使用して、選択内容を「選択された属性」リストに移動します。

3. 「OK」をクリックします。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

- 詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、パーティション構築のタイプを選択および設定できます。

詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、パーティション構築のタイプを選択および設定できます。

パーティション構築のタイプを設定するには、次の手順を実行します。

1. 「パーティション構築タイプ」フィールドで、次のいずれかのオプションを選択します。

- 2つの組合せ

- パーティションは1つのスレーブで処理されます

- パーティションは複数のスレーブで処理されます

2. 「OK」をクリックします。

フィルタ

フィルタタブでは、フィルタする項目を追加できます。項目のソースはデータ・ソース・ノードであり、モデルではありません。

1. フィルタの有効化をクリックします。
「含む」セクションでは、項目を含めることができます。「除外」セクションでは、項目をフィルタから除外できます。

2. 「含む」を展開して、項目をフィルタし、フィルタ・ルールに含めます。項目の追加および削除は、ルールの「先行情報」セクションと「結果」セクションの両方で実行できます。

- 項目を包含ルールに追加するには、をクリックします。「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 項目をルールから削除するには、をクリックします。

3. 「除外」を展開して、項目をフィルタし、フィルタ・ルールから除外します。

- 項目を除外ルールに追加するには、をクリックします。「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 項目をルールから削除するには、をクリックします。

4. 「詳細設定」をクリックします。「入力データの事前処理」ダイアログ・ボックスで、オプション入力データを事前処理してアイテムを抽出を選択できます。このオプションを選択してノードを実行すると、内部表が生成され、すべての個別の項目値とそれぞれの合計数およびサポートが含まれます。この表は、基本となるデータを問い合せるかわりに使用されるため、UIとの対話が大幅に向上します。

5. 「OK」をクリックします。

- アイテムの検索
「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ・ルールに含める項目またはフィルタ・ルールから除外する項目を検索および追加できます。

アイテムの検索

「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスでは、フィルタ・ルールに含める項目またはフィルタ・ルールから除外する項目を検索および追加できます。

1. 検索対象フィールドに、検索する項目の名前を入力します。

2. 「設定」セクションで、次のフィールドに項目に関する追加情報を入力します。

- ソート基準

- フェッチ・サイズ

- サンプル・サイズ

- すべてのデータを使用

3. 「検索」をクリックします。

4. 「検出されたアイテム」セクションで、フィルタ・ルールに追加する項目を選択し、「追加」をクリックします。項目が「選択済アイテム」セクションに表示されます。

5. 「OK」をクリックします。

集計

「集計」ダイアログ・ボックスでは、集計に使用する項目を追加できます。

項目を集計に含めるか集計から除外するには、次の手順を実行します。

1. 「使用可能」セクションで、追加する項目を選択します。

2. 必要に応じて矢印をクリックして、項目を「選択済」セクションに移動します。

3. 「OK」をクリックします。
相関ルールで使用される項目が追加または削除されます。

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

相関ノードの詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデルの追加または削除および各モデルのデフォルトのアルゴリズム設定の変更が可能です。

このダイアログ・ボックスの上部ペインには、ノード内のすべてのモデルがリストされます。モデルの追加および削除が可能です。

1. 「詳細設定」ダイアログ・ボックスを開くには、次の手順を実行します。

- 「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでをクリックします。

- ノードを右クリックして「詳細設定」をクリックします。

「詳細設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 次のタスクを実行できます。

a. モデルの削除。

b. モデルの追加。

c. アルゴリズム設定の変更。アルゴリズム設定を変更するには、上部ペインでモデルを1つ選択します。「アルゴリズム設定」タブで、最大ルール長、最小信頼度および最小支持度を変更できます。

3. 「OK」をクリックします。

注意:
相関モデルで非常に多数のルールが作成される場合もあれば、ルールがまったく作成されない場合もあります。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

- 「アルゴリズム設定」

- 「モデルの追加」

- 「相関構築ノードの編集」

相関ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。相関ノードのコンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 詳細設定。「アルゴリズム設定」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示。選択したモデルのARモデル・ビューアを開きます。

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「ARモデル・ビューア」

- 相関ルールのアルゴリズム設定

相関構築のプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

相関構築ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル(AR)
「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、1つのモデルが構築されます。

- ビルド(AR)
「ビルド」セクションには、ノードで定義されているモデルのトランザクションID、項目IDおよび項目値が表示されます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- フィルタ
「フィルタ」タブでは、フィルタする項目を追加できます。項目のソースはデータ・ソース・ノードであり、モデルではありません。

- 集計
「集計」ダイアログ・ボックスでは、集計に使用する項目を追加できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル(AR)

「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、1つのモデルが構築されます。

各モデルに対して、モデルの名前、構築情報、アルゴリズムおよびコメントがグリッド内にリストされます。「構築」列には、最新の構築成功日時、またはモデルが構築されていないか正常に構築されなかったかが示されます。

リスト内のモデルを追加、削除または表示できます。モデルが後続のノードに渡されたかどうかを示すこともできます。

- リストからモデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 正常に構築されているモデルを表示するには、をクリックします。適切なモデル・ビューが開きます。

- モデルのコピーを作成するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルの追加(AR)

- 出力列(AR)

モデルの追加(AR)

アルゴリズムはすでに選択されています。モデルをリストに追加するには、次の手順を実行します。

1. モデル名をそのまま使用するか変更します。

2. 「コメント」フィールドにコメントを追加します(該当する場合)。これはオプションです。

3. 「OK」をクリックします。これにより、リストに新しいモデルが追加されます。新しいモデルは、既存のモデルと同じ構築特性を持ちます。また、詳細設定のデフォルト値を持ちます。

出力列(AR)

「モデル設定」グリッドの「出力」列では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。次のタスクを実行できます。

- モデルを無視するにはをクリックします。アイコンがに変わります。

- モデルの無視を取り消すには、無視アイコンを再度クリックします。アイコンが出力アイコンに変わります。

ビルド(AR)

「ビルド」セクションには、ノードで定義されているモデルのトランザクションID、項目IDおよび項目値が表示されます。

ノード内のすべてのモデルは、同じトランザクションID、項目IDおよび項目値を持ちます。表示される情報は、次のとおりです。

- トランザクションID: トランザクションIDを変更するには、「編集」をクリックします。

- アイテムID: ドロップダウン・リストから別の項目IDを選択できます。

- アイテム値: ドロップダウン・リストから別の項目値を選択できます。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

フィルタ

フィルタタブでは、フィルタする項目を追加できます。項目のソースはデータ・ソース・ノードであり、モデルではありません。

1. フィルタの有効化をクリックします。
「含む」セクションでは、項目を含めることができます。「除外」セクションでは、項目をフィルタから除外できます。

2. 「含む」を展開して、項目をフィルタし、フィルタ・ルールに含めます。項目の追加および削除は、ルールの「先行情報」セクションと「結果」セクションの両方で実行できます。

- 項目を包含ルールに追加するには、をクリックします。「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 項目をルールから削除するには、をクリックします。

3. 「除外」を展開して、項目をフィルタし、フィルタ・ルールから除外します。

- 項目を除外ルールに追加するには、をクリックします。「アイテムの検索」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 項目をルールから削除するには、をクリックします。

4. 「詳細設定」をクリックします。「入力データの事前処理」ダイアログ・ボックスで、オプション入力データを事前処理してアイテムを抽出を選択できます。このオプションを選択してノードを実行すると、内部表が生成され、すべての個別の項目値とそれぞれの合計数およびサポートが含まれます。この表は、基本となるデータを問い合せるかわりに使用されるため、UIとの対話が大幅に向上します。

5. 「OK」をクリックします。

集計

「集計」ダイアログ・ボックスでは、集計に使用する項目を追加できます。

項目を集計に含めるか集計から除外するには、次の手順を実行します。

1. 「使用可能」セクションで、追加する項目を選択します。

2. 必要に応じて矢印をクリックして、項目を「選択済」セクションに移動します。

3. 「OK」をクリックします。
相関ルールで使用される項目が追加または削除されます。

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

分類ノード

分類ノードでは、構築およびテストを行うための分類モデルを1つ以上定義します。

構築用のデータを指定するには、データ・ソース・ノードを分類ノードに接続します。分類ノード内のモデルは、すべて同じターゲットとケースIDを持ちます。ターゲットは1つのみ指定できます。分類構築は、パラレルに実行できます。

分類予測の実行には、次の2つの方法があります。

- 分類モデルを構築してテストします。これは、分類ノードを使用して、分類を行うための新しいデータにモデルを適用することで行います。

- 予測問合せの一種である予測問合せを使用します。

この項の内容は次のとおりです。

- 分類ノードのデフォルト動作
分類ノードのデフォルト動作は、特定のアルゴリズム、モデルのテストとチューニング、ケースIDなどに基づきます。

- 分類ノードの作成
分類ノードでは、構築およびテストを行うための分類モデルを1つ以上定義します。

- モデル構築のデータ
Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

- 分類構築ノードの編集
「分類ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 分類モデルの詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびその他のモデル指定の編集、モデルの追加とノードからの削除が可能です。

- 分類ノードのプロパティ
分類ノードのプロパティでは、モデル構築およびテストに関する情報を表示および変更できます。

- 分類構築ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「予測問合せ」

分類ノードのデフォルト動作

分類ノードのデフォルト動作は、特定のアルゴリズム、モデルのテストとチューニング、ケースIDなどに基づきます。

- 使用されるアルゴリズム: 2項ターゲットに対して、分類ノードは次の4個のアルゴリズムを使用してモデルを構築します。

- GLM分類モデル

- SVM分類モデル

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム

- Naive Bayes

ターゲットが2項ではない場合、デフォルトではGLMは構築されません。GLMモデルを明示的にノードに追加できます。モデルは、同じ構築データおよび同じターゲットを持つ必要があります。

注意:

特定のモデルの作成を望まない場合は、モデルのリストからそのモデルを削除します。モデル名の左側の青色のチェック・マークにより、後続ノードで使用されるモデルが選択されます。それにより、構築するモデルは選択されません。

- モデルのテスト: デフォルトでは、すべてのモデルがテストされます。構築データを構築データ・セットおよびテスト・データ・セットにランダムに分割することにより、テスト・データは作成されます。デフォルトの分割比率は60:40です。つまり、60%の構築と40%のテストです。Oracle Data Minerは、構築表およびテスト表の作成時に、適宜圧縮を使用します。

- ノードの接続: 構築データ・ソース・ノードとテスト・データ・ソース・ノードの両方を、構築ノードに接続できます。

- モデルのテスト: テスト・ノードと個別のテスト・データを使用して、分類モデルをテストできます。

- テスト結果の解釈

- モデルのチューニング: 分類のテスト後に、各モデルをチューニングできます。

- ケースID: ケースIDはオプションです。ただし、ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

関連項目

- 表作成ノードおよび圧縮

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- 「テスト・ノード」

- 「分類モデルのチューニング」

分類ノードの作成

分類ノードでは、構築およびテストを行うための分類モデルを1つ以上定義します。

まず、ワークフローを作成します。次に、分類ノード用のデータ・ソース・ノードを特定または作成します。

分類ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「分類」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして「接続」をクリックします。分類ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. 「分類ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ターゲットを1つ指定する必要があります。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。ターゲットをテキストにすることはできません。

6. テスト用の別のデータ・ソース・ノードを指定するには、2番目のデータ・ソース・ノードを構築ノードに接続します。これはオプションです。

7. 編集操作を終了してオプションのテスト・データ・ソースを接続すると、ノードの構築準備が完了します。ノードを右クリックし、メニューから「実行」を選択します。

テスト・データ・ソースを指定した場合、ノードを実行すると、構築データ・ソースからの接続には「構築」というラベルが付き、テスト・データ・ソースからの接続には「テスト」というラベルが付きます。

関連項目

- 「分類構築ノードの編集」

モデル構築のデータ

Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

Oracle Data Minerは次のために経験則を使用します。

- モデル構築に使用される入力データの属性を決定します。

- 各属性のマイニング型を決定します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

分類構築ノードの編集

「分類ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

分類構築ノードの編集ダイアログ・ボックスを開くには、分類ノードをダブルクリックするか、分類ノードを右クリックして「編集」を選択します。

「分類ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスには次のタブがあります。

- ビルド(分類)
構築ノードでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

ビルド(分類)

構築ノードでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

構築するモデルの特性を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「ターゲット」フィールドで、ドロップダウン・リストからターゲットを選択します。リストには、構築ノードに接続されているデータ・ソース・ノード内で指定された表またはビューの属性が含まれています。

ターゲットを1つ指定する必要があります。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

2. 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストから属性を1つ選択します。この属性は、ケースを一意に識別する必要があります。ケースIDを指定すると、ノード内のすべてのモデルが同じケースIDを持ちます。

注意:

ケースIDを指定しない場合は、表を生成する必要があるため、処理は低速になります。

ケースIDは、GLM診断情報の生成には必須です。

入力データ内の列がネストされた列である場合、ケースIDは必須です。つまり、高密度および高深度(多数の名前/値ペア)の状態です。ケースIDがない場合、ソート操作に失敗する可能性があります。

3. 「モデル設定」セクションで、構築するモデルを選択します。2項ターゲットを持つ分類ノードの場合、Naive Bayes (NB)、ディシジョン・ツリー(DT)、サポート・ベクター・マシン(SVM)および一般化線形モデル(GLM)のモデルがデフォルトで指定されています。

- モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルを編集するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。

- 既存のモデルをコピーするには、コピー対象モデルを選択してをクリックします。

デフォルトでは、モデルは、構築データ・セットを分割して作成されたテスト・データ・セットを使用してテストされます。この方法でのモデルのテストを望まない場合は、分類ノードの「プロパティ」ペインの分類テスト・ノード・セクションに移動します。かわりに、テスト・ノードとテスト・データ・ソース・ノードを使用してモデルをテストできます。

- ケースIDがない場合
ケースIDが指定されていない場合、Oracle Data Minerは、行番号を使用して生成されたケースIDが含まれるすべての入力データ用の表を作成します。

関連項目

- 「分類モデルの詳細設定」

- 「分類ノードのテスト」

ケースIDがない場合

ケースIDが指定されていない場合、Oracle Data Minerは、行番号を使用して生成されたケースIDが含まれるすべての入力データ用の表を作成します。

この表は、構築の作成用およびランダム・サンプル・ビューのテスト用のソースとして使用されます。生成されたケースIDは、すべての問合せに対して不変です。これは、一貫したテスト結果が生成されることを保証します。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

- パーティション列の追加
「パーティション列の追加」ダイアログ・ボックスでは、パーティション化する列を追加できます。パーティション列は、構築モデルのパーティション化に使用されます。

パーティション列の追加

「パーティション列の追加」ダイアログ・ボックスでは、パーティション化する列を追加できます。パーティション列は、構築モデルのパーティション化に使用されます。

「使用可能な属性」リストでパーティション化する列を選択し、矢印をクリックして、それらの列を「選択された属性」リストに移動します。「使用可能な属性」リストには、データ型がサポートされている列のみが表示されます。

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

分類モデルの詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびその他のモデル指定の編集、モデルの追加とノードからの削除が可能です。

「詳細設定」ダイアログ・ボックスには、次の設定があります。

- データの使用方法

- アルゴリズム設定

- パフォーマンス設定

詳細設定を変更または表示するには、「分類ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでをクリックします。または、分類構築ノードを右クリックして、「詳細設定」をクリックします。

「詳細設定」ダイアログ・ボックスには、上部ペインにノード内のすべてのモデルがリストされます。ダイアログ・ボックスの上部ペインで、モデルの追加およびモデルの削除が可能です。

下部ペインで、上部ペインで選択されたモデルの次の情報を表示または編集できます。

- データの使用方法

- 「アルゴリズム設定」
変更可能な設定は、アルゴリズムによって異なります。

- 「ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定」

- 「GLM分類アルゴリズム設定」

- 「Naive Bayesアルゴリズム設定」

- 「SVM分類アルゴリズム設定」

- 「パフォーマンス設定」

- モデルの追加

モデルの追加

モデルをリストに追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- モデルの追加(分類)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルを追加できます。

モデルの追加(分類)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルを追加できます。

モデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドで、アルゴリズムを選択します。

2. 「名前」フィールドに、デフォルト名が表示されます。デフォルトを使用することも、モデル名を変更することも可能です。

3. 「コメント」フィールドにコメントを入力できます(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックして、モデルをノードに追加します。

分類ノードのプロパティ

分類ノードのプロパティでは、モデル構築およびテストに関する情報を表示および変更できます。

分類モデルを構築する前に、ターゲットを指定してください。ケースIDを指定できます。ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

プロパティを表示できない場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

分類ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 分類ノード・モデル
分類ノードには、ノードの実行時に構築されるモデルがリストされます。デフォルトでは、分類構築ノードは3つの分類モデルを作成します

- 分類ノードの構築
「ビルド」セクションには、ターゲットとケースIDが表示されます。構築ノードは、データ・ソース・ノードに接続されている必要があります。

- 分類ノードのテスト
「テスト」セクションでは、テストに使用されるデータおよび実行するテストを指定します。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

分類ノード・モデル

分類ノードには、ノードの実行時に構築されるモデルがリストされます。デフォルトでは、分類構築ノードは3つの分類モデルを作成します

分類モデルでは、それぞれ異なる分類アルゴリズムが使用されます。

- サポート・ベクター・マシン(SVM)

- Naive Bayes (NB)

- ディシジョン・ツリー(DT)

- 一般化線形モデル(GLM)。このアルゴリズムは、ターゲットが2項の場合のみ、デフォルトとして使用されます。多クラス・ターゲットの場合、モデルを追加する場合にGLMアルゴリズムを指定することもできます。

「モデル設定」には、構築されるモデルがリストされます。

次のタスクを実行できます。

- 追加: モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 削除: モデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- テスト結果の比較: モデルがテストされた場合、2つ以上のモデルを選択してをクリックすることで、テスト結果を比較できます。

- 表示: モデルが正常に構築された場合、モデルを選択してをクリックすることでモデルを表示できます。モデル・ビューアは、モデルの作成に使用されたアルゴリズムによって異なります。

- 「GLM分類モデル・ビューア」

- 「ディシジョン・ツリー・モデル・ビューア」

- Naive Bayesモデル・ビューア

- 「SVM分類モデル・ビューア」

- 複製: モデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルのチューニング: モデルをチューニングするには、モデルを選択してをクリックします。このオプションはパーティション化されたモデルには使用できません。

モデルが後続のノードに渡されたかどうかを示すこともできます。

- 分類ノードの出力列

関連項目

- 「モデルの追加(分類)」

- 「分類モデルのチューニング」

分類ノードの出力列

「モデル設定」グリッドの「出力」列では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

- モデルを無視するには、つまり後続ノードに渡さないようにするには、をクリックします。アイコンが無視アイコンに変わります

- 無視を取り消すには、「無視」アイコンを再度クリックします。それが出力アイコンに変わります。

分類ノードの構築

「構築」セクションには、ターゲットとクラスIDが表示されます。構築ノードは、データ・ソース・ノードに接続されている必要があります。

次のタスクを実行できます。

- ターゲット: 「ターゲット」ドロップダウン・リストからターゲットを選択できます。

- ケースID: ケースIDを変更または選択するには、「ケースID」ドロップダウン・リストから属性を1つ選択します。この属性は、ケースを一意に識別します。 ケースIDはオプションのフィールドです。ケースIDを選択しない場合、処理は低速になります。

分類ノードのテスト

「テスト」セクションでは、テストに使用されるデータおよび実行されるテストを指定します。

次の設定を指定できます。

- テストの実施: 分類ノードをテストするには、このオプションを選択します。デフォルトの設定では、構築データを2つのサブセットにランダムに分割して構築されたテスト・データを使用して、構築されたすべてのモデルがテストされます。デフォルトでは、次のテストが実行されます。

- パフォーマンス・メトリック

- パフォーマンス・マトリックス

- ROC曲線(バイナリ・クラスのみ)

- リフトおよび利益: 頻度による上位5件のターゲット・クラスのリフトおよび利益。「編集」をクリックします。「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

- チューニングに対して選択したテスト結果を生成: モデルのチューニングを計画している場合は、テスト・ノードではなく、構築ノード内でモデルをテストする必要があります。

注意:

このオプションはパーティション化されたモデルには使用できません。

- テスト・データ: テスト・データを作成するための次のいずれかのオプションを選択します。

- テストにすべてのマイニング構築データを使用

- テストに分割ビルドデータを使用

- テストの分割(%)

- 次の分割を作成: 表(デフォルト)

- テストにテストデータソースを使用: 構築データを接続した後にテスト・データ・ソースを構築ノードに接続するには、このオプションを選択します。

注意:

モデルをテストする別の方法は、テスト・ノードの使用です。

- ターゲット値の選択
「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスでは、頻度カウントを変更することで、ターゲット値の数を変更できます。

関連項目

- 「テスト・ノード」

- 「分類モデルのテスト」

ターゲット値の選択

「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスでは、頻度カウントを変更することで、ターゲット値の数を変更できます。

「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスには、選択したターゲット値の数が表示されます。デフォルトのオプションの「自動」では、頻度による上位5件のターゲット・クラス値が使用されます。「頻度カウント」を変更することで、ターゲット値の数を変更できます。「最低発生回数を使用」のオプションを選択することもできます。

- 自動: デフォルトで、頻度による上位5件のターゲット・クラス値を使用します。

- 頻度カウント: この値の値を変更して、ターゲット値の数を変更できます。

- 最低発生回数を使用

- 最高発生回数を使用

- カスタム: 特定のターゲット値を指定するには、このオプションを使用します。次に、値を「使用可能な値」から「選択した値」に移動します。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

分類構築ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。分類ノードの編集ダイアログ・ボックスを開きます。

- 詳細設定。分類モデルの詳細設定ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較

関連項目

- 「分類構築ノードの編集」

- 「分類モデルの詳細設定」

テスト結果の表示

モデルを選択し、次にモデルのテスト結果を表示します。

関連項目

- 分類テスト結果の比較

テスト結果の比較

テスト結果を比較することで、ノード内のすべての正常に構築されたモデルを比較できます。

関連項目

- 「テスト結果の比較ビューア」

クラスタリング・ノード

クラスタリング・ノードは、k-Means、O-Clusterおよび期待値の最大化の各アルゴリズムを使用してクラスタリング・モデルを構築します。

データのクラスタリングには、次の2つの方法があります。

- クラスタリング・モデルを構築する。分類ノードを使用します。次に、モデルを新しいデータに適用してクラスタを作成します。

- 予測問合せの一種であるクラスタリング問合せを使用する。

クラスタリング構築は、パラレルに実行できます。

注意:

期待値の最大化モデルでは、Oracle Database 12cリリース 1 (12.1)以上が必要です。

この項では、次の項目について説明します。

- クラスタリング・ノードのデフォルト動作
クラスタリング・ノードは、3つの異なるアルゴリズムを使用して3つのモデルを構築します。

- クラスタリング構築ノードの作成
クラスタリング・ノードを作成し、k-Means、O-Clusterおよび期待値の最大化の各アルゴリズムを使用してクラスタリング・モデルを構築します。

- モデル構築のデータ
Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

- クラスタリング構築ノードの編集
「クラスタリング・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- クラスタリング・モデルの詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびモデルで使用されているアルゴリズムに関連する設定を確認および変更できます。

- クラスタリング構築ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- クラスタリング構築ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「クラスタリング問合せ」

クラスタリング・ノードのデフォルト動作

クラスタリング問合せノードは、3つの異なるアルゴリズムを使用して3つのモデルを構築します。

クラスタリング・ノードで使用されるアルゴリズムは、次のとおりです。

- k-Meansアルゴリズム(KM)

- 直交パーティショニング・クラスタリング(OC)

- 期待値の最大化(EM)。EMには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

ケースIDはオプションです。

モデルはすべて同じ構築データを持ちます。

注意:

任意のモデルの作成を望まない場合は、モデルのリストからそのモデルを削除します。モデル名の左の青色のチェックマークにより、「適用」などの後続ノードで使用されるモデルが選択されます。それにより、構築するモデルは選択されません。

関連項目

- 「k-Meansアルゴリズム」

- 「直交パーティショニング・クラスタリング」

- 「期待値の最大化」

クラスタリング構築ノードの作成

クラスタリング・ノードを作成し、k-Means、O-Clusterおよび期待値の最大化の各アルゴリズムを使用してクラスタリング・モデルを構築します。

まず、ワークフローを作成します。次に、データ・ソース・ノードを特定または作成します。

クラスタリング・ノードを作成してそれにデータを接続するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「クラスタリング」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。ノードを右クリックし、「接続」をクリックします。分類ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. クラスタリング・ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。ノードが実行され、モデルが構築されます。

モデル構築のデータ

Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

Oracle Data Minerは次のために経験則を使用します。

- モデル構築に使用される入力データの属性を決定します。

- 各属性のマイニング型を決定します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

クラスタリング構築ノードの編集

「クラスタリング・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

「クラスタリング・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開くには、クラスタリング・ノードをダブルクリックします。または、クラスタリング・ノードを右クリックして「編集」を選択します。

「クラスタリング・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスには次の3つのタブがあります。

- ビルド(クラスタリング)
「ビルド」タブでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

ビルド(クラスタリング)

「構築」タブでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

構築するモデルの特性を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストから属性を1つ選択します。この属性は、ケースを一意に識別する必要があります。

注意:

ケースIDは必須ではありません。ただし、ケースIDにより構築およびテストを反復しやすくなります。

ケースIDを指定すると、ノード内のすべてのモデルが同じケースIDを持ちます。

2. 「モデル設定」リストで、構築するモデルを選択します。クラスタリング・ノードでは、次のアルゴリズムを使用してモデルを構築できます。

- k- Means (KM)

- 直交パーティショニング・クラスタリング(OC)

- 期待値の最大化(EM)。このアルゴリズムには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

次のタスクを実行できます。

- 削除: 任意のモデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- 追加: モデルを追加するには、をクリックします。

- コピー: モデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- モデルの追加(クラスタリング)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをクラスタリング・ノードに追加できます。

関連項目

- 「k-Means」

- 「直交パーティショニング・クラスタリング」

- 「期待値の最大化」

モデルの追加(クラスタリング)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをクラスタリング・ノードに追加できます。

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスで、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドで、KM、OCまたはEMのいずれかのアルゴリズムを選択します。

- k-Means

- 直交パーティショニング・クラスタリング

- 期待値の最大化。このオプションには、Oracle Database 12cリリース12.1以上が必要です。

2. 「名前」フィールドに、デフォルト名が表示されます。デフォルト名を使用することも、モデル名を変更することも可能です。

3. 「コメント」フィールドにコメントを入力します(該当する場合)。これは、オプションのコメントです。

4. 「OK」をクリックします。

これでモデルがノードに追加されます。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

クラスタリング・モデルの詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびモデルで使用されているアルゴリズムに関連する設定を確認および変更できます。

「詳細設定」にアクセスするには、「クラスタリング・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでをクリックします。または、ノードを右クリックして、「詳細設定」を選択します。「詳細設定」ダイアログ・ボックスには、上部ペインにすべてのモデルがリストされます。

次のタスクを実行できます。

- データの使用方法およびアルゴリズムの検査と変更

- ノードへのモデルの追加

- ノードからのモデルの削除

下部ペインでは、上部ペインで選択されたモデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定を表示および変更できます。次の詳細を編集できます。

- データの使用方法

- 「アルゴリズム設定」

変更可能な設定は、アルゴリズムによって異なります。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

- 「KMアルゴリズム設定」

- 「OCアルゴリズム設定」

- 「EMアルゴリズム設定」

クラスタリング構築ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

クラスタリング構築ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- モデル
「プロパティ」の「モデル」セクションには、ノードの実行時に構築されるモデルがリストされます。

- ビルド
「プロパティ」の「ビルド」セクションには、クラスタリング・モデルのケースIDが表示されます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル

「プロパティ」の「モデル」セクションには、ノードの実行時に構築されるモデルがリストされます。

デフォルトでは、KM、OCおよびEMの各アルゴリズムを使用して2つのクラスタリング・モデルが構築されます。

「モデル設定」グリッドには、ノード内のモデルがリストされます。次のタスクを実行できます。

- モデルの検索

- モデルの追加

- モデルの削除

- モデルの複製

- モデルの表示

- 後続ノードに渡されるモデルの指定。

- モデルの追加(クラスタリング)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをクラスタリング・ノードに追加できます。

- モデルの表示
ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

- クラスタリング・ノードの出力列
「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

モデルの追加(クラスタリング)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをクラスタリング・ノードに追加できます。

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスで、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドで、KM、OCまたはEMのいずれかのアルゴリズムを選択します。

- k-Means

- 直交パーティショニング・クラスタリング

- 期待値の最大化。このオプションには、Oracle Database 12cリリース12.1以上が必要です。

2. 「名前」フィールドに、デフォルト名が表示されます。デフォルト名を使用することも、モデル名を変更することも可能です。

3. 「コメント」フィールドにコメントを入力します(該当する場合)。これは、オプションのコメントです。

4. 「OK」をクリックします。

これでモデルがノードに追加されます。

モデルの表示

ワークフローを実行して構築したモデルの詳細を表示するには、「モデルの表示」オプションを使用します。

モデルを表示するには、リストからモデルを選択してモデル・ビューアを開く必要があります。表示する前に、モデルが正常に作成されている必要があります。

クラスタリング・ノードの出力列

「モデル設定」グリッドの「出力」列では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。

デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

- モデルを無視するには、つまり後続ノードに渡さないようにするには、をクリックします。出力アイコンがに変わります。

- 無視を取り消すには、「無視」アイコンを再度クリックします。アイコンが出力アイコンに変わります。

ビルド

「プロパティ」の「ビルド」セクションには、クラスタリング・モデルのケースIDが表示されます。

ケースIDを変更するには、「ケースID」ドロップダウン・リストから属性を1つ選択します。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

詳細

「詳細」セクションには、ノードの名前、およびノードについてのコメントが表示されます。

次のフィールドで名前とコメントを変更できます。

- ノード名

- ノード・コメント

クラスタリング構築ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「アソシエーション・ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 詳細設定。相関ノードの詳細設定ダイアログ・ボックスを開きます。

- 実行

- モデルの表示。選択したモデルの適切なビューア(KMモデル・ビューアまたはOCモデル・ビューア)を開きます。

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示。ノードの実行に失敗した場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「相関構築ノードの編集」

- 「相関ノードの詳細設定」

明示的特徴抽出ノード

明示的特徴抽出ノードは、明示的セマンティック分析(ESA)と呼ばれる特徴抽出アルゴリズムを使用して構築されます。

ESAは、個々のワードまたはドキュメント全体の場合があるテキストのベクトル表現です。このアルゴリズムでは、ナレッジ・ベースとしてドキュメント・コーパスを使用します。ESAでは、ワードは、テキスト・コーパスのtf-idfマトリックスの列ベクトルとして表現され、ドキュメントは、そのワードを表すベクトルの重心として表現されます。Oracle Data Miningには、Wikipediaに基づく事前構築済のESAモデルが用意されています。そのモデルをマイニング用にOracle Data Minerにインポートできます。

明示的特徴抽出ノードは、次の目的で使用できます。

- ドキュメント分類

- セマンティックに関連する計算

- 情報の取得

- 明示的特徴抽出ノードの作成
明示的特徴抽出ノードは、情報取得やドキュメント分類に関連する目的およびセマンティックに関連する他のすべての計算のために作成します。

- 明示的特徴抽出ノードの編集
明示的特徴抽出ノードを作成すると、デフォルトのアルゴリズム設定を持つESAモデルが追加されます。明示的特徴抽出ノードの編集ダイアログ・ボックスでさらにESAモデルを追加したり、編集できます。

- 詳細モデル設定
「詳細モデル設定」ダイアログ・ボックスでは、選択した明示的セマンティック分析モデルのアルゴリズム設定を編集および指定できます。

- 明示的特徴抽出構築のプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 明示的特徴抽出のコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「パラレル処理について」

明示的特徴抽出ノードの作成

明示的特徴抽出ノードは、情報取得やドキュメント分類に関連する目的およびセマンティックに関連する他のすべての計算のために作成します。

初めにワークフローを作成し、次にデータ・ソース・ノードを特定または作成します。

明示的特徴抽出ノードの入力は任意のノードです。明示的特徴抽出ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して「明示的機能抽出」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして「接続」をクリックします。明示的特徴抽出ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. ケースIDの指定、データの使用方法の編集およびアルゴリズム設定の変更も可能です。これらのいずれかのタスクを実行するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。明示的特徴抽出ノードの編集ダイアログ・ボックスが開きます。

6. これでノードは構築準備ができました。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

関連項目

- 「明示的特徴抽出ノードの編集」

明示的特徴抽出ノードの編集

明示的特徴抽出ノードを作成すると、デフォルトのアルゴリズム設定を持つESAモデルが追加されます。明示的特徴抽出ノードの編集ダイアログ・ボックスでさらにESAモデルを追加したり、編集できます。

明示的特徴抽出ノードの編集ダイアログ・ボックスには、次のタブがあります。

- ビルド
「ビルド」タブでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「詳細モデル設定」

ビルド

「構築」タブでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

構築するモデルの特性を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「トピックID」フィールドで、モデルを構築するための属性を選択します。

2. 「モデル設定」リストで、構築するモデルを選択します。サポート・ベクター・マシン(SVM)および一般線形モデル(GLM)を構築できます。モデルを選択してクリックすることで、これらの任意のモデルを削除できます。

- 任意のモデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。

- モデルを編集するには、をクリックします。

- 既存のモデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- モデルの追加
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、明示的特徴抽出ノードにESAモデルを追加できます。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

モデルの追加

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、明示的特徴抽出ノードにESAモデルを追加できます。

モデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドに、明示的セマンティック・アルゴリズムが表示されます。

2. 「名前」フィールドで名前を編集します。

3. 「コメント」フィールドにコメントを入力します(該当する場合)。

4. 「OK」をクリックします。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

- パーティション化列の追加
パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

パーティション化列の追加

パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

属性を選択する他、パーティション化式を指定することもできます。パーティション化式は連結され、結果式はどの予測機能に対しても同じです。

1. 「使用可能な属性」リストで、パーティションとして機能する1つ以上の属性を選択します。

2. 矢印を使用して、選択した列を「選択された属性」リストに移動します。

3. 「OK」をクリックします。属性が「パーティション」リストに移動されます。

オプションで、パーティション化式を追加できます。

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

詳細モデル設定

「詳細モデル設定」ダイアログ・ボックスでは、選択した明示的セマンティック分析モデルのアルゴリズム設定を編集および指定できます。

明示的セマンティックアルゴリズム(ESA)モデルのアルゴリズム設定は3つのみです。

- データの使用方法: 属性名、データ型、マイニング型および選択したモデルの属性に関するその他の詳細が表示されます。ここで入力ソースをカスタマイズできます。

- アルゴリズム設定: ESAモデルのアルゴリズム設定は次のとおりです。

- 上位N機能: これにより、属性ごとの特徴の最大数が制御されます。正の整数である必要があります。デフォルトは1000です。

- 最小アイテム: これにより、入力行に表示する必要があるゼロ以外のエントリの最小数が決まります。

- しきい値: この設定により、変換される構築データの小さい値がしきい値処理されます。負でない数値である必要があります。デフォルトは0.00000001です。

明示的特徴抽出構築のプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

明示的特徴抽出構築ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- モデル
「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、ノードでサポートされているアルゴリズムごとに1つのモデルが構築されます。

- ビルド
「ビルド」セクションには、モデル構築に関連する情報が表示されます。分類や回帰などのターゲットを持つモデルでは、ターゲットがリストされます。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル

「モデル」セクションには、ノードで定義されているモデルのリストが表示されます。デフォルトでは、ノードでサポートされているアルゴリズムごとに1つのモデルが構築されます。

各モデルに対して、モデルの名前、構築情報、アルゴリズムおよびコメントがグリッド内にリストされます。「構築」列には、最新の構築成功日時、またはモデルが構築されていないか正常に構築されなかったかが示されます。

リスト内のモデルを追加、削除または表示できます。モデルが後続のノードに渡されたかどうかを示すこともできます。

- リストからモデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 正常に構築されたモデルを表示するには、モデルを選択してをクリックします。

分類モデルは「プロパティ」ペインからチューニングできます。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

ビルド

「ビルド」セクションには、モデル構築に関連する情報が表示されます。分類や回帰などのターゲットを持つモデルでは、ターゲットがリストされます。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

「構築」セクションには、次が表示されます。

- ターゲット: ターゲットが表示されます。ターゲットを変更するには、ドロップダウン・リストから新しいターゲットを選択します。

- ケースID: このノードで定義されたモデルのケースIDが表示されます。ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。ケースIDを編集するには、ドロップダウン・リストから別のケースIDを選択します。

- トランザクションID: 相関モデルに対してのみ表示されます。トランザクションIDを変更するには、「編集」をクリックします。

- 項目ID: 相関モデルに対してのみ表示されます。値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

- 項目値: 相関モデルに対してのみ表示されます。値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

明示的特徴抽出のコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集。明示的特徴抽出ノードの編集ダイアログ・ボックスを開きます。

- 詳細設定。「詳細モデル設定」ダイアログ・ボックスを開きます。

- モデルの表示。ESAモデル・ビューアを開きます。

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 画像をクリップボードにコピー

- 画像を別名で保存。「ダイアグラムの公開」ダイアログ・ボックスが開きます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

関連項目

- 「ESAモデル・ビューア」

- 「ダイアグラムの公開」

- 「詳細モデル設定」

- 「明示的特徴抽出ノードの編集」

特徴抽出ノード

特徴抽出ノードでは、Non-negative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムを使用してモデルを構築します。

特徴の抽出には、次の2つの方法があります。

- 特徴抽出ノードを使用して特徴抽出モデルを構築します。

- 予測問合せの一種である特徴抽出問合せを使用します。

Oracle Data MinerがOracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、特徴抽出ノードはPCAおよびSVDアルゴリズムを使用してモデルを構築します。

注意:

主成分分析モデルおよび特異値分解モデルは、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上を必要とします。

特徴抽出構築は、パラレルに実行できます。

この項では、次の項目について説明します。

- 特徴抽出ノードのデフォルト動作
デフォルトでは、特徴抽出ノードでは、Non-Negative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムを使用してモデルを1つ構築します。

- 特徴抽出ノードの作成
特徴抽出モデルを構築するには、特徴抽出ノードを作成します。ノードでは、Nonnegative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムが使用されます。

- モデル構築のデータ
Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

- 特徴抽出構築ノードの編集
「特徴抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 特徴抽出の詳細設定
特徴抽出の詳細設定のオプションを使用すると、ノード内の各モデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定を検査および変更できます。

- 特徴抽出ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 特徴抽出ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「特徴抽出問合せ」

特徴抽出ノードのデフォルト動作

デフォルトでは、特徴抽出ノードでは、Non-Negative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムを使用してモデルを1つ構築します。

Oracle Database 12c以上に接続している場合、ノードはデフォルトで次の2つのモデルを構築します。

- NMFモデル

- PCAモデル

SVDモデルを追加できます。

ノード内のすべてのモデルは同じ構築データを使用し、ケースIDを指定した場合は同じケースIDを持ちます。

関連項目

- 「Nonnegative Matrix Factorization」

- 特異値分解および主成分分析

特徴抽出ノードの作成

特徴抽出モデルを構築するには、特徴抽出ノードを作成します。ノードでは、Nonnegative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムが使用されます。

まず、ワークフローを作成します。次に、データ・ソース・ノードを特定または作成します。

特徴抽出ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「機能抽出」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして「接続」をクリックします。特徴抽出ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. ノードを編集できます。ノードを編集するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。「機能抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

6. ノードの構築準備ができました。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

関連項目

- 「特徴抽出構築ノードの編集」

モデル構築のデータ

Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

Oracle Data Minerは次のために経験則を使用します。

- モデル構築に使用される入力データの属性を決定します。

- 各属性のマイニング型を決定します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

特徴抽出構築ノードの編集

「特徴抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

特徴構築ノードを編集するには、特徴構築ノードをダブルクリックするか、このノードを右クリックして「編集」を選択します。「機能抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。特徴構築ノードをワークフローにドロップしても、同じダイアログ・ボックスが開きます。

特徴抽出構築の編集ダイアログ・ボックスには次の3つのタブがあります。

- ビルド(特徴抽出)
「ビルド」タブでは、特徴抽出構築ノードに関連する設定を編集できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

ビルド(特徴抽出)

「ビルド」タブでは、特徴抽出構築ノードに関連する設定を編集できます。

次のタスクを実行できます。

- ケースID: 特徴抽出のケースIDの指定はオプションです。ドロップダウン・リストから属性を選択することでこれを指定します。

- モデルの追加: モデルを追加するには、をクリックします

- 削除: モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- コピー: 既存のモデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルの追加(特徴抽出)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルを追加できます。

モデルの追加(特徴抽出)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルを追加できます。

モデルを追加するには、をクリックします。

1. 「アルゴリズム」フィールドで、アルゴリズムを選択します。デフォルトのアルゴリズムはNMFです。

2. 「名前」フィールドに、デフォルト名が表示されます。デフォルト名をそのまま使用することも変更することも可能です。

3. 「コメント」フィールドにコメントを入力します(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックします。モデルがリストに追加されます。新しいモデルは、既存のモデルと同じ構築特性を持ちます。新しいモデルは、詳細設定のデフォルト値を持ちます。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

- ストップリストの詳細
「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスには、選択したストップリストのストップワードおよびストップテーマがリストされます。ストップワードとストップテーマを追加および削除することもできます。

- 機能からのストップワード/ストップリストの追加
「機能からストップワード/ストップテーマを追加」ダイアログ・ボックスでは、選択したストップリストの新しいストップワードまたはストップテーマとして含めるストップワードまたはストップテーマを生成された機能から選択できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

ストップリストの詳細

「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスには、選択したストップリストのストップワードおよびストップテーマがリストされます。ストップワードとストップテーマを追加および削除することもできます。

ストップリストの詳細を表示するには、まず「ストップリスト」ドロップダウン・リストでストップリストを選択する必要があります。

1. ストップワードおよびストップテーマを表示するには、次の手順を実行します。

- ストップリストのストップワードを表示するには、をクリックします。

- ストップリストのストップテーマを表示するには、をクリックします。

2. ストップワードおよびストップテーマを機能から追加するには、をクリックします。
「機能からストップワード/ストップテーマを追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. ストップワードを追加および削除するには、次の手順を実行します。

- ストップリストにストップワードまたはストップテーマを追加するには、をクリックします。「ストップワード/ストップテーマの追加」ダイアログ・ボックスが開き、ストップワードまたはストップテーマをカンマで区切って入力して、ストップリストに追加できます。

- 選択したストップワードをストップリストから削除するには、をクリックします。

4. 「OK」をクリックします。

機能からのストップワード/ストップテーマの追加

「機能からストップワード/ストップテーマを追加」ダイアログ・ボックスでは、選択したストップリストの新しいストップワードまたはストップテーマとして含めるストップワードまたはストップテーマを生成された機能から選択できます。

ストップワードまたはストップテーマを含めるには、次の手順を実行します。

1. 追加するストップワードまたはストップテーマを選択します。

2. 「OK」をクリックします。

特徴抽出の詳細設定

特徴抽出の詳細設定のオプションを使用すると、ノード内の各モデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定を検査および変更できます。

次を実行できます。

- データの使用方法を検査および変更します。

- ノード内の各モデルのアルゴリズム設定を変更します。

詳細設定を変更または表示するには、「機能抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでをクリックします。または、ノードを右クリックして、「詳細設定」 を選択します。詳細設定を選択することにより、ノード内の各モデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定を検査および変更できます。

上部ペインに、すべてのモデルがリストされます。次のタスクを実行できます。

- 削除: モデルを削除するには、それを選択してをクリックします。

- 追加: モデルを追加するには、をクリックします。

下部ペインで、上部ペインで選択されたモデルの次の情報を表示または編集できます。

- データの使用方法

- 「アルゴリズム設定」
設定は、アルゴリズムによって異なります。

- NMFアルゴリズム設定

- PCAアルゴリズム設定

- 「SVDアルゴリズム設定」

PCAおよびSVDは、Oracle Data MinerがOracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合に使用可能です。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

- 「特徴抽出構築ノードの編集」

特徴抽出ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

特徴抽出ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル: モデル設定の詳細が表示されます。ここでモデルを編集できます。

- ビルド: このノードで定義されているモデルのケースIDが表示されます。ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。ケースIDを編集するには、「ケースID」リストから別の属性を選択します。

- パーティション: パーティション化されたモデルに関連する詳細が表示されます。ここでパーティション化されたモデルを追加および変更できます。

- 詳細: 特徴抽出ノードに関連する詳細が表示されます。

特徴抽出ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集: 「特徴抽出ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 詳細設定: 特徴抽出の詳細設定ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示: 選択したモデルのNMFモデル・ビューアを開きます。

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「特徴抽出構築ノードの編集」

- 「特徴抽出の詳細設定」

モデル・ノード

モデル・ノードは、その定義にデータベース・リソースを使用します。データベース・リソースが変更された場合は、ノード定義のリフレッシュが必要になることがあります。

たとえば、リソースが削除または再作成された場合です。いずれかのODM APIを使用して構築されたモデルを指定できます。モデル・ノード内のモデルはモデルの制約を満たしている必要があります。

モデル・ノードは入力を取りません。モデル・ノードは、少なくとも一部の関数タイプについては、適用ノード、テスト・ノードなど、モデルを受け入れる任意のノードの入力にすることができます。たとえば、モデル・ノードに分類モデルまたは回帰モデルが含まれている場合、それをテスト・ノードの入力にすることができます。テスト・データは、構築データを準備する方法と同じ方法で準備する必要があります。

- モデル・ノードの作成
モデル・ノードでは、ワークフローで構築されていないモデルを、そのワークフローに追加できます。

- モデル選択の編集
「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスでは、モデル・ノードに含める、またはモデル・ノードからモデルを削除するための、1つ以上のモデルを選択できます。

- モデル・ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- モデル・ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 「モデルの制約」

- 「ノードのリフレッシュ」

モデル・ノードの作成

モデル・ノードでは、ワークフローで構築されていないモデルを、そのワークフローに追加できます。

ワークフローにモデル・ノードを追加して、モデル・ノードにモデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「モデル」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスが自動的に開きます。モデル・ノード内のモデルは、同じマイニング機能および同じターゲット(分類および回帰モデルのみ)を持つ必要があります。

関連項目

- 「モデル選択の編集」

モデル選択の編集

「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスでは、モデル・ノードに含める、またはモデル・ノードからモデルを削除するための、1つ以上のモデルを選択できます。

ノード内のモデルを編集するには、モデル・ノードをダブルクリックするか、モデル・ノードを右クリックして「編集」を選択します。

注意:

モデル・ノード内のすべてのモデルはモデルの制約を満たしている必要があります。

次のタスクを実行できます。

- 「使用可能な互換モデル」リストからモデルを選択し、リスト間のコントロールを使用してこれらを「選択したモデル」リストに移動します。選択したモデルは互換性がチェックされます。モデル・ノード内のモデルはモデルの制約を満たしている必要があります。選択したモデルは、モデル・ノードの一部になります。モデル・ノードのプロパティを使用してモデルを表示できます。

- 他のスキーマからのモデルを含めます。モデルを含めるには、「他のスキーマからのモデルを含める」 を選択します。

- 次の方法を使用して、「使用可能な互換モデル」リストをフィルタ処理します。

- モデル関数リストからモデル関数を選択します。オプションは次のとおりです。

- すべて

- 異常検出

- 相関ルール

- 回帰

- クラスタリング

- 機能抽出

- モデルを名前、関数、アルゴリズム、ターゲット、ターゲット・データ型、作成日またはコメントでソートします。ソートを行うには、使用可能モデルのリスト内の列ヘッダーをクリックします。

- モデルを追加または削除します。

- モデルを「使用可能な互換モデル」リストから「選択したモデル」リストに移動して、これらを追加します。

- モデルを「選択したモデル」リストから「使用可能な互換モデル」リストに移動して、これらを削除します。「モデル」タブを使用してモデルを削除することもできます。

- モデルの制約

モデルの制約

モデル・ノードは、類似したモデルで構成されています。モデル・ノード内のモデルは、次を満たしている必要があります。

- すべてのモデルの関数タイプ(分類、回帰、クラスタリング、異常検出、相関ルールまたは特徴検出)が同じである必要があります。異なる関数タイプのモデルを含めることはできません。
モデルが異なるアルゴリズムを使用して構築されていても、同じ関数タイプを持つ場合、それらのモデルを追加できます。

- 分類モデルまたは回帰モデルは、同じターゲット属性を持つ必要があります。ターゲット属性は、すべて同じデータ型を持つ必要があります。
CHARおよびVARCHAR2は、分類モデルでは同じデータ型とみなされます。

- 分類モデルは、同じターゲット値のリストを持つ必要があります。

モデル・ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

モデル・ノードの「プロパティ」ペインでは、次が可能です。

- モデル・ノードへのモデルの追加

- モデル・ノードからのモデルの削除

- モデル・ノード内のモデルの表示

モデル・ノードのソース・ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル(モデル・ノード)
「モデル」セクションでは、モデルが使用するマイニング機能を示し、ノード内のすべてのモデルをグリッドにリストします。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル(モデル・ノード)

「モデル」セクションでは、モデルが使用するマイニング機能を示し、ノード内のすべてのモデルをグリッドにリストします。

モデルの検索、モデルの追加、およびモデルの削除が可能です。次のタスクを実行できます。

- モデルの追加: モデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. をクリックします。「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスで、ノードに追加するモデルを選択します。他のスキーマからもモデルを追加できます。ただし、追加するモデルは、すべてノード内の既存のモデルと互換性がある必要があります。

3. 「OK」をクリックします。これでモデルがノードに追加されます。モデル・ノードの「プロパティ」ペインに移動して、モデルを表示できます。

- モデルの削除: モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルの表示: モデルを表示するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルのリフレッシュ: モデルをリフレッシュするには、をクリックします。サーバー上のデータが変更された場合、ノードのリフレッシュが必要となる場合があります。

関連項目

- 「ノードのリフレッシュ」

- 「モデル選択の編集」

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

モデル・ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「モデル選択の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 実行。ノードで指定されたモデルが存在することを検証します。

- モデルの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

モデル詳細ノード

モデル詳細ノードは、モデルとアルゴリズムに関する情報を抽出し、提供します。

モデル詳細ノードは、アプリケーション開発者にとって最も有用です。モデル詳細ノードは、次の機能を実行します。

- モデル構築ノード、モデル・ノードまたはモデルを出力する任意のノードから、モデルの詳細を抽出します。

- モデル属性と、アルゴリズムによるその処理に関する情報を表示します。出力は選択されたモデルのタイプおよび指定した特定のモデル詳細のタイプにより異なります。

- モデル詳細ノードの出力は、データ・フローです。データを永続化するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

モデル詳細ノードは、パラレルに実行できます。

モデル詳細ノードに関するこの項では、次の項目について説明します。

- モデル詳細ノードの入力と出力
モデル詳細ノードの入力は、構築ノード(任意のモデル・タイプ)またはモデル・ノードのいずれかです。

- モデル詳細ノードの作成
モデル詳細ノードは、モデルとアルゴリズムに関する情報を抽出および提供します。

- モデル詳細ノードの編集
モデル詳細ノード・エディタでは、ノードにより提供されるモデルの詳細を表示または指定できます。

- モデル詳細の自動指定
自動指定設定では、指定を自動的に変更する方法を決定します。

- モデル詳細ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- モデル詳細ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- モデル別のモデル詳細
モデル詳細ノードに表示されるデータは特定のモデルによって異なります。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

- 表またはビュー作成ノード

モデル詳細ノードの入力と出力

モデル詳細ノードの入力は、構築ノード(任意のモデル・タイプ)またはモデル・ノードのいずれかです。

構築ノードまたはモデル・ノード内のすべてのモデルは、同じマイニング機能タイプを持っている必要があります。たとえば、1つが分類モデルの場合、これらのすべては分類モデルである必要があります。

モデル詳細ノードの出力は、モデル詳細指定に基づくデータ・フローです。データを永続化するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- 表またはビュー作成ノード

- 「デフォルトのモデルおよび出力タイプの選択」

モデル詳細ノードの作成

モデル詳細ノードは、モデルとアルゴリズムに関する情報を抽出し、提供します。

モデル詳細ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 入力ノードまたはモデル詳細の対象ノードを特定します。入力ノードは、次のいずれかまたは複数である必要があります。

- 任意のモデル構築ノード

- 任意のモデル・ノード

注意:

選択されたすべてのモデルは、同じマイニング機能タイプを持っている必要があります。たとえば、いずれかのノードが分類ノードである場合、その他のすべてのノードは分類モデルを構築する必要があります。

2. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

3. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「モデル詳細」をクリックします。

4. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

5. ワークフローにカーソルを移動します。いずれかの入力ノードを右クリックし、「接続」を選択します。モデル詳細ノードへリンクをドラッグします。複数のノードを接続する必要がある場合、繰り返します。

6. モデル詳細のデフォルトの指定は、モデルにより異なります。デフォルトの指定を使用するには、モデル詳細ノードを右クリックして「実行」をクリックします。

7. モデル詳細ノードの指定を変更するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。または、ノードの「プロパティ」ペインで仕様を変更できます。

関連項目

- 「モデル詳細の自動指定」

- 「モデル詳細ノードの編集」

モデル詳細ノードの編集

モデル詳細ノード・エディタでは、ノードにより提供されるモデルの詳細を表示または指定できます。

「選択したモデル」セクションで、モデル、ノード、アルゴリズムおよびパーティション・キーを表示できます。「モデル詳細ノードの編集」を開くには、モデル詳細ノードをダブルクリックします。または、モデル詳細ノードを右クリックして「編集」を選択します。

次のタスクを実行できます。

- 自動設定: このオプションが選択されている場合(デフォルト)、システムにより指定が決定されます。出力タイプ、アルゴリズム・タイプまたは選択されたモデルは変更できません。

- ファンクション: 接続されている入力ノードのファンクション・タイプが表示されます。たとえば、分類ノードがモデル詳細に接続されている場合、ファンクションは「分類」です。入力ノードが接続されていない場合、それは未定義です。

- モデル・タイプ: 「すべて」を含む、使用可能なアルゴリズムのリストが表示されます。モデル・タイプを選択します。

- 出力: アルゴリズムのモデル詳細の出力タイプを選択します。使用できるオプションは次のとおりです。

- 「モデル・タイプ」フィールドで「すべて」または「O-Cluster」を選択した場合、使用可能な出力タイプは次のとおりです

- 属性ヒストグラム

- 重心

- 重心スコアリング(K-Meansでのみ使用可能)

- ツリー全体

- モデル・シグネチャ

- ルール

- 「期待値の最大化」を選択した場合、使用可能な出力タイプは次のとおりです。

- 属性ガウス分布

- 属性ヒストグラム

- 重心

- コンポーネント・ベルヌーイ分布

- コンポーネント・クラスタ

- 事前コンポーネント

- コンポーネント

- ツリー全体

- グローバル詳細

- モデル・シグネチャ

- 予測

- ルール

- 「R拡張」を選択した場合、使用可能な出力タイプは次のとおりです。

- モデル・シグネチャ

- Rモデル詳細

- 列: 「列」をクリックして、選択されている出力タイプの列のリスト(名前とデータ型)を表示します。

- 追加: モデル・タイプの追加または出力タイプの編集を行うには、自動指定の選択を解除します。別のモデル・タイプを追加するには、モデル・タイプを選択してをクリックします。「モデル詳細ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。デフォルトの指定をそのまま使用することも変更することも可能です。

- モデル選択詳細の編集
モデル選択詳細の編集では、マイニング機能、モデル・タイプ、出力タイプ、使用可能な互換モデルおよび選択したモデルに関連する一般情報が2つのセクションに表示されます。

関連項目

- 「モデル詳細ノードの編集」

- 「モデル詳細の自動指定」

モデル選択詳細の編集

モデル選択詳細の編集では、マイニング機能、モデル・タイプ、出力タイプ、使用可能な互換モデルおよび選択したモデルに関連する一般情報が2つのセクションに表示されます。

モデル選択詳細の編集ダイアログ・ボックスの上部ペインには、一般情報が含まれます。

- ファンクション: 接続されている入力ノードのファンクション・タイプが表示されます。たとえば、分類ノードがモデル詳細に接続されている場合、ファンクションは「分類」です。入力ノードが接続されていない場合、それは未定義です。

- モデル・タイプ: アルゴリズムを表示します。すでに選択されているモデルが存在する場合(「選択したモデル」にリストされます)、「モデル・タイプ」フィールドは無効になり、すでに選択したモデルと一致しています。すべてのモデルを「選択したモデル」グリッドから移動すると、「モデル・タイプ」フィールドは再び有効になります。「モデル・タイプ」が有効である場合、モデルを選択できます。デフォルトは、「すべてのモデル」です。

- 出力タイプ: 指定されたモデル・タイプに使用可能な出力タイプ(モデル問合せ)のリストが表示されます。各アルゴリズム選択に対する値は、次のとおりです。

- ディシジョン・ツリー(初期デフォルト): 「ツリー全体」(デフォルト)、「ツリー全体のXML」、「リーフ・ノード」、「モデル・シグネチャ」

- SVM分類: 「係数」(デフォルト)、「モデル・シグネチャ」

- SVM回帰: 「係数」(デフォルト)、「モデル・シグネチャ」

- Naive Bayes: 「ペア確度」(デフォルト)、「モデル・シグネチャ」

- 相関ルール: 「ルール」(デフォルト)、「グローバル詳細」、項目セット

- 異常検出: 「係数」(デフォルト)、「モデル・シグネチャ」

- GLM分類: 「統計」(デフォルト)、「行診断」、「モデル・シグネチャ」、「グローバル詳細」

- GLM回帰: 「統計」(デフォルト)、「行診断」、「モデル・シグネチャ」、「グローバル詳細」

- KMまたはOCクラスタリング: 「ツリー全体」(デフォルト)、「ルール」、「属性ヒストグラム」、「重心」、「モデル・シグネチャ」

- 期待値の最大化(EM): 「ツリー全体」(デフォルト)、「属性ヒストグラム」、重心コンポーネント、「グローバル詳細」、「モデル・シグネチャ」、「予測」、「ルール」。
EMには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

- NMF: 「トランザクションの機能」(デフォルト)、「モデル・シグネチャ」

- SVD: 「トランザクションの機能」(デフォルト)、「グローバル詳細」、「モデル・シグネチャ」、「予測」、特異値
SVDには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

- PCA: 「トランザクションの機能」(デフォルト)、「固有値」、「グローバル詳細」、「モデル・シグネチャ」、「予測」
PCAには、Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

出力値は、複数のモデル・タイプに対しても使用可能です。たとえば、すべてのクラスタリング・モデルに対して「重心」を選択できます。

- 列: クリックして、選択されている出力タイプの列のリスト(名前とデータ型)を表示します。

ダイアログ・ボックスの下側のセクションには、次の情報が表示されます。

- 使用可能な互換モデル: 使用可能なモデル、つまりアルゴリズム選択に一致するモデルがリストされます。各モデルのグリッドには、モデル名、モデルの入力ノードおよびモデルの構築に使用されるアルゴリズムが表示されます。

- 選択したモデル: 選択したモデルがリストされます。各モデルのグリッドには、モデル名、モデルの入力ノードおよびモデルの構築に使用されるアルゴリズムが表示されます。

モデル詳細の自動指定

自動指定設定では、指定を自動的に変更する方法を決定します。

- デフォルトでは、自動指定は「オン」に設定されているか、選択されています。自動指定が「オン」に設定されている場合は、次の動作が実行されます。

- 最初の入力ノードがモデル詳細ノード接続されると、デフォルトの優先順位で、入力ノードでモデルが検索されされます。最初のモデル・タイプが見つかると、モデルに一致するすべてノードが、デフォルトの出力タイプとともにモデル詳細の指定に追加されます。

- 後続の接続で、モデル詳細ノード内のタイプと一致するモデルが自動的に追加されます。モデルが自動的に追加されることを通知するメッセージが表示されます。

- 入力ノードが切断されると、そのノードにより提供されたすべてのモデル指定が、モデル詳細ノードから自動的に削除されます。

- 入力ノードが編集されると、追加されたモデルがそのノードに含まれているモデル・タイプに一致する場合、追加されたすべてのモデルが自動的にモデル詳細ノードに追加されます。入力ノードからモデルが削除されると、これらはモデル詳細ノードから削除されます。

- すべてのモデルが削除されるように親ノードが編集された場合、モデル・ノードは未定義に設定されます。新しいモデルが親モデルに追加されると、多数の親ノードがモデル・ノードに接続されている可能性がある場合、デフォルトでどのモデルおよび出力タイプが選択されるかの予測が非常に困難であるため、モデル・ノードは未定義を維持します。

- 入力ノードが編集されて、モデル詳細ノード内の指定との一貫性がなくなるようにモデルが変更された場合、モデル指定は削除されます。

- 自動指定が「オフ」になっているか、選択が解除されている場合は、次の動作が実行されます。

- モデルは自動的には追加されません。

- モデル詳細ノードを編集する必要があります。

- 検証が通常どおり実行されるため、現在一貫性がない、または欠損しているモデルは、無効としてマークされます。また、モデルが欠損していて、そのモデルとの一致を含むノードが追加された場合、それは有効になり新しいノードと関連付けられます。

- 無効なモデル参照を手動で修正または削除する必要があります。

- デフォルトのモデルおよび出力タイプの選択
自動的に追加される指定は、モデルのマイニング機能により異なります。

関連項目

- 「モデル詳細ノードの編集」

デフォルトのモデルおよび出力タイプの選択

自動的に追加される指定は、モデルのマイニング機能により異なります。

モデルのマイニング機能は次のとおりです。

- 分類

- ディシジョン・ツリー: ツリー全体

- GLM: 統計

- NB: 確率

- SVM: (線形カーネルのみ)係数

- クラスタリング

- KM: ツリー全体

- OC: ツリー全体

- EM: ツリー全体

- 回帰

- GLM: 統計

- SVM: (線形カーネルのみ)係数

- 異常検出

- SVM: (線形カーネルのみ)係数

- 相関

- Apriori: ルール

- 機能抽出

- NMF、SVDまたはPCA: トランザクションの機能

モデル詳細ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

モデル詳細ノードの「プロパティ」には、次のセクションがあります。

- モデル(モデル詳細)
「モデル」セクションには、詳細を保存するモデルがリストされます。

- 出力(モデル詳細)
「出力」タブには、モデル詳細ノードにより生成される列がリストされます。

- キャッシュ(モデル詳細)
キャッシュを生成できます。キャッシュを生成する場合は、サンプリング・サイズを指定できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

関連項目

- 「プロパティ」

モデル(モデル詳細)

「モデル」セクションには、詳細を保存するモデルがリストされます。

モデルを追加したり、リストから削除できます。

出力(モデル詳細)

「出力」タブには、モデル詳細ノードにより生成される列がリストされます。

列ごとに、別名(該当する場合)とデータ型が表示されます。

関連項目

- 「モデル詳細の自動指定」

キャッシュ(モデル詳細)

キャッシュを生成できます。キャッシュを生成する場合は、サンプリング・サイズを指定できます。

デフォルトでは、結果の表示を最適化するためのキャッシュは生成されません。デフォルトのサンプリング・サイズは2000行です。

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

モデル詳細ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「モデル詳細ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- データの表示(モデル詳細)

- 適用チェーンの生成

- デプロイ

- グラフの表示

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- ナビゲート

- データの表示(モデル詳細)
モデルが正常に構築され、実行された後、「データの表示」オプションを使用してモデルに含まれているデータを表示できます。

関連項目

- 「モデル詳細ノードの編集」

データの表示(モデル詳細)

モデルが正常に構築され、実行された後、「データの表示」オプションを使用してモデルに含まれているデータを表示できます。

モデル詳細出力をすべて表示するには、ノードを右クリックして「データの表示」を選択します。

出力は、次のタブに表示されます。

- データ: モデル詳細を構成しているデータ。データが表す内容はモデルによって異なります。たとえば、データはツリーまたはルールを表す場合があります。このタブの列をソートおよびフィルタ処理できます。

- 列: 出力内の列のデータ型とマイニング型。

- SQL: モデル詳細を生成するために使用されたSQL。

関連項目

- 「モデル別のモデル詳細」

モデル別のモデル詳細

モデル詳細ノードに表示されるデータは特定のモデルによって異なります。

適用(スコアリング)可能なすべてのモデルは、出力としてモデル・シグネチャを持ちます。

関連項目

- 「デフォルトのモデルおよび出力タイプの選択」

- 「モデル選択詳細の編集」

R構築ノード

R構築ノードを使用すると、Rモデルを登録できます。Rモデルを構築し、分類および回帰マイニング機能のRモデル・テスト結果を生成します。R構築ノードでは、分類、回帰、クラスタリングおよび特徴抽出のマイニング機能のみサポートされています。

Rモデルを構築するには、ホストにOracle R Enterpriseがインストールされている必要があります。

注意:
Rモデルは、Oracle SQL DeveloperがOracle Database 12.2以降に接続されている場合にのみ表示されます。

- R構築ノードの作成
Rモデルを登録するには、R構築ノードを作成します。

- R構築ノードの編集
「Rビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、Rモデルに関連する設定を編集できます。

- 詳細設定(R構築ノード)
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法、拡張可能設定および構築関数、スコアリング関数、モデル詳細関数などの事前定義済のR関数の構成に関連するモデル設定を表示および編集できます。

- R構築ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- R構築ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

R構築ノードの作成

Rモデルを登録するには、R構築ノードを作成します。

入力ノードを特定します。データを入力として提供する任意のノードを入力ノードにすることができます。マイニング機能によっては、R構築ノードでテスト・データ・ソース・ノードを受け入れることもできます。これは、分類および回帰マイニング機能でのみ使用できます。

R構築ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「R拡張」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 入力ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。R構築ノードまで線をドラッグします。分類および回帰マイニング機能用にテスト・ノードから追加接続を作成することもできます。
入力ノードがR構築ノードに接続されます。

R構築ノードの編集

「Rビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、Rモデルに関連する設定を編集できます。

このダイアログ・ボックスは、次のタブで構成されます。

- ビルド
「ビルド」タブでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

ビルド

「ビルド」タブでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

構築するモデルの特性を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「ファンクション」フィールドに、サポートされているマイニング機能(分類、回帰、クラスタリングおよび特徴抽出)が表示されます。

2. 「ターゲット」は、分類および回帰モデルでのみ有効になります。

3. 「ケースID」フィールドで、ケースIDを選択します。

注意:
ケースIDは必須ではありません。ただし、ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

4. さらに、「ビルド」タブでは次のタスクを実行できます。

- モデルの追加: モデルを追加するには、をクリックします

- モデルの削除: 任意のモデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします

- モデルの編集: モデルを編集するには、をクリックします

- モデルの複製: 既存のモデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします

5. 「OK」をクリックします。

- モデルの追加(R構築ノード)
Oracle Data Mining拡張可能フレームワークと互換性があるR関数を指定する必要があります。指定しない場合、ランタイム・エラーが発生する可能性があります。

モデルの追加(R構築ノード)

Oracle Data Mining拡張可能フレームワークと互換性があるR関数を指定する必要があります。指定しない場合、ランタイム・エラーが発生する可能性があります。

注意:
必要なR関数は、Oracle R EnterpriseでスクリプトrqScriptCreateを使用して登録しておく必要があります。手順の詳細は、『Oracle R Enterpriseユーザーズ・ガイド』を参照してください。

モデルをR構築ノードに追加するには、次の詳細を指定します。

1. 名前: これは、モデルの名前です。

2. ビルド関数: すべての登録済R関数がリストされます。構築プロセスで使用する適切なR関数を選択します。「編集」をクリックして、「ビルド関数」ダイアログ・ボックスを開きます。

3. スコア関数: すべての登録済R関数がリストされます。スコアリングで使用する適切なR関数を選択します。「編集」をクリックして、「スコア関数」ダイアログ・ボックスを開きます。
スコアリング関数はオプションです。スコアリング関数を指定しない場合、スコアリング結果は使用できず、スコアリングに依存するノードではモデルが有効と認識されません。

4. モデル詳細関数: これはオプションの関数です。モデル詳細関数は、Rノード・モデル・ビューアの「詳細」タブに出力を生成します。モデル詳細ノードには、モデル詳細関数が指定されている場合にのみデータが表示されます。「編集」をクリックして、「モデル詳細関数」ダイアログ・ボックスを開きます。

5. 「OK」をクリックします。

- ビルド関数
「ビルド関数」ダイアログ・ボックスでは、構築関数で使用する登録済R関数を選択できます。

- ビルド設定
「ビルド設定」ダイアログ・ボックスでは、必要な設定を名前、値およびデータ型で指定できます。名前は、R関数内の引数の名前と一致する必要があります。データ型は、NUMBERまたはSTRINGです。

- スコア関数
「スコア関数」ダイアログ・ボックスでは、スコアリングで使用する登録済R関数を選択できます。

- モデル詳細関数
「モデル詳細関数」ダイアログ・ボックスでは、登録済R関数を選択できます。

関連項目

- 『Oracle R Enterpriseユーザーズ・ガイド』

ビルド関数

「ビルド関数」ダイアログ・ボックスでは、構築関数で使用する登録済R関数を選択できます。

1. 「ビルド関数」フィールドに、適用可能なR関数が表示されます。ドロップダウン・リストから別の関数を選択できます。

2. 「関数定義」フィールドに、選択した関数のコードが表示されます。ここで関数を検証できます。構築関数に渡すアルゴリズム設定を指定できます。

3. 「設定」をクリックします。「ビルド設定」ダイアログ・ボックスが開き、構築関数で使用するパラメータの値を指定できます。

4. 「OK」をクリックします。

関連項目

- 「テキストの構築」

ビルド設定

「ビルド設定」ダイアログ・ボックスでは、必要な設定を名前、値およびデータ型で指定できます。名前は、R関数内の引数の名前と一致する必要があります。データ型は、NUMBERまたはSTRINGです。

1. 「行の重み列の指定」を選択し、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。このオプションは、分類および回帰モデルのみ含まれる一般化線形モデル(GLM)で有効です。

2. 「設定」セクションで次の手順を実行します。

- をクリックして設定を追加します。

- 設定を選択し、をクリックして、選択した設定を削除します。

3. 「OK」をクリックします。

スコア関数

「スコア関数」ダイアログ・ボックスでは、スコアリングで使用する登録済R関数を選択できます。

1. 「スコア関数」フィールドに、適用可能なR関数が表示されます。ドロップダウン・リストから別の関数を選択できます。

注意:
スコアリング関数を指定しない場合、Rモデルはテストおよび適用操作で使用できません。

2. 「関数定義」フィールドに、選択した関数のコードが表示されます。ここで関数を検証できます。

3. 「重み関数」フィールドで、ドロップダウン・リストから該当するR重み関数を選択します。これは、予測の詳細で必要です。

4. 「関数定義」フィールドに、選択したR重み関数の詳細が表示されます。

5. 「OK」をクリックします。

モデル詳細関数

「モデル詳細関数」ダイアログ・ボックスでは、登録済R関数を選択できます。

1. 「モデル詳細関数」フィールドで、必要に応じてR関数を選択します。モデル詳細関数を指定しない場合、モデル・ビューアの「詳細」タブは使用できません。

2. 「関数定義」セクションに、選択したR関数のコードが表示されます。ここで関数を検証できます。選択したモデル詳細関数によって、モデルの構築後にビューに永続化されるデータ・フレームが生成されます。

3. 「出力列」セクションで、関数の出力シグネチャを指定する必要があります。関数の出力シグネチャは、関数によって生成されたデータ・フレーム・オブジェクトと一致する必要があります。たとえば、2つの出力列ATTRIBUTEおよびCOEFFICIENTSを生成するR関数を選択した場合、列のデータ型はNUMBERまたはVARCHAR2のいずれかです。内部的には、Oracle Data Minerは、ODM拡張可能フレームワークを使用して、Rモデル詳細関数に渡される、指定された名前/値ペアからSELECT文を構成します。

4. 「OK」をクリックします。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

- パーティション化列の追加
パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

パーティション化列の追加

パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

属性を選択する他、パーティション化式を指定することもできます。パーティション化式は連結され、結果式はどの予測機能に対しても同じです。

1. 「使用可能な属性」リストで、パーティションとして機能する1つ以上の属性を選択します。

2. 矢印を使用して、選択した列を「選択された属性」リストに移動します。

3. 「OK」をクリックします。属性が「パーティション」リストに移動されます。

オプションで、パーティション化式を追加できます。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

詳細設定(R構築ノード)

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法、拡張可能設定および構築関数、スコアリング関数、モデル詳細関数などの事前定義済のR関数の構成に関連するモデル設定を表示および編集できます。

次のタスクを実行できます。

- モデルの追加: モデルを追加するには、をクリックします。

- モデルの削除: モデルを選択してをクリックします。

R構築ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

R構築ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル

- ビルド

- パーティション

- テスト

- 詳細

R構築ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 実行

- 実行の強制

- スケジュールの作成

- 編集。これにより、「Rビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 詳細設定

- モデルの表示

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較

- 適用チェーンの生成

- イベント・ログの表示

- 検証エラーの表示

- 親の検証

- デプロイ

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- プロパティに移動

- ナビゲート

回帰ノード

回帰ノードでは、構築およびテストを行うための回帰モデルを1つ以上定義します。

構築用のデータを指定するには、データ・ソース・ノードを回帰ノードに接続します。2番目のデータ・ソースを回帰構築ノードに接続して、テスト・データを指定することも可能です。ターゲットは1つのみ指定できます。回帰構築は、パラレルに実行できます。

回帰ノード内のモデルは、すべて同じターゲットとケースIDを持ちます。

回帰予測の実行には、次の2つの方法があります。

- 回帰モデルの構築とテスト: 回帰ノードを使用し、次に、分類を行うための新しいデータにモデルを適用します。

- 予測問合せの一種である予測問合せを使用します。

この項は次のトピックで構成されています:

- 回帰ノードのデフォルト動作
2項ターゲットに対して、回帰ノードは4つのモデルを構築します。

- 回帰ノードの作成
回帰ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれ一般化線形モデル(GLM)およびサポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに基づく)が構築されます。

- モデル構築のデータ
Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

- 回帰構築ノードの編集
「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、モデル構築、モデル・パーティション、サンプリング、入力、テキスト設定などに関連する設定を編集できます。

- 回帰モデルの詳細設定
「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデルの追加、モデルの削除、設定の確認、モデルやアルゴリズムに関連する設定の変更が可能です。

- 回帰ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 回帰ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「予測問合せ」

- 「パラレル処理について」

回帰ノードのデフォルト動作

2項ターゲットに対して、回帰ノードは4つのモデルを構築します。

モデルは、次のアルゴリズムを使用して構築されます。

- 一般化線形モデル(GLM)

- サポート・ベクター・マシン(SVM)

モデルは、同じ構築データおよび同じターゲットを持ちます。

デフォルトでは、すべてのモデルがテストされます。構築データを構築データ・セットおよびテスト・データ・セットにランダムに分割することにより、テスト・データは作成されます。デフォルトの分割比率は、60%が構築で40%がテストです。可能な場合、Data Minerはテスト・データ・セットおよび構築データ・セットの作成時に圧縮を使用します。

かわりに、すべての構築データをテスト・データとして使用できます。

個別のテスト・データを使用するには、テスト・データ・ソースを構築ノードに接続するか、テスト・ノードを使用します。

モデルのテスト後に、テスト結果を表示できます。

コンテキスト・メニューの「テスト結果の比較」選択肢を使用して、2つ以上の回帰モデルのテスト結果を比較できます。

ケースIDはオプションです。ただし、ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

関連項目

- 表作成ノードおよび圧縮

- 回帰モデル・テスト・ビューア

- 「テスト・ノード」

回帰ノードの作成

回帰ノードでは、デフォルトで2つのモデル(それぞれ一般化線形モデル(GLM)およびサポート・ベクター・マシン(SVM)に基づく)が構築されます。

回帰ノードを作成する前に、初めにワークフローを作成します。次に、データ・ソースを特定または作成します。

回帰ノードを作成してそれにデータを接続するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開して、「回帰」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして、「接続」をクリックします。回帰ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. 「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ターゲットを指定する必要があります(ノード内のすべてのモデルが同じターゲットを持ちます)。ターゲットをテキストにすることはできません。

6. テスト用の別のデータ・ソース・ノードを指定するには、2番目のデータ・ソース・ノードを構築ノードに接続します。これはオプションです。

7. ノードの編集を終了してオプションのテスト・データ・ソースを接続すると、ノードの構築準備が完了します。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

テスト・データ・ソース・ノードを指定した場合、ノードを実行すると、構築データ・ソースからの接続には「構築」というラベルが付き、テスト・データ・ソースからの接続には「テスト」というラベルが付きます。

関連項目

- 「回帰構築ノードの編集」

モデル構築のデータ

Oracle Data Minerでは、モデル構築のデータに経験則を使用します。

Oracle Data Minerは次のために経験則を使用します。

- モデル構築に使用される入力データの属性を決定します。

- 各属性のマイニング型を決定します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

回帰構築ノードの編集

「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、モデル構築、モデル・パーティション、サンプリング、入力、テキスト設定などに関連する設定を編集できます。

回帰構築ノードの編集 ダイアログ・ボックスを開くには、回帰構築ノードをダブルクリックするか、回帰構築ノードを右クリックして「編集」を選択します。

「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、次のタブがあります。

- ビルド
「ビルド」タブでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- サンプリング
「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

- 入力
「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

- テキスト
テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

ビルド

「構築」タブでは、作成するモデルの特性を指定または変更できます。

構築するモデルの特性を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「ターゲット」フィールドで、ドロップダウン・リストからターゲットを選択します。リストには、構築ノードに接続されているデータ・ソース・ノード内で指定された表またはビューの属性が含まれています。

ターゲットを1つ指定する必要があります。ノード内のすべてのモデルは、同じターゲットを持ちます。

2. 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストから属性を1つ選択します。この属性は、ケースを一意に識別する必要があります。

注意:

ケースIDは必須ではありません。ただし、ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

ケースIDは、GLM診断情報の生成には必須です。

ケースIDを指定すると、ノード内のすべてのモデルが同じケースIDを持ちます。

3. 「モデル設定」リストで、構築するモデルを選択します。サポート・ベクター・マシン(SVM)および一般線形モデル(GLM)を構築できます。モデルを選択してクリックすることで、これらの任意のモデルを削除できます。

- 任意のモデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- モデルを追加するには、をクリックします。

- モデルを編集するには、をクリックします。

- 既存のモデルをコピーするには、モデルを選択してをクリックします。

4. 「OK」をクリックします。

デフォルトでは、構築データ・セットを分割して作成されたテスト・データ・セットを使用してモデルをテストします。この方法でのモデルのテストを望まない場合は、回帰ノードの「プロパティ」ペインの「テスト」セクションに移動します。かわりに、テスト・ノードとテスト・データ・ソース・ノードを使用してモデルをテストすることもできます。

- モデルの追加(回帰)
「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをノードに追加したり、そのアルゴリズムを選択できます。

関連項目

- 「「詳細設定」の概要」

- 「ケースIDがない場合」

- 「テスト(回帰)」

モデルの追加(回帰)

「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでは、モデルをノードに追加したり、そのアルゴリズムを選択できます。

ノードにモデルを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「アルゴリズム」フィールドで、アルゴリズムを選択します。

2. 「名前」フィールドに、デフォルト名が表示されます。デフォルトを使用することも、モデル名を変更することも可能です。

3. 「コメント」フィールドにコメントを追加します(該当する場合)。これはオプションのフィールドです。

4. 「OK」をクリックします。新しいモデルがノードに追加されます。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

サンプリング

「サンプリング」タブの設定は、ノード内のすべてのモデルに適用されます。「サンプリング」タブでは、行サイズを指定できます。

デフォルトでは、「サンプリング」は「オフ」に設定されています。「オン」に設定するには、次の手順を実行します。

1. 「オン」をクリックし、次を選択します。

- システム決定

- 「ユーザー指定」を選択し、行サイズを指定します

2. 「OK」をクリックします。

入力

「入力」タブでは、モデル構築の入力を指定します。

すべてのモデルに対して入力を自動的に判定(経験則を使用)がデフォルトで選択されています。Oracle Data Minerにより、入力に使用する属性が決定されます。たとえば、ほぼ不変の属性は入力に適さないと考えられます。また、Oracle Data Minerはマイニング型を決定し、すべての属性に対して自動データ準備が実行されることを指定します。

注意:
R構築ノードの場合、自動データ準備は実行されません。

ノードの実行後に、経験則を説明するルールが示されます。詳細情報を確認するには、「表示」をクリックします。

これらの選択内容を変更できます。これを行うには、入力を自動的に判定(経験則を使用)の選択を解除します。

関連項目

- 「モデル構築に使用されるデータ」

テキスト

テキストは、CHAR、VARCHAR2、BLOB、CLOB、NCHARまたはNVARCHAR2のいずれのデータ型でも使用可能です。

Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上に接続している場合、「モデル構築の編集」ダイアログ・ボックスの「テキスト」タブでテキスト特性を指定できます。

「テキスト」タブでテキスト特性を指定する場合、テキスト・ノードを使用する必要はありません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以前に接続している場合は、テキスト・ノードを使用します。「テキスト」タブは、Oracle Database 11gリリース2以前では使用できません。

データ・マイニング用のテキスト特性を確認または指定するには、構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックしてコンテキスト・メニューから「編集」を選択します。「テキスト」タブをクリックします。

「テキスト」タブを使用すると、次を変更できます。

- カテゴリ型のカットオフ値: 列がテキストまたはカテゴリのどちらのマイニング型とみなされるかを決定するために使用されるカットオフを制御できます。カットオフ値は整数です。これは、10以上4000以下である必要があります。デフォルト値は200です。

- デフォルトの変換タイプ: 列レベル・テキスト設定のデフォルトの変換タイプを指定します。値は次のとおりです。

- トークン(デフォルト): 変換タイプが「トークン」の場合、「デフォルト設定」は次のようになります。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。複数の言語を選択できます。

- Bigram: このオプションは、NORMALトークン・タイプとそのbigramを組み合せる場合に選択します。たとえば、New Yorkです。トークン・タイプはBIGRAMです。

- ステミング: デフォルトでは、このオプションは選択されていません。一部の言語ではステミングはサポートされません。選択されている言語が英語、オランダ語、フランス語、ドイツ語、イタリア語またはスペイン語である場合、ステミングは自動的に有効になっています。ステミングが有効である場合、ステミングされた語句がサポート対象言語に対して戻されます。そうでない場合は、元の語句が戻されます。

注意:

「Bigram」と「ステミング」の両方を選択した場合、トークン・タイプはSTEM_BIGRAMです。「Bigram」も「ステミング」も選択しない場合、トークン・タイプはNORMALです。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがリポジトリからデフォルトのストップリストに追加されます。重複したストップワードは追加されません。

- ストップリストの詳細を表示するには、をクリックします。「ストップリストの詳細」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 新しいストップリストを追加するには、をクリックします。「新規ストップリスト・ウィザード」が開きます。

- トークン: 次を指定します。

- すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数。デフォルトは3000です。

- トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

- テーマ: 「テーマ」が選択されている場合、デフォルト設定は次のとおりです。

- 言語: ドキュメントで使用される言語を指定します。デフォルトは「英語」です。この値を変更するには、ドロップダウン・リストからいずれかを選択します。複数の言語を選択できます。

- ストップリスト: 使用するストップリストを指定します。デフォルト設定では、デフォルトのストップリストを使用します。ストップリストは追加または編集が可能です。複数の言語を選択し、選択されているストップリストが「デフォルト」である場合、その言語のデフォルトのストップワードがデフォルトのストップリストに追加されます(リポジトリから)。重複したストップワードは追加されません。

- テーマ: すべてのドキュメントにわたるテーマの最大数を指定します。デフォルトは3000です。

- シノニム: 「シノニム」タブは、シソーラスがロードされた場合にのみ有効になります。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。Oracle Textによって提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- ストップリスト・エディタを開くには、「ストップリスト」をクリックします。ストップリストは、表示、編集および作成が可能です。
すべてのテキスト列に対して同じストップリストを使用できます。

関連項目

- Oracle Textの概念

- テキスト・ノード

- 「ストップリスト・エディタ」

回帰モデルの詳細設定

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、モデルの追加、モデルの削除、設定の確認、モデルやアルゴリズムに関連する設定の変更が可能です。

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、次の操作が可能です。

- ノード内の各モデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定の検査と変更

- モデルの追加と削除

詳細設定を変更または表示するには、「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスでをクリックします。または、ノードを右クリックして、「詳細設定」を選択します。

上部パネルには、ノード内のすべてのモデルがリストされます。次の操作を実行できます。

- 削除: モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- 追加: モデルを追加するには、をクリックします。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

下部ペインでは、上部ペインで選択されたモデルのデータの使用方法およびアルゴリズム設定を表示および変更できます。次の詳細を編集できます。

- データの使用方法

- 「アルゴリズム設定」
変更可能な設定は、アルゴリズムによって異なります。

- 「GLM回帰アルゴリズム設定」

- 「SVM回帰アルゴリズム設定」

関連項目

- 「回帰構築ノードの編集」

- 「モデルの追加(回帰)」

回帰ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

回帰モデルを構築する前に、次の操作を必ず実行してください。

- ターゲットの指定。

- ケースIDの指定。これはオプションです。ただし、ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。

この項では、次の項目について説明します。

- モデル(回帰)
「モデル」セクションには、構築されるモデルがリストされます。

- ビルド(回帰)
「ビルド」セクションには、選択したターゲットおよびケースIDに関連する情報が表示されます。

- パーティション
「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

- テスト(回帰)
「テスト」セクションでは、テストに使用されるデータおよび実行するテストを指定します。

モデル(回帰)

「モデル」セクションには、構築されるモデルがリストされます。

デフォルトでは、3つの異なるアルゴリズム(SVM、NBおよびDT)を使用して3つの回帰モデルが構築されます。モデルを追加する場合に、GLMアルゴリズムを指定することも可能です。

次のタスクを実行できます。

- 削除: モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- 追加: モデルを追加するには、をクリックします。

- テスト結果の比較: モデルがテストされた場合、テスト結果を比較できます。2つ以上のモデルを選択してをクリックします。

- モデルの表示: モデルが正常に構築された場合、モデルを表示できます。モデルを選択してをクリックします。対応するビューアが開きます。

- モデル・ステータスの表示: モデルが後続のノードに渡されたかどうかが示されます。

- 出力列
「モデル設定」グリッドの「出力列」では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

関連項目

- サポート・ベクター・マシン

- Naive Bayes

- ディシジョン・ツリー

- 一般化線形モデル

出力列

「モデル設定」グリッドの「出力」列では、後続ノードへのモデルの受渡しを制御します。デフォルトでは、すべてのモデルが後続ノードに渡されます。

- モデルを無視するには、つまり後続ノードに渡さないようにするには、をクリックします。アイコンが無視アイコンのに変わります。

- 無視を取り消すには、「無視」アイコンを再度クリックします。それが出力アイコンに変わります。

ビルド(回帰)

「ビルド」セクションには、選択したターゲットおよびケースIDに関連する情報が表示されます。

「ビルド」セクションに表示される情報は次のとおりです。

- ターゲット: 構築ノードがデータ・ソース・ノードに接続されている必要があります。次に、ターゲット・リストからターゲットを選択します。ターゲットを変更するには、ドロップダウン・リストから別のターゲットを選択します。

- ケースID: ドロップダウン・リストから属性を選択します。この属性は、ケースを一意に識別する必要があります。ケースIDはオプションです。ケースIDが選択されていない場合、「なし」が表示されます。ただし、ケースIDが指定されていない場合は、処理が低速になります。

パーティション

「パーティション」タブでは、パーティション化されたモデルを構築できます。

- 「パーティションの最大数」フィールドで、矢印をクリックして値を設定します。これにより、パーティションのカットオフ値が設定されます。カットオフ値は0 (ゼロ)より大きい値である必要があります。このオプションを選択しない場合は、ネイティブOracle Data Minerのカットオフ値が使用されますが、非常に大きい値である可能性があります。

- 「詳細設定」をクリックして、パーティション構築のタイプを設定および選択します。

- パーティション化用の列を追加するにはをクリックします。

注意:

NUMBERおよびVARCHAR2列のみをパーティション列として選択できます。「ケースID」および「ターゲット」列は、パーティション列として選択できません。

- パーティション列を削除するには、その列を選択してをクリックします。

- 列を最上位に移動するには、をクリックします。

- 列を上に移動するには、をクリックします

- 列を下に移動するには、をクリックします

- 列を最下位に移動するには、をクリックします

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

テスト(回帰)

「テスト」セクションでは、テストに使用されるデータおよび実行するテストを指定します。

デフォルトでは、テスト・データを使用して構築されたすべてのモデルがテストされます。テスト・データは、構築データをランダムに分割して作成されます。

「テスト」セクションでは、次の設定を使用できます。

- テストの実施: デフォルトでは、テスト・データを使用して構築されたすべてのモデルがテストされます。テスト・データは、構築データをランダムに分割して作成されます。デフォルトのテスト結果は、次のとおりです。

- パフォーマンス・メトリック

- 残差
両方の選択を解除できます。

- テスト・データ: テスト・データは、次のいずれかの方法で作成されます。

- テストにすべてのマイニング構築データを使用

- テストに分割構築データを使用テストの分割(%) 次の分割を作成: ビュー(デフォルト)。分割により、パラレルではないビューが作成されます。

- テストにテストデータソースを使用: 構築データを接続した後に個別のテスト・データ・ソースを提供してテスト・データ・ソースを構築ノードに接続するには、このオプションを選択します。または、テスト・ノードを使用してモデルをテストできます。

関連項目

- 「回帰モデルのテスト」

- 「テスト・ノード」

回帰ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

コンテキスト・メニューのオプションを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集: 「回帰ビルド・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 詳細設定: 回帰モデルの詳細設定ダイアログ・ボックスが開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示(エラーがある場合のみ表示されます)

- 検証エラーの表示(検証エラーがある場合のみ表示されます)

- ナビゲート

関連項目

- 回帰モデルの詳細設定

- 「回帰構築ノードの編集」

「詳細設定」の概要

「詳細設定」ダイアログ・ボックスでは、データの使用方法およびその他のモデル指定の編集、モデルの追加とノードからの削除が可能です。

次のいずれかの方法で、「詳細設定」ダイアログ・ボックスを開くことができます。

- 任意のモデル・ノードを右クリックして、コンテキスト・メニューから「詳細設定」を選択します。

- ノードをダブルクリックしてエディタを開きます。次に、をクリックします。

次の分類構築ノードの「詳細設定」の例に示すように、ダイアログ・ボックスには2つのペインがあります。

「詳細設定」の上部ペインでは、モデルの削除およびモデルの追加が可能です。上部ペインでモデルを選択して、データの使用方法を変更することも可能です。「詳細設定」の下部ペインには、1、2または3個のタブがあり、モデル指定を編集できます。

- 「詳細設定」の上部ペイン
「詳細設定」の上部ペインには、ノード内のすべてのモデルがリストされます。

- 「詳細設定」の下部ペイン
「詳細設定」の下部ペインには、データの使用方法、アルゴリズム設定およびパフォーマンス設定に関する情報が表示されます。

「詳細設定」の上部ペイン

「詳細設定」の上部ペインには、ノード内のすべてのモデルがリストされます。

「モデル設定」グリッドには、各モデルに関する次の情報が提供されます。

- モデル名

- アルゴリズム

- 最新の構築の日付

- 自動

- データの使用方法

- 次により除外された列

入力および属性のマイニング型を表示するには、上部ペインでモデルを選択して「自動」の選択を解除します。「自動」が選択されている場合(デフォルト)、モデルの構築に使用される属性がシステムにより自動的に決定されます。

Oracle Data Minerは、モデルの構築に使用するために必ずしもすべての属性を選択するとはかぎりません。たとえば、属性の値の大部分が同じである場合、その属性は選択されません。

選択されている属性を確認するには、「自動」の選択を解除します。モデルを選択します。下部ペインには、選択された属性が、「入力」列にチェック・マークが付いた状態で示されます。

「自動」が選択されていない場合、「データの使用方法」タブ内のシステムによる選択をオーバーライドできます。「自動」が選択されていない場合、入力およびマイニング型も表示できます。これにより、モデル構築に使用される属性を確認でき、必要に応じてこれらを変更できます。

「モデル設定」グリッドでは、ノードに対してモデルを削除または追加できます。

- 削除: モデルを削除するには、モデルを選択してをクリックします。

- 追加: モデルをノード追加するには、をクリックします。ノードの「モデルの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。「モデルの追加」ダイアログ・ボックスでアルゴリズムを選択して、デフォルトの名前をそのまま使用するか別の名前を指定して、オプションのコメントを追加します。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

- データの使用方法

「詳細設定」の下部ペイン

「詳細設定」の下部ペインには、データの使用方法、アルゴリズム設定およびパフォーマンス設定に関する情報が表示されます。

上部ペインでモデルを選択します。関連情報は、次のタブに表示されます。

- データの使用方法: 相関を除くすべてのモデル用

- アルゴリズム設定: すべてのモデル用

- パフォーマンス設定: 分類モデル専用

これらのタブに、選択されたモデルの構築に使用される指定が表示されます。指定を変更できます。

- データの使用方法
「データの使用方法」タブには、データ・ソース内のすべての属性がリストされるデータ・グリッドがあります。

- アルゴリズム設定
「アルゴリズム設定」セクションには、アルゴリズム設定の値が表示されます。

- パフォーマンス設定
パフォーマンス設定は、分類モデルでのみ使用できます。

データの使用方法

「データの使用方法」タブには、データ・ソース内のすべての属性がリストされるデータ・グリッドがあります。

「データの使用方法」タブは、相関ノードではサポートされません。任意の値の変更、入力として使用されない属性の確認またはマイニング型の確認を行うには、下部ペインで「表示」を選択します。

データの使用方法の情報は、複数のモデルで同時に変更できます。各属性に対して、グリッドには次のリストが表示されます。

- 属性: これは、属性の名前です。

- データ型: これは、属性のOracle Databaseデータ型です。

- 入力: 属性がモデルの構築に使用されるかどうかを示します。入力タイプを変更するには、「自動」をクリックします。次にアイコンをクリックして新しいアイコンを選択します。分類モデルや回帰モデルなどのターゲットを持つモデルの場合は、ターゲットが赤色のターゲット・アイコンでマークされます。

- アイコンは、属性がモデルの構築に使用されることを示します。

- アイコンは、属性が無視される、つまりモデルの構築に使用されないことを示します。

- マイニング型: これは属性の論理型で、数値型(数値データ)、カテゴリ型(文字データ)、ネストした数値型、またはネストしたカテゴリ型、テキストまたはカスタム・テキストのいずれかです。属性の型がマイニングでサポートされない場合、列は空白になります。マイニング型はアイコンで示されます。このアイコン上にカーソルを置くと、アイコンが何を表しているか確認できます。マイニング型を変更するには、「自動」をクリックして、次に属性の型をクリックします。リストから新しい型を選択します。マイニング型は、次のように変更できます。

- 数値型はカテゴリ型に変更できます。カテゴリ型への変更により、数値が文字列にキャストされます。

- カテゴリ型。

- ネストしたカテゴリ型およびネストした数値型は変更できません。

- 自動準備: 「自動準備」が選択された場合、属性上で自動データ準備が実行されます。「自動準備」が選択されていない場合、属性上で自動データ準備は実行されません。この場合、正規化など、モデルの構築に使用されるアルゴリズムで必要になる可能性のあるデータ操作を実行する必要があります。ターゲット属性に対してはデータ準備は行われません(または必要ありません)。デフォルトでは、自動データ準備が実行されます。

- ルール: モデルの実行後に、「ルール」には使用された経験則が示されます。詳細を確認するには「表示」をクリックします。

属性を入力として選択しない理由が2つあります。

- 属性のデータ型が、モデルの構築に使用されるアルゴリズムでサポートされていないため。
たとえば、O-Clusterでは、DM_NESTED_NUMERICALSなどのネストしたデータ型はサポートされません。DM_NESTED_NUMERICALSの型の属性を使用してO-Clusterモデルを構築すると、構築に失敗します。

- 属性がマイニングに有用なデータを提供しないため。たとえば、不変またはほぼ不変の値を持つ属性が該当します。
この種類の属性を含めた場合、これらを除外した場合よりモデルの品質が低下します。

関連項目

- 「データの使用方法の表示と変更」

- 自動データ準備(ADP)

アルゴリズム設定

「アルゴリズム設定」セクションには、アルゴリズム設定の値が表示されます。

設定は、モデルの構築に使用されるアルゴリズムにより決定されます。

パフォーマンス設定

パフォーマンス設定は、分類モデルでのみ使用できます。

「パフォーマンス設定」タブでは、分類モデル構築のパフォーマンス目標を定義します。モデルのパフォーマンス設定を表示または変更するには、上部ペインでモデルを選択します。「重み」グリッドに重みがリストされます。次のいずれかの設定を選択します。

- 平均化: (デフォルト)すべてのターゲット・クラス値にわたって最適な全体精度の実現を試みます。これは、選択されたアルゴリズムに応じて異なる方法で行われます。通常これは、モデル構築プロセスにおいて、出現頻度の低いターゲット値に追加の重みを提供する重み値を使用して、バイアスをかけることが求められます。

- 自然: バイアスをかけないモデルの構築を可能にするため、モデルはデータの本来の特徴を使用して正確なモデルを構築できるようになります。この場合、出現頻度の低いターゲット・クラス値は多くの場合、それらが平均化オプションを使用して構築されたモデルを予測する頻度と同じ頻度では予測されません。

- カスタム: 各ターゲット値に一連の重みを入力できます。カスタム重みの定義を開始する1つの方法は、「重み」グリッドのすぐ上にある「平均化」または「自然」をクリックすることです。これらのいずれのオプションも、「平均化」または「自然」パフォーマンスで得られる重みと同様な重みを生成します。次に、これらの重みを異なる値に変更できます。

値を保存するには、「OK」をクリックします。

関連項目

- リフト詳細

マイニング機能

各マイニング機能は、データ・マイニング・アルゴリズムを使用して解決可能なマイニング問題の種類を表しています。

データ・マイニング・モデルを作成する場合、まずマイニング機能を指定してから、その機能を実装する適切なアルゴリズムを選択する必要があります(デフォルトのアルゴリズムがない場合)。

Oracle Data Miningは、次のマイニング機能をサポートしています。

- 分類
分類とは、ある集合内の項目をターゲットのカテゴリまたはクラスに割り当てる、つまり項目がターゲット・カテゴリに従って分類されるデータ・マイニング機能です。

- 回帰
回帰は、数値を予測するデータ・マイニング機能です。利益、売上、住宅ローン金利、住宅価格、建坪、気温、距離などはすべて、回帰の手法を使用して予測することが可能です。

- 異常検出
異常検出(AD)では、一見同質なデータ内に存在する特異なケースを識別します。

- クラスタリング
クラスタリングでは、データ・オブジェクトの自然なグループ、つまり相互になんらかの類似性を持つオブジェクトを見つけます。

- 相関
相関ルールは、同時に発生する項目間の関係を表します。

- 特徴の抽出と選択
特徴抽出のマイニング機能では、属性を組み合せて、新しい削減された特徴セットを作成します。特徴選択のマイニング機能では、最適な属性を選択します。

分類

分類とは、ある集合内の項目をターゲットのカテゴリまたはクラスに割り当てる、つまり項目がターゲット・カテゴリに従って分類されるデータ・マイニング機能です。

分類の目的は、データの各ケースのターゲット・クラスを正確に予測することです。たとえば、分類モデルを使用すれば、融資希望者を信用リスク別(低、中、高)で識別することが可能です。

分類のターゲット・カテゴリは、離散的であり、順序付けされていません。最も単純なタイプの分類問題は、2項分類です。2項分類では、ターゲット属性が取り得る値は2つのみ(たとえば「支払能力が高い」と「支払能力が低い」)です。多クラス・ターゲットは、3つ以上の値(たとえば支払能力の場合、低、中、高、不明など)を持ちます。

次の項では、分類について説明します。

- 分類モデルの構築
分類モデルは、分類が既知である履歴データから構築されます。

- 分類モデルの比較
分類モデルは、各モデルのテスト・メトリックを比較することで比較が可能です。

- 分類モデルの適用
分類モデルのスコアリングまたは適用の結果は、クラスの割当ておよび割当てが正しい確率となります。

- 分類のアルゴリズム
分類には、ディシジョン・ツリー・アルゴリズム、Naive Bayesアルゴリズムおよび一般化線形モデル・アルゴリズムが使用されます。

分類モデルの構築

分類モデルは、分類が既知である履歴データから構築されます。

分類モデルを構築(トレーニング)するために、分類アルゴリズムは、予測子の値とターゲットの値の関係を見つけます。関係の検出に使用される手法は、分類アルゴリズムによって異なります。これらの関係がモデル内に集約されます。次に、このモデルはクラスの割当てが未知である別のデータ・セットに適用できます。

「アルゴリズム」設定では、モデル構築を制御します。設定は、アルゴリズムによって異なります。

構築ノードを使用して、1つ以上の分類モデルを作成します。

分類モデルはデフォルトでテストされます。

関連項目

- 「分類モデルのテスト」

- 「分類モデルのチューニング」

分類モデルの比較

分類モデルは、各モデルのテスト・メトリックを比較することで比較が可能です。

関連項目

- 分類モデルのテスト・メトリック

- 分類テスト結果の比較

分類モデルの適用

分類モデルのスコアリングまたは適用の結果は、クラスの割当ておよび割当てが正しい確率となります。

たとえば、顧客を低、中、高の値に分類するモデルの場合、分類が正しい確率も予測されます。

適用ノードを使用して分類モデルのスコアリング、つまり新しいデータへのモデルの適用を行います。

関連項目

- 「適用ノード」

分類のアルゴリズム

分類には、ディシジョン・ツリー・アルゴリズム、Naive Bayesアルゴリズムおよび一般化線形モデル・アルゴリズムが使用されます。

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、ツリーの構築に使用されるロジックを明らかにする条件文であるルールを自動的に生成します。

- Naive Bayesアルゴリズムでは、Bayesの定理が使用されます(履歴データの値の組合せと値の頻度を数えて確率を計算する式)。

- 一般化線形モデル(GLM)アルゴリズムは、線形モデリングでよく使用される統計的手法です。Oracle Data Miningでは、2項分類および回帰でGLMを実装しています。
GLMでは、係数統計情報やモデルの統計情報および行の診断情報など多数の情報を利用できます。また、GLMは、予測値がある区間に収まると考えられるときのその区間の上限と下限である、信頼限界もサポートします。

- サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、線形回帰および非線形回帰に基づく強力な最新のアルゴリズムです。Oracle Data Miningでは、2項分類および多クラス分類に対してSVMが実装されています。
Oracle Data Miningでは、2項分類および多クラス分類に対してSVMが実装されています。

関連項目

- ディシジョン・ツリー

- Naive Bayes

- 一般化線形モデル

- サポート・ベクター・マシン

回帰

回帰は、数値を予測するデータ・マイニング機能です。利益、売上、住宅ローン金利、住宅価格、建坪、気温、距離などはすべて、回帰の手法を使用して予測することが可能です。

たとえば、回帰モデルを使用すると、立地、部屋数、敷地の広さその他の要因に基づいて住宅価格を予測できます。

回帰に関するこの項では、次の項目について説明します。

回帰モデルはデフォルトでテストされます。

- 回帰モデルの構築
構築ノードを使用して、1つ以上の回帰モデルを構築します。

- 回帰モデルの適用
回帰モデルのスコアリングまたは適用の結果は、クラスの割当ておよび各ケースについて割当てが正しい確率となります。

- 回帰のアルゴリズム
Oracle Data Miningでは、回帰について一般化線形モデル(GLM)とサポート・ベクター・マシン(SVM)がサポートされています。

関連項目

- 「回帰モデルのテスト」

回帰モデルの構築

構築ノードを使用して、1つ以上の回帰モデルを作成します。

「アルゴリズム」設定では、モデル構築を制御します。設定は、アルゴリズムによって異なります。

回帰タスクは、ターゲット値が判明しているデータ・セットから着手します。たとえば、住宅価格を予測する回帰モデルは、一定の期間に観測された多数の住宅のデータに基づいて作成されます。このデータには、住宅価格だけでなく、築年数、建坪、部屋数、税金、学区、商店街までの距離などのデータが含まれていることが考えられます。住宅価格をターゲット、他の属性を予測子として、各住宅のデータが1つのケースを構成します。

モデルの作成(トレーニング)プロセスでは、回帰アルゴリズムは、作成データの各ケースの予測子の関数としてターゲットの値を予測します。予測子とターゲットの関係はモデルに集約され、このモデルはターゲット値が未知である別のデータセットに適用できます。

回帰モデルの適用

回帰モデルのスコアリングまたは適用の結果は、クラスの割当ておよび各ケースについて割当てが正しい確率となります。

たとえば、各ケースの値を予測するモデルは、値が正しい確率も予測します。

適用ノードを使用して回帰モデルのスコアリング、つまり新しいデータへのモデルの適用を行います。

関連項目

- 「適用ノード」

回帰のアルゴリズム

Oracle Data Miningでは、回帰について一般化線形モデル(GLM)とサポート・ベクター・マシン(SVM)がサポートされています。

- 一般化線形モデル(GLM)アルゴリズムは、線形モデリングでよく使用される統計的手法です。Oracle Data Miningでは、2項分類および回帰でGLMを実装しています。
GLMでは、係数統計情報やモデルの統計情報および行の診断情報など多数の情報を利用できます。GLMは信頼限界もサポートしています。

- サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、線形回帰および非線形回帰に基づく強力な最新のアルゴリズムです。
SVM回帰では、非線形回帰用のガウス・カーネルおよび線形回帰用の線形カーネルという2種類のカーネルをサポートしています。また、SVMは能動学習もサポートしています。

関連項目

- 一般化線形モデル

- サポート・ベクター・マシン

異常検出

異常検出(AD)では、一見同質なデータ内に存在する特異なケースを識別します。

標準の分類アルゴリズムでは、ターゲット・クラスのポジティブ例およびネガティブ例(反例)の両方が存在している必要があります。1クラス・サポート・ベクター・マシン(SVM)分類では、単一のターゲット・クラスの例のみ存在している必要があります。

モデルは、ポジティブ・クラスの既知の例と反例の未知のネガティブ・セットを区別することを学習します。目標は、次の関数を推定することです。

- 例がある集合に属する場合はポジティブである

- 例がその集合の補集合に属する場合はネガティブまたはゼロである

注意:

1クラス分類問題の解決は困難な場合があります。1クラス分類プログラムの精度は通常、有意の反例を使用して作成した標準的な分類プログラムの精度とは一致しません。

異常検出モデルに関するこの項では、次の項目について説明します。

- 異常検出モデルの構築
Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてSVMが使用されます。

- 異常検出モデルの適用
Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてサポート・ベクター・マシン(SVM)を使用します。1クラスSVMモデルを適用すると、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率を生成します。

異常検出モデルの構築

Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてSVMが使用されます。

SVMは異常検出で使用される場合、分類マイニング機能を持ちますが、ターゲットは使用しません。

ADモデルを構築するには、適切なデータ・ソースに接続されている異常検出ノードを使用します。

関連項目

- サポート・ベクター・マシン

- 「異常検出ノード」

異常検出モデルの適用

Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてサポート・ベクター・マシン(SVM)を使用します。1クラスSVMモデルを適用すると、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率を生成します。

- 予測が1の場合、そのケースは典型的とみなされます。

- 予測が0の場合、そのケースは異常とみなされます。

この動作は、モデルが標準データでトレーニングされていることを反映しています。

クラスタリング

クラスタリングでは、データ・オブジェクトの自然なグループ、つまり相互になんらかの類似性を持つオブジェクトを見つけます。

つまり、あるクラスタのメンバーは、別のクラスタのメンバーよりも同じクラスタのメンバーに類似していることになります。クラスタリング分析の目的は、クラスタ間の類似度が低くなり、クラスタ内の類似度が高くなるような、質の高いクラスタを見つけることです。

次の項では、クラスタリングについて説明します。

- クラスタの使用
クラスタリングは、データの分割、データの参照および異常検出に使用できます。

- クラスタの計算
Oracle Data Miningは、階層クラスタリングを実行します。

- クラスタリングのアルゴリズム
Oracle Data Miningでは、クラスタリング用に次のアルゴリズムがサポートされます。

クラスタの使用

クラスタリングは、データの分割、データの参照および異常検出に使用できます。

クラスタリングは、分類と同じくデータを分割するために使用します。クラスタリング・モデルが分類と異なるのは、事前に定義されていないグループにデータを分割する点です。分類モデルの場合は、あらかじめ定義済のクラスをターゲットとして指定し、それらのクラスに割り当てることによってデータを分割します。クラスタリング・モデルではターゲットを使用しません。

クラスタリングはデータの調査に役立ちます。ケース数が多くグループが明らかでない場合、クラスタリング・アルゴリズムを使用して、自然なグループを見つけることができます。クラスタリングは、監視ありモデルの作成対象となる同種グループを識別するためのデータの前処理手段としても有効です。

クラスタリングは、異常検出にも使用できます。データがいくつかのクラスタに分割された後に、どのクラスタにも適合しないケースを検出することが可能です。これらのケースが異常値または外れ値です。

項目が複数のクラスタに存在する可能性があり、クラスタは必ずしも分離しているとはかぎりません。

クラスタの計算

Oracle Data Miningでは階層クラスタリングを実行します。

リーフ・クラスタは、アルゴリズムによって生成される最終クラスタです。階層内で上位にあるクラスタは中間クラスタです。

クラスタリングのアルゴリズム

Oracle Data Miningでは、クラスタリング用に次のアルゴリズムがサポートされます。

- 「k-Meansアルゴリズム」

- O-Clusterアルゴリズム

- 期待値の最大化。Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

相関

相関ルールは、同時に発生する項目間の関係を表します。

相関ルールは、よく販売トランザクションの分析に使用されます。たとえば、食料品店でシリアルを購入する顧客は同時に牛乳も購入することが多いことがわかっているとします。実際に相関分析を行うと、精算時にシリアルと牛乳の両方が含まれている確率は85%である、という結果が得られることがあります。

相関モデルのこうした応用は、マーケット・バスケット分析と呼ばれています。マーケット・バスケット分析は、ダイレクト・マーケティングや販促活動、ビジネス上の傾向の把握などに役立ちます。また、店舗レイアウト、カタログのデザイン、抱合せ販売などにも活用できます。

相関モデルは、その他の分野でも重要な用途に応用されています。たとえば、E-Commerceアプリケーションにおいて、Webページのパーソナライズに相関ルールを使用することがあります。相関モデルから、ページAとページBにアクセスするユーザーは70%の確率で同じセッション内でページCにアクセスすることがわかったとします。このルールに基づいて、ページCに関心を持ちそうなユーザー向けに動的なリンクを作成することが可能です。

相関モデルでは、トランザクションで構成されるデータを分析します。

- トランザクション
トランザクショナル・データで、項目の集合は、各ケースに関連付けられます。ケースは、マーケット・バスケットやWebセッションなどのトランザクションで構成されます。

トランザクション

トランザクショナル・データで、項目の集合は、各ケースに関連付けられます。ケースは、マーケット・バスケットやWebセッションなどのトランザクションで構成されます。

トランザクションの項目の集まりが、そのトランザクションの1つの属性です。トランザクションに関連する日付、時間、場所、ユーザーIDなどがその他の属性となります。ただし、ほとんどの場合は、可能性があるすべての項目の小さなサブセットが所定のトランザクションに存在します。マーケット・バスケット内の項目は、店舗内の売上対象のほんの一部分のみを表します。相関はトランザクションに基づきます。

ある項目が集合内に含まれていない場合は、その値がNULLであるか、または欠損している可能性があります。集合に含まれる可能性がある項目の大部分は個々のトランザクションに存在しない確率が高いので、ほとんどの項目はNULLであるかまたは欠損していると考えられます。

特徴の抽出と選択

特徴抽出のマイニング機能では、属性を組み合せて、新しい削減された特徴セットを作成します。特徴選択のマイニング機能では、最適な属性を選択します。

情報量が多すぎると、データ・マイニングの有効性が低下する可能性があります。モデルの構築やテストのために集められたデータ属性の一部の列が、そのモデルにとって意味のある情報とならない場合もあります。実際にモデルの質や精度を落としてしまう場合もあります。

無関係な属性は、データにノイズを加えるのでモデルの精度に響きます。無関係な属性は、モデルのサイズ、およびモデルの構築とスコアリングに必要な時間とシステム・リソースも増加します。

- 特徴選択
特徴選択は、予測における重要度に従って既存の属性をランク付けします

- 特徴抽出
特徴抽出は、属性を削減するプロセスです。

特徴選択

特徴選択は、予測における重要度に従って既存の属性をランク付けします

一部のデータ・マイニング・プロジェクトでは、最も重要な予測子を見つけることが最終目的となります。たとえば、高い信用リスクを示す顧客の主要な特徴を見つけることを目的とするモデルなどです。

属性重要度は、分類モデルの作成の準備段階で使用しても効果的です。ディシジョン・ツリー・モデルと一般化線形モデルは、このタイプの前処理によってメリットを得られます。Oracle Data Miningは、これらの両方のアルゴリズム内で最適化を行うために特徴選択を実装しています。

Oracle Data Minerでは、フィルタ列ノード変換で「属性重要度」設定を提供し、Oracle Data Mining重要度関数を使用して重要な特徴を特定します。

関連項目

- フィルタ列ノード

機能抽出

特徴抽出は、属性を削減するプロセスです。

予測における重要度に従って既存の属性をランク付けする特徴選択とは異なり、特徴抽出では実際に属性を変換します。変換された属性、つまり特徴は、元の属性の一次結合です。

特徴抽出のプロセスによって、より小さく上質な属性のセットが生成されます。特徴の最大数は、ユーザーが指定するか、アルゴリズムによって決定されます。デフォルトでは、アルゴリズムによって決定されます。

Oracle Data Miningでは、次の特徴抽出用アルゴリズムがサポートされます。

- 「Nonnegative Matrix Factorization」

- 特異値分解および主成分分析。Oracle Database 12cリリース1 (12.1)以上が必要です。

9 モデル操作

Oracle Data Miningを使用すると、分類モデルと回帰モデルをテストできます。

テスト・ノードは、モデルをテストするための複数の方法のうちの1つです。モデルを構築した後に、適用ノードを使用してモデルを新しいデータに適用します。評価と適用データは、構築データを準備する方法と同じ方法で準備する必要があります。

モデル操作に関連するノードは次のとおりです。

- 適用ノード
適用ノードは、パーティション化モデルおよび非パーティション化モデル両方のコレクションを取得し、単一のスコアを戻します。結果として、適用ノードによって問合せが生成されます。

- 特徴比較ノード
特徴比較ノードでは、あるデータ・ソース・ノードに含まれているテキスト・データを別のデータ・ソース・ノードのテキスト・データと比較して、テキスト・データのセマンティクスに関する計算を実行できます。

- テスト・ノード
Oracle Data Miningを使用すると、分類モデルと回帰モデルをテストできます。他の種類のモデルはテストできません。

関連項目

- 評価と適用データ

適用ノード

適用ノードにモデルの集合(パーティション化されたモデルとパーティション化されていないモデルの両方)を渡すと、単一スコアが戻されます。結果として、適用ノードによって問合せが生成されます。

結果は、さらに表またはビュー作成ノードに変換または接続し、表としてデータを保存できます。モデルを使用して予測するには、モデルを新しいデータに適用する必要があります。このプロセスは、新しいデータのスコアリングとも呼ばれます。

適用ノードは、1つ以上のモデルを使用してスコアリング用のSQLを生成します。SQLには、スコアリング関数を使用して作成されたパススルー(サプリメンタル)属性および列が含まれます。

注意:

相関モデルまたは属性重要度モデルは適用できません。

- プリファレンスの適用
「プリファレンス」ダイアログ・ボックスで、適用操作のプリファレンスを表示および変更できます。

- 適用ノードの入力
適用ノードの入力には、モデル・ノード、モデル構築ノードまたはデータ・ノードなどのデータを生成する任意のノードを使用できます。

- 適用ノードの出力
適用ノードは、適用および出力の仕様に基づいてデータ・フローを生成します。

- 適用ノードの作成
適用ノードを作成して、モデルに基づいてデータをスコアリングします。

- 適用および出力の仕様
適用ノードの適用および出力の仕様を作成するには、いくつかの方法があります。

- 評価と適用データ
モデルのテストと適用データは、モデルの構築データを準備する方法と同じ方法で準備する必要があります。

- 適用ノードの編集
「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 適用ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 適用ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

- 適用データ・ビューア
適用データ・ビューアには、適用出力の生成に使用されるデータ、列およびSQL問合せが表示されます。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

プリファレンスの適用

「プリファレンス」ダイアログ・ボックスで、適用操作のプリファレンスを表示および変更できます。

プリファレンスを適用ノードに適用するには、次の手順を実行します。

1. 「ツール」メニュー・オプションで、「プリファレンス」をクリックします。

2. 「プリファレンス」ダイアログ・ボックスで、「Data Miner」をクリックします。適用操作のプリファレンスを表示して、変更できます。Data Minerのデフォルト・プリファレンスは、次のとおりです。

- 自動適用設定

- データ列が先

3. 「OK」をクリックします。

適用ノードの入力

適用ノードの入力には、モデル・ノード、モデル構築ノードまたはデータ・ノードなどのデータを生成する任意のノードを使用できます。

適用ノードには、次の入力が必要です。

- 次の1つ以上を指定します。

- モデル・ノード

- モデル構築ノード

適用するモデルを少なくとも1つ指定する必要があります。同時に複数のモデルを適用できます。

- データ・ノード、変換ノードまたは適切なテキスト・ノードなどの出力としてデータを生成するすべてのノード。
1つの入力ノードのみが許可されます。

新しいデータにモデルを適用する場合、新しいデータはモデルの構築に使用されたデータと同じ方法で変換される必要があります。

注意:

相関モデルまたは属性重要度モデルは適用できません。

適用ノードの出力

適用ノードは、適用および出力の仕様に基づいてデータ・フローを生成します。

「自動設定」オプションや「適用列の定義ウィザード」などを使用する、複数の異なる方法で適用および出力の仕様を指定できます。

関連項目

- 「適用および出力の仕様」

適用ノードの作成

適用ノードを作成して、モデルに基づいてデータをスコアリングします。

適用ノードを作成する前に、データ・ノードとモデル・ノードまたは構築ノードを適用ノードに接続する必要があります。

適用ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 適用データを特定するか、適用データを含むデータ・ソース・ノードを作成します。

注意:
適用データは、構築データと同じ方法で準備する必要があります。

3. モデル・ノード、モデル構築ノード(分類ノードなど)、またはこれらのノードの組合せを作成します。適用する前に、少なくとも1つのモデルを正常に作成する必要があります。相関モデルは適用できません。

4. ワークフロー・エディタで「評価と適用」を展開して、「適用」をクリックします。

5. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

6. データ・ノード、モデル・ノードおよび構築ノードを適用ノードにリンクします。

関連項目

- 評価と適用データ

- データ・ソース・ノード

- モデル・ノード

- 「分類ノード」

適用および出力の仕様

適用ノードの適用および出力の仕様を作成するには、いくつかの方法があります。

次のいずれかの方法を使用できます。

- 適用ノードの編集
「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、予測、追加出力および自動設定の設定を編集できます。

- 「適用列の定義」ウィザード
「適用列の定義」ウィザードは、適用および出力の仕様を定義できる、2ステップのウィザードです。

- 追加出力
追加出力は、適用操作によって変更なしで渡される列で構成されます。

適用ノードの編集

「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、予測、追加出力および自動設定の設定を編集できます。

適用の仕様を編集または表示するには、適用ノードをダブルクリックするか、適用ノードを右クリックして「編集」を選択します。「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、次の2つのタブがあります。

- 予測: 適用スコアリングの仕様を定義します。
適用の仕様は、複数の出力適用列で構成されます。列名は、自動的に生成されます。

- 名前を指定できます。名前は、30字以上にすることはできません。

- 次に、すべての入力ノード内のモデルのリストからモデルを選択し、適用ファンクションを選択できます。選択できる適用ファンクションは、選択したモデルによって異なります。

- 追加出力: 入力ノードからパススルー列を指定します。必要な数の列を選択できます。これらの選択した列が適用列の前(デフォルト)または適用列の後に表示されることを指定できます。
これらの列は、適用出力の識別によく使用されます。たとえば、「ケースID」列を使用して適用出力を識別できます。

デフォルトでは、追加出力を指定しません。

「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックス下部の「デフォルト列順序」は、出力では「データ列が先」です。これを「適用列が先」に変更できます。

パーティション化モデルの予測が必要な場合は、「パーティションの順序付け」オプションを選択します。デフォルトでは、適用ノードの入力として非パーティション化モデルがある場合でも、このオプションが選択されています。

- 予測
「予測」タブで、適用スコアリングの仕様を定義できます。

- 適用出力列の追加または編集
適用出力の追加ダイアログ・ボックスまたは適用出力の編集ダイアログ・ボックスでは、単一列の適用定義を手動で追加または編集できます。一度に1つの適用の定義を編集または追加できます。

- 出力適用列の追加ダイアログ
出力適用列の追加ダイアログ・ボックスでは、適用ノードに接続されているノードの列を手動で追加および編集できます。

関連項目

- 適用ファンクション

- 適用ファンクション・パラメータ

- 追加出力

- デフォルトの適用列名

予測

「予測」タブで、適用スコアリングの仕様を定義できます。

特定の適用設定を定義したり、デフォルト設定を編集するには、「自動設定」の選択を解除します。その後、新しい適用ファンクションを追加するか、既存のものを編集します。

「ケースID」ドロップダウン・リストから、ケースIDを選択します(該当する場合)。

様々な方法で設定を編集できます。

- パーティション列の表示: 列を選択し、をクリックしてパーティション・キーを表示します。

- 設定の追加: をクリックして、「出力適用列ダイアログの追加」ボックスを開きます。

- 既存の設定の編集: 設定を選択して、をクリックします。「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスが開きます。

- 仕様の削除: 選択して、をクリックします。

- 適用列の定義: をクリックします。適用列の定義ウィザードで、「適用列の定義」アイコンをクリックします。

- 適用ファンクション
選択できる適用ファンクションは、適用するモデルに依存します。

- 適用ファンクション・パラメータ

- デフォルトの適用列名

関連項目

- 「「適用列の定義」ウィザード」

- 「出力適用列の追加ダイアログ」

- 「出力データ列の編集ダイアログ」

適用ファンクション

選択できる適用ファンクションは、適用するモデルに依存します。

注意:

特定の適用ファンクションは、Oracle Database 12c以降に接続されている場合にのみ使用できます。

モデル・ノードに従って配置される適用ファンクションは、次のとおりです。

- 異常検出モデル

- 予測: モデルに最適な予測を戻す自動設定です。戻されるデータ型は、モデルの作成中に使用するターゲット値の型によって異なります。回帰モデルの場合、このファンクションは期待値を戻します。コスト・マトリックスが存在する場合、ファンクションは、格納されたコスト・マトリックスを使用して最もコストが低い予測を戻します。格納されたコスト・マトリックスが存在しない場合は、最も高い確率の予測が戻されます。

- 予測の詳細: 予測の詳細を戻します。戻り値は、予測の属性について記述します。異常検出の場合、戻される詳細は最も高確率のクラスまたは指定されたクラス値を参照します。

注意:

「予測の詳細」には、Oracle Database 12c以降への接続が必要です。

「予測の詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- ターゲット値: 可能性が最も高い

- 重みでソート: 絶対値

- ランク付けされた属性リストの最大長: 5

「予測の詳細」の出力は、XML形式(XMLTypeのデータ型)です。出力を解析して、必要なデータを見つける必要があります。

- 予測確率: 最適な予測に関連付けられた確率を戻す自動設定です。

- 予測セット: 多クラス分類シナリオで、すべてのクラスを含むオブジェクトのVARRAYを戻します。オブジェクト・フィールドはPREDICTION、PROBABILITYおよびCOSTと名付けられます。PREDICTIONフィールドのデータ型は、モデルの構築時に使用したターゲット値の型によって異なります。他の2つのフィールドは、両方ともOracleのNUMBERになります。要素は最適な予測から最低の予測の順序で戻されます。

- クラスタリング・モデル

- クラスタ詳細: 戻り値は、最も高い確率のクラスタまたは指定されたクラスタIDの属性について記述します。「TopN」に値を指定すると、このファンクションはクラスタ割当てに最も影響力のあるN個の属性(スコア)を戻します。TopNを指定しないと、このファンクションは最も影響力のある5つの属性を返します。

注意:

「クラスタ詳細」には、Oracle Database 12c以降への接続が必要です。

「クラスタ詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- クラスタID: 可能性が最も高い

- 重みでソート: 絶対値

- ランク付けされた属性リストの最大長: 5

返される属性が重みで順序付けされます。属性の重みは、その属性がクラスタ割当てに与える正の影響または負の影響を表します。正の重みは、割当ての可能性が増加することを示します。負の重みは、割当ての可能性が減少することを示します。

「クラスタ詳細」の出力は、XML形式(XMLTypeのデータ型)です。出力を解析して、必要なデータを見つける必要があります。

- クラスタ距離: 選択内に含まれる各行のクラスタ距離を戻します。クラスタ距離は、最も高い確率のクラスタまたは指定されたクラスタIDの行と重心との間の距離です。

注意:

「クラスタ距離」には、Oracle Database 12c以降への接続が必要です。

「クラスタ詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- クラスタID: 可能性が最も高い

- クラスタID: 最も高い確率のクラスタIDのNUMBERを戻す自動設定です。クラスタIDの名前が変更されている場合、かわりにVARCHAR2が戻されます。

- クラスタ確率: 指定したモデルに関連付けられたクラスタにある入力行のメンバーシップ(NUMBER)の信頼度のメジャーを戻す自動設定です。

- クラスタ・セット: 指定の行が指定のパラメータ仕様に属している、可能性があるすべてのクラスタを含むオブジェクトの配列を戻します。配列の各オブジェクトは、クラスタIDとクラスタ確率を含むスカラー値の組です。オブジェクト・フィールドには、CLUSTER_IDおよびPROBABILITYという名前が付けられ、両方ともOracleのNUMBERのクラスタリング・モデルのみになります。

- 特徴抽出モデル

- 機能ID: 行内で最も高い数値を持つ特徴の識別子であるOracleのNUMBERを戻します。

- 特徴セット: 「クラスタ・セット」に似た自動設定です。

- 特徴値: 特定の特徴値を戻します。特徴IDの引数を省略すると、このファンクションは最も高い特徴値を戻します。

- 機能の詳細: 戻り値は、最も値が大きい特徴の属性または指定された特徴IDの属性について記述します。「TopN」に値を指定すると、このファンクションは特徴値に最も影響力のあるN個の属性を戻します。「TopN」を指定しないと、このファンクションは最も影響力のある5つの属性を戻します。

注意:

特徴抽出モデルには、Oracle Database 12c以降への接続が必要です。

返される属性が重みで順序付けされます。属性の重みは、その属性が特徴値に与える正の影響または負の影響を表します。正の重みは、特徴の値が大きくなることを示します。負の重みは、特徴の値が小さくなることを示します。

「クラスタ詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- 特徴ID: 可能性が最も高い

- 重みでソート: 絶対値

- ランク付けされた属性リストの最大長: 5

特徴の詳細の出力は、XML形式(XMLTypeのデータ型)です。出力を解析して、必要なデータを見つける必要があります。

- 分類モデルと回帰モデル

- 予測: モデルに最適な予測を戻す自動設定です。戻されるデータ型は、モデルの作成中に使用するターゲット値の型によって異なります。

- 回帰モデルの場合、このファンクションは期待値を戻します。

- 分類モデルの場合、戻される詳細は最も高い確率のクラスまたは指定されたクラス値を参照します。
コスト・マトリックスが存在する場合、ファンクションは、格納されたコスト・マトリックスを使用して最もコストが低い予測を戻します。格納されたコスト・マトリックスが存在しない場合は、最も高い確率の予測が戻されます。

- 予測範囲: 一般化線形モデルでは、2つのNUMBERフィールド(LOWERおよびUPPER)でオブジェクトを戻します。リッジ回帰を使用してGLMが構築された場合、または構築中に共分散マトリックスに異常が検出された場合、このファンクションは両方のフィールドにNULLを戻します。

- 回帰マイニング機能の場合は、予測値に限度が適用されます。

- 分類マイニング機能の場合は、確率値に限度が適用されます。

- 予測範囲下限: 「予測範囲」と同じですが、スカラー列として下限のみを戻します。GLMモデルの自動設定です。

- 予測範囲上限: 「予測範囲」と同じですが、スカラー列として上限のみを戻します。GLMモデルの自動設定です。

- 予測の詳細: ディシジョン・ツリーを除き、Oracle Database 12c以降への接続が必要です。
分類の「予測の詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- ターゲット値: 可能性が最も高い

- 重みでソート: 絶対値

- ランク付けされた属性リストの最大長: 5

回帰の「予測の詳細」のデフォルトは、次のとおりです。

- 重みでソート: 絶対値

- ランク付けされた属性リストの最大長: 5

DT予測の詳細: 入力行のスコアリングに関連するモデル固有の情報を含む文字列を戻します。Oracle Data Minerリリース4.0以前では、戻り値は<Node id = "integer"/>の形式になります。

注意:

DT予測の詳細には、Oracle Database 11gリリース2 (11.2)以降への接続が必要です。

- 分類

- 予測コスト: 指定した予測のコストのメジャーをNUMBERとして戻します。分類モデルのみ。DTモデルの自動設定です。

- 予測確率: 最適な予測に関連付けられた確率を戻します。自動設定は「可能性が最も高い」です。

- 予測セット: 多クラス分類シナリオで、すべてのクラスを含むオブジェクトの配列を戻します。オブジェクト・フィールドはPREDICTION、PROBABILITYおよびCOSTと名付けられます。PREDICTIONフィールドのデータ型は、モデルの構築時に使用したターゲット値の型によって異なります。他の2つのフィールドは、両方ともOracleのNUMBERになります。要素は最適な予測から最低の予測の順序で戻されます。

関連項目

- 適用ファンクション・パラメータ

適用ファンクション・パラメータ

指定できる適用ファンクション・パラメータは、次のとおりです。

- クラスタID: デフォルトは確率が最も高いです。他のパラメータはサポートされていません。

- クラスタ確率: デフォルトは確率が最も高いです。特定のクラスタIDを選択したり、「NULL」または「可能性が最も高い」を指定して、可能性が最も高いクラスタの限度を戻すこともできます。

- クラスタ・セット: デフォルトは、すべてのクラスタです。次のいずれかまたは両方を指定することもできます。

- TopN: Nは1およびクラスタの数の間になります。オプションのTopN引数は、特徴セットを上位Nの値のいずれかを持つ特徴セットに制限する正の整数です。N番目の値に同順位がある場合でも、N個の値のみが戻されます。この引数を指定しない場合、このファンクションはすべての特徴を戻します。

- 確率カットオフ: 厳密に0より大きく、1以下の値になります。オプションのcutoff引数は、戻される特徴を、指定したカットオフ以上の特徴値を持つ特徴のみに制限します。カットオフのみでフィルタ処理するには、NULLをTopNに指定し、必要なカットオフ値をcutoffに指定します。

- 機能ID: デフォルトは、確率が最も高いです。その他の値はサポートされません。

- 機能セット: デフォルトは、すべての特徴IDです。次のいずれかまたは両方を指定することもできます。

- TopN: Nは1およびクラスタの数の間になります。オプションのTopN引数は、特徴セットを上位Nの値のいずれかを持つ特徴セットに制限する正の整数です。N番目の値に同順位がある場合でも、N個の値のみが戻されます。この引数を指定しない場合、このファンクションはすべての特徴を戻します。

- 確率カットオフ: 厳密に0より大きく、1以下の値になります。オプションのcutoff引数は、戻される特徴を、指定したカットオフ以上の特徴値を持つ特徴のみに制限します。カットオフのみでフィルタ処理するには、NULLをTopNに指定し、必要なカットオフ値を指定します。

- 特徴値: デフォルトは最大値です。特定の特徴ID値を選択したり、次の値のいずれかを指定して、可能性が最も高い特徴の限度を戻すこともできます。

- NULL

- 可能性が最も高い

- 予測: デフォルトは、コスト・マトリックスを考慮するための最適な予測です。

- 「予測範囲上限」または「予測範囲下限」: デフォルトは、信頼水準95%の最適な予測です。信頼水準は、厳密に0より大きく、1以下の値に変更できます。分類モデルについてのみ、「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスのオプションを使用して、特定のターゲット値を選択できます。「Null」または「可能性が最も高い」を指定して、可能性が最も高いターゲット値の限度を戻すこともできます。

- 予測コスト: デフォルトは、最適な予測です。分類モデルにのみ適用できます。ターゲット値の選択オプションを使用して、特定のターゲット値を選択できます。

- 予測の詳細: 値は最適な予測の詳細のみになります。

- 予測確率: デフォルトは、最適な予測です。分類モデルにのみ適用できます。「ターゲット値の選択」オプションを使用して、特定のターゲット値を選択できます。

- 予測セット: デフォルトは、すべてのターゲット値です。次のいずれかまたは両方を指定することもできます。

- bestN: Nは1およびターゲットの数の間になります。オプションのbestN引数は、戻されるターゲット・クラスを最も高い確率(コスト・マトリックス句が指定されている場合は、最も低いコスト)のNに制限する正の整数です。複数のクラスがN番目の値にあっても、N個の値のみが戻されます。カットオフのみでフィルタ処理するには、このパラメータにNullを指定します。

- 確率カットオフ: 厳密に0より大きく、1以下の値になります。オプションのcutoff引数は、戻されるターゲット・クラスを、指定したカットオフ値以上(コスト・マトリックス句が指定されている場合は、指定したコスト以下)の確率を持つターゲット・クラスに制限します。この値にNULLを指定することによって、カットオフのみでフィルタ処理できます。

デフォルトの適用列名

デフォルトの適用列名の構文は、次のとおりです。

"<FUNCTION ABBREVIATION>_<MODEL NAME><SEQUENCE>

SEQUENCEは、競合を避ける必要がある場合にのみ使用されます。順序番号によって、モデル名は強制的に部分的に切り捨てられることがあります。

FUNCTION ABBREVIATIONは次のいずれかです。

- クラスタ詳細: CDET

- クラスタ距離: CDST

- クラスタID: CLID

- クラスタ確率: PROB

- クラスタ・セット: CSET

- 機能の詳細: FDET

- 機能ID: FEID

- 機能セット: FSET

- 機能値: FVAL

- 予測: PRED

- 予測範囲: PBND

- 予測範囲上限: PBUP

- 予測範囲下限: PBLW

- 予測コスト: PCST

- 予測の詳細: PDET

- 予測確率: PROB

- 予測セット: PSET

特定のターゲット、特徴またはクラスタのデフォルト名は、2つの方法のいずれかで省略されます。

- 1つ目の方法は、ターゲット、特徴またはクラスタの値を列名に統合します。この方法は、ターゲット、クラスタまたは特徴の最大値が名前で使用できる残りの文字スペースを超えない場合に使用されます。名前は、30字以下にする必要があります。

- 2つ目の方法は、ターゲット、クラスタまたは特徴を順序IDと置き換えます。この方法は、1つ目の方法が不可能な場合に使用されます。

適用出力列の追加または編集

適用出力の追加ダイアログ・ボックスまたは適用出力の編集ダイアログ・ボックスでは、単一列の適用定義を手動で追加または編集できます。一度に1つの適用の定義を編集または追加できます。

列を追加または編集する前に、「自動設定」の選択を解除する必要があります。

次のタスクを実行できます。

- 適用出力列の追加: をクリックします。

- 適用出力列の編集: をクリックします。列を編集する場合は、「ファンクション」選択ボックスとそのパラメータのみを編集できます。

次のコントロールを使用できます。

- 列: 生成される列名。

- 自動:

- 選択すると、列名を編集できません。

- 選択を解除すると、自動ネーミングが無効になり、列名を変更できます。列名は、一意であることを確認するために検証されます。

- ノード: ノードに接続されるモデル入力ノードのリスト。入力ノードが1つしかない場合、デフォルトでそれが選択されます。

- モデル: 選択したノードのモデルのリスト。モデルが1つしかない場合、デフォルトでそれが選択されます。

- ファンクション: 選択したモデルのモデル・スコアリング関数のリスト。

- パラメータ: 選択したファンクションのパラメータ要件をサポートするために必要な0以上のコントロールを表示します。

出力列の定義が終了したら、「OK」をクリックします。

関連項目

- デフォルトの適用列名

- 適用ファンクション

出力適用列ダイアログの追加

出力適用列の追加ダイアログ・ボックスでは、適用ノードに接続されているノードの列を手動で追加および編集できます。

デフォルトでは、名前が自動的に出力列に割り当てられます。

列を追加するには、次のステップを実行します。

1. 「列」フィールドで、名前を指定します。

2. 「自動」の選択を解除します。

3. 「ノード」フィールドで、適用ノードに接続されたノードの1つを選択します。選択するノードのタイプによって、「モデル」および「ファンクション」フィールドでの選択肢が決まります。

4. 「モデル」フィールドで、モデルを選択します。

5. 「ファンクション」フィールドで、ファンクションを選択します。

6. 完了後、「OK」をクリックします。

関連項目

- 「適用および出力の仕様」

適用列の定義ウィザード

「適用列の定義」ウィザードは、適用および出力の仕様を定義できる、2ステップのウィザードです。

「適用列の定義」ウィザードは、次のステップで構成されます。

- モデル
「適用列」ウィザードの「モデル」セクションでは、モデルを選択し、そのモデルの出力仕様を定義できます。

- 出力仕様
「出力仕様」セクションには、選択されたモデルに指定できる出力仕様が、選択されたデフォルト設定とともにリストされます。

- 上位Nの定義
「上位N」オプションを選択した場合は、それに関連する設定を定義する必要があります。

モデル

「適用列」ウィザードの「モデル」セクションでは、モデルを選択し、そのモデルの出力仕様を定義できます。

モデルを選択するには、次の手順を実行します。

1. 出力仕様を定義するモデルを選択します。

2. 「次へ」をクリックします。

出力仕様

「出力仕様」セクションには、選択されたモデルに指定できる出力仕様が、選択されたデフォルト設定とともにリストされます。

選択したモデルの出力仕様を定義するには、次の手順を実行します。

1. 「可能性が最も高い」を選択します。「可能性が最も高い」でパラメータを定義するには、次の手順を実行します。

- 「予測の詳細」を選択し、「編集」をクリックして、モデルの予測の詳細を定義します。

- 「予測範囲」を選択し、「信頼度」のパーセンテージを入力します。この設定は、一般化線形モデル・アルゴリズムに基づくモデルに対してのみ適用できます。

2. 「上位N」を選択し、上位Nの定義ダイアログ・ボックスでNの値を定義します。

3. パーティション化モデルの名前を出力に含める場合は、「パーティション名」を選択します。

4. 「終了」をクリックして、定義を終了します。

関連項目

- 「適用および出力の仕様」

- 「上位Nの定義」

上位Nの定義

「上位N」オプションを選択した場合は、それに関連する設定を定義する必要があります。

「上位N」オプションに関連する設定を定義するには、次の手順を実行します。

1. 「最適なNを使用」をクリックし、ドロップダウン・リストからNの値を選択します。

2. 切捨てをクリックし、「確度値」ドロップダウン・リストから値を選択します。

3. 「OK」をクリックします。

追加出力

追加出力は、適用操作によって変更なしで渡される列で構成されます。

入力ノードからパススルー列を指定できます。必要な数の列を選択できます。これらの選択した列が適用列の前(デフォルト)または適用列の後に表示されることを指定できます。これらの列は、適用出力の識別によく使用されます。たとえば、「ケースID」列を使用して適用出力を識別できます。

関連項目

- 「出力データ列の編集ダイアログ」

評価と適用データ

モデルのテストと適用データは、モデルの構築データを準備する方法と同じ方法で準備する必要があります。

テストと適用データを適切に準備するには、構築の変換ノードをコピーして貼り付けることによって、テストと適用データの構築データの変換チェーンを複製します。

適用ノードの編集

「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

「デフォルト列順序」のデフォルト値は、「データ列が先」で、追加するデータ列が出力の最初になることを意味します。これを「適用列が先」に変更できます。

パーティション化モデルの予測が必要な場合は、「パーティションの順序付け」オプションを選択します。デフォルトでは、適用ノードの入力として非パーティション化モデルがある場合でも、このオプションが選択されています。

「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、次のタブがあります。

- 予測
「予測」タブで、適用スコアリングの仕様を定義できます。

- 追加出力
「追加出力」タブで、データ・ソース・ノードからパススルー属性を指定できます。

- 適用列
適用の仕様を作成するには、「自動設定」の選択を解除します。デフォルトでは、「自動設定」が選択されています。

予測

「予測」タブで、適用スコアリングの仕様を定義できます。

特定の適用設定を定義したり、デフォルト設定を編集するには、「自動設定」の選択を解除します。その後、新しい適用ファンクションを追加するか、既存のものを編集します。

「ケースID」ドロップダウン・リストから、ケースIDを選択します(該当する場合)。

様々な方法で設定を編集できます。

- パーティション列の表示: 列を選択し、をクリックしてパーティション・キーを表示します。

- 設定の追加: をクリックして、「出力適用列ダイアログの追加」ボックスを開きます。

- 既存の設定の編集: 設定を選択して、をクリックします。「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスが開きます。

- 仕様の削除: 選択して、をクリックします。

- 適用列の定義: をクリックします。適用列の定義ウィザードで、「適用列の定義」アイコンをクリックします。

関連項目

- 「「適用列の定義」ウィザード」

- 「出力適用列の追加ダイアログ」

- 「出力データ列の編集ダイアログ」

追加出力

「追加出力」タブで、データ・ソース・ノードからパススルー属性を指定できます。

列を追加するには、次の手順を実行します。

1. をクリックします。「「出力データ列の編集」ダイアログ」ボックスが開きます。

2. 「適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、「デフォルト列順序」は「データ列が先」になっています。これを「適用列が先」に変更できます。

3. 完了後、「OK」をクリックします。

関連項目

- 「出力データ列の編集ダイアログ」

適用列

適用の仕様を作成するには、「自動設定」の選択を解除します。デフォルトでは、「自動設定」が選択されています。

次のタスクを実行できます。

- 適用列を定義するには、をクリックします。適用列の定義ウィザードが開きます。

- 出力適用列を追加するには、をクリックします。
「出力適用列ダイアログの追加」ボックスが開きます。

- 出力適用列を削除するには、をクリックします。

- 出力適用列の仕様を編集するには、仕様を選択します。をクリックします。適用出力列の追加または編集ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 適用出力列の追加または編集

- 「出力適用列の追加ダイアログ」

適用ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

適用ノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- 予測: 適用列で定義された出力適用列が表示されます。これらの詳細を編集できます。選択が変更されなかった場合、自動選択オプションが選択されます。
各出力適用列に、名前、ファンクション、パラメータおよびノードがリストされます。

- 追加出力: パススルーされる出力データ列がリストされます。各列に、名前、列名(ある場合)およびデータ型がリストされます。

- キャッシュ

- 詳細: ノードの名前およびコメントが表示されます。

関連項目

- 「適用列」

- キャッシュ

適用ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

適用ノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

- ナビゲート
選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

関連項目

- 適用データ・ビューア

- 適用ノードの編集

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

ナビゲート

選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

注意:
ナビゲート・オプションは、他のノードへのリンクがある場合にのみ有効になります。

ナビゲートによって、このノードから使用可能なリンクのコレクションが表示されます。リンクの1つを選択すると、リンクが選択され、選択されたリンクがワークフローで強調表示されます。リンク自体にコンテキスト・メニュー・オプションがあるため、右クリックしてナビゲート・オプションを続行できます。矢印キーを使用して、次のノードに進むこともできます。

適用データ・ビューア

適用データ・ビューアには、適用出力の生成に使用されるデータ、列およびSQL問合せが表示されます。

適用データ・ビューアは、新しいタブで開きます。ビューアには、次のタブがあります。

- データ: データの行が表示されます。デフォルトでは、キャッシュ・データが表示されます。次のタスクを実行できます。

- 実際のデータの表示。

- データのソート。

- SQL式を使用したデータのフィルタ。

- 表示のリフレッシュ。リフレッシュするには、をクリックします。

- 列: 適用内の列がリストされます。

- SQL: 適用出力の生成に使用されるSQL問合せがリストされます。

特徴比較ノード

特徴比較ノードでは、あるデータ・ソース・ノードに含まれているテキスト・データを別のデータ・ソース・ノードのテキスト・データと比較して、テキスト・データのセマンティクスに関する計算を実行できます。

特徴比較ノードの要件は、次のとおりです。

- 2つの入力データ・ソース。データ・ソースには、データ・ソース・ノードで接続されているレコードなどの複数のレコードのデータ・フローまたはノード内でユーザーが入力する単一レコード・データを指定できます。ユーザーが入力するデータの場合、入力データ・プロバイダは不要です。

- セマンティクスに関する計算を行うためにモデルを選択できる、1つの入力特徴抽出モデル・プロバイダ・ノード。

ノードを右クリックし、「編集」を選択して、2つのデータ入力ソースの特徴を比較できます。

- 特徴比較ノードの作成
特徴比較ノードを作成して、テキスト・データに関する計算を実行します。

- 特徴比較
「機能比較」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 特徴比較ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

特徴比較ノードの作成

特徴比較ノードを作成して、テキスト・データに関する計算を実行します。

特徴比較ノードを作成する前に、まず、ワークフローを作成します。次に、データ・ソース・ノードを特定または作成します。

特徴比較ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「モデル」を展開し、「機能比較」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 構築用にデータを提供するノードに移動します。右クリックして「接続」をクリックします。特徴比較ノードまで線をドラッグし、再度クリックします。

5. ノードを編集できます。ノードを編集するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。「機能比較」ダイアログ・ボックスが開きます。

6. ノードの構築準備ができました。ノードを右クリックして、「実行」をクリックします。

関連項目

- 特徴比較

特徴比較

「機能比較」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

「機能比較」ダイアログ・ボックスでは、次のタスクを実行できます。

- 「機能比較」タブでは、特徴抽出モデルを選択し、特徴比較に使用するデータ・ソースを指定できます。データ・ソースを指定するには、次の手順を実行します。

1. 「モデル」フィールドで、ドロップダウン・リストからモデルを選択します。ドロップダウン・リストには、モデル・プロバイダに接続されているすべての特徴抽出モデルが表示されます。

2. カスタム列名を入力する場合は、「自動」の選択を解除します。「自動」が選択されている場合は、選択したモデルに基づいて列名が自動的に「列」フィールドに表示されます。「自動」オプションは、自動で列名を生成するためのものです。

3. 「データ入力 1」および「データ入力 2」フィールドで、ドロップダウン・リストからデータ・プロバイダ・ノードをそれぞれ選択します。カスタム入力を行う場合は、ドロップダウン・リストから「ユーザー定義」を選択し、その下のモデル・グリッドで該当するデータ入力セルをクリックして、カスタム・エントリを入力します。

4. 「ケースID」フィールドで、各データ・プロバイダ・ノードにサポートされている列を選択します。データ入力フィールドが「ユーザー定義」と設定されている場合は、「ケースID」フィールドが無効になります。

5. 「OK」をクリックします。

モデル・グリッドには、次の情報が表示されます。

- モデル属性: 選択したモデルのモデル・シグネチャの入力属性が表示されます。

- データ型: データ型の属性が表示されます。

- データ入力 1: データ入力1の一致する属性またはユーザー定義データが表示されます。

- データ入力 2: データ入力1の一致する属性またはユーザー定義データが表示されます。

- 「自動設定」が「オン」に設定されている場合、「機能比較」タブに追加されている選択済のケースIDが「追加出力」タブにも追加されます。任意のモデル属性を出力の追加列として追加することもできます。

特徴比較ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

特徴抽出ノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

- ナビゲート
選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

関連項目

- 特徴比較

- 「ダイアグラムの公開」

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

ナビゲート

選択したノードから使用できるリンクを表示するには、ナビゲート・オプションを使用します。

注意:
ナビゲート・オプションは、他のノードへのリンクがある場合にのみ有効になります。

ナビゲートによって、このノードから使用可能なリンクのコレクションが表示されます。リンクの1つを選択すると、リンクが選択され、選択されたリンクがワークフローで強調表示されます。リンク自体にコンテキスト・メニュー・オプションがあるため、右クリックしてナビゲート・オプションを続行できます。矢印キーを使用して、次のノードに進むこともできます。

テスト・ノード

Oracle Data Miningを使用すると、分類モデルと回帰モデルをテストできます。他の種類のモデルはテストできません。

テスト・ノードは、同じテスト・セットを使用して複数のモデルをテストできます。「自動設定」オプションが「オン」に設定されている場合、入力ノードに接続すると、テスト・ノードの仕様が生成されます。

テスト・ノードは、パラレルに実行できます。

注意:

ノードでテストされるすべてのモデルは、分類モデルまたは回帰モデルである必要があります。同じテスト・ノードで両方の種類のモデルをテストすることはできません。

- 分類モデルおよび回帰モデルのテストのサポート
Oracle Data Minerは、分類モデルまたは回帰モデルのテストをサポートします。

- テスト・ノードの入力
テスト・ノードの入力には、モデル・ノード、分類ノードまたは回帰ノードを使用できます。

- 自動設定
デフォルトでは、「自動設定」オプションがテスト・ノードに選択されています。

- テスト・ノードの作成
テスト・ノードを作成して、分類モデルおよび回帰モデルをテストします。

- テスト・ノードの編集
「テスト・ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- テスト結果の比較ビューア
テスト結果の比較ビューアには、同じノードにある1つ以上のモデルのテスト結果が表示されます。

- テスト・ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- テスト・ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 自動設定

- 「パラレル処理について」

- テスト・ノードの入力

分類モデルおよび回帰モデルのテストのサポート

Oracle Data Minerは、分類モデルまたは回帰モデルのテストをサポートします。

Oracle Data Minerは、次の方法で分類モデルまたは回帰モデルのテストをサポートします。

- 次の方法のいずれかを使用して、構築ノードの一部としてモデルをテストします。

- 構築データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割します。

- すべての構築データをテスト・データとして使用します。

- 2つ目のデータ・ソース・ノードのテスト・データ・ソース・ノードを構築ノードに接続します。

- テスト・ノードでモデルをテストします。この場合、テスト・データは、構築データと互換性がある表になります。

- 分類モデルをテストした後に、チューニングを行うことができます。

注意:

回帰モデルはチューニングできません。

関連項目

- 評価と適用データ

- 「分類モデルのチューニング」

- テスト

テスト・ノードの入力

テスト・ノードの入力には、モデル・ノード、分類ノードまたは回帰ノードを使用できます。

テスト・ノードには次の入力があります。

- 1つ以上のモデルを識別する少なくとも1つのノード。ノードは、モデル・ノード、分類ノードまたは回帰ノードにできます。モデル・ノードには、分類モデルまたは回帰モデルの両方ではなくいずれかが含まれている必要があります。

- データ・ノード、変換ノードまたは適切なテキスト・ノードなどの出力としてデータを生成するすべてのノード。このノードには、テスト・データが含まれます。

- ケースIDを指定することをお薦めします。ケースIDを指定しない場合、処理にかかる時間が長くなります。

複数の分類モデルまたは複数の回帰モデルを同時にテストできます。テストされるモデルは、別のノードに存在できます。テストされるモデルは、次の条件を満たす必要があります。

- モデルを含むノードは、同じファンクション・タイプを持つ必要があります。つまり、すべて分類構築ノードであるか、すべて回帰構築ノードである必要があります。
分類モデルも、同じターゲット属性値のリストを持つ必要があります。

- モデルは、同じデータ型の同じターゲット属性を持つ必要があります。

- テスト用のデータ・ソース・ノードには、モデルのターゲットが含まれている必要があります。

- テスト・データは、モデルと互換性がある必要があります。つまり、モデルの構築に使用されるデータと同じ方法で変換されている必要があります。

自動設定

デフォルトでは、「自動設定」オプションがテスト・ノードに選択されています。

自動選択によって、動作は次のようになります。

- モデル入力ノードが接続されると、すべてのモデルが仕様に追加されます。

- モデル入力ノードが切断されると、すべてのモデルが仕様から削除されます。テスト・ノードが無効になる場合があります。

- モデル入力ノードが次の方法で編集されると、動作は次のようになります。

- モデルが追加されると、モデルの仕様が自動的にテスト・ノードに追加されます。

- モデルが削除されると、テスト・ノードから仕様が削除されます。

- モデルが変更されると、次が実行されます。

- アルゴリズムが一貫していることを確実にするために、テスト・ノードが更新されます。

- ターゲットが変更され、テスト・ノードへの入力としてノードが1つしか存在しない場合、新しいターゲットを反映してすべてのモデルを維持するためにそのノードが更新されます。また、新しい列ターゲットがまだあることを確認するために、テスト入力データも検証されます。

- テスト・ノードへの入力として複数のモデル・ノードが存在する場合、変更されたターゲットを持つモデルは自動的に削除されます。

「自動設定」の選択を解除した場合、ノードを編集してすべての変更を入力に反映する必要があります。モデルが追加されている場合、そのモデルは検証されます。

テスト・ノードの作成

テスト・ノードを作成して、分類モデルおよび回帰モデルをテストします。

テスト・ノードを作成する前に、データ・ソース・ノードをモデル・ノードに接続するか、構築ノードをテスト・ノードに接続する必要があります。

テスト・ノードを作成する手順:

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. テスト・データを含むデータ・ソース・ノードを指定するか、作成します。テスト・データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認します。

3. 少なくとも1つのモデル・ノード、分類ノードまたは回帰ノードを選択します。モデルは、テスト前に正常に構築されている必要があります。

注意:

1つのテスト・ノードで、分類モデルまたは回帰モデルの両方ではなく、いずれかの種類のモデルをテストできます。

4. ワークフロー・エディタで、「評価と適用」を展開して「テスト」をクリックします。

5. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

6. データ・ノード、モデル・ノードまたは構築ノードをテスト・ノードにリンクします。

7. テスト・ノードの特性は、デフォルトで設定されています。ノードを編集することもできます。

関連項目

- 評価と適用データ

- 「分類ノード」

- 回帰ノード

テスト・ノードの編集

「テスト・ノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

テスト・ノードを編集するには、ノードを右クリックして、「編集」を選択するか、ノードをダブルクリックします。「テスト・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

「テスト・ノードの編集」ダイアログ・ボックスには、次の情報が表示されます。

- ファンクション(CLASSIFICATIONまたはREGRESSION)

- ターゲットおよびデータ型(ターゲットのデータ型)

- ケースID (存在する場合)
ケースIDを指定することをお薦めします。ケースIDを指定しない場合、処理は低速になります。テキスト・ノードに指定するケースIDは、構築ノードに指定したケースIDと同じである必要があります。

- 自動設定: デフォルトでは、「自動設定」が選択されています。

次のタスクを実行できます。

- 「自動設定」を選択している場合でも、テスト結果を比較して、個々のモデルを表示できます。テストされたモデルは、「選択したモデル」グリッドにリストされます。

- モデルのリストを変更します。「自動設定」の選択を解除して、「選択したモデル」グリッドで変更を行います。

- モデルの選択

関連項目

- 「ケースIDがない場合」

- 自動設定

モデルの選択

「モデルの選択」ダイアログ・ボックスには、テストに使用できるモデルがリストされます。モデルを選択するには、次の手順を実行します。

1. 「使用可能なモデル」から「選択したモデル」 にモデルを移動します。

2. 「OK」をクリックします。

テスト結果の比較ビューア

テスト結果の比較ビューアには、同じノードにある1つ以上のモデルのテスト結果が表示されます。

次のテスト結果が表示されます。

- 分類テスト結果の比較

- 回帰テスト結果の比較

関連項目

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- 回帰モデル・テスト・ビューア

テスト・ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

テスト・ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- モデル
「モデル」タブには、「選択したモデル」グリッドでテストするモデルがリストされます。

- テスト
「テスト」セクションでは、テストの実行方法を説明します。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

モデル

「モデル」タブには、「選択したモデル」グリッドでテストするモデルがリストされます。

- 選択したモデル
「選択したモデル」ダイアログ・ボックスには、選択したモデルの詳細が表示されます。ここでは、モデルを追加および削除することもできます。

選択したモデル

「選択したモデル」ダイアログ・ボックスには、選択したモデルの詳細が表示されます。ここでは、モデルを追加および削除することもできます。

各モデルについて、グリッドに次の内容がリストされます。

- モデル名: モデル名がリストされます。パーティション化モデルの隣には、それがパーティション化されていることを示すアイコンが示されます。

注意:

パーティション列に選択したモデルでの互換性がない場合は、グローバル・テスト結果のみが生成されます。

- パーティション列: 各パーティション化モデルのパーティション列がリストされます。

- ノード: モデルを含むノードがリストされます。

- テスト: モデルのテスト・ステータスが示されます。

- アルゴリズム: モデルの構築に使用されるアルゴリズムがリストされます。

次のタスクを実行できます。

- パーティション列の表示: をクリックして、選択したモデルのパーティション化列の詳細を表示します。パーティション化列の名前、データ型およびソースが、「パーティション列の定義」ダイアログ・ボックスに表示されます。

- モデルの追加: をクリックします。同じファンクションを持つモデルのみ追加できます。モデルを追加する前に、「自動設定」の選択を解除します。

- モデルの削除: 選択して、をクリックします。モデルを削除する前に、「自動設定」の選択を解除します。

関連項目

- テスト結果の比較ビューア

テスト

「テスト」セクションでは、テストの実行方法を説明します。

「テスト」には、次の情報が表示されます。

- ファンクション: CLASSIFICATIONまたはREGRESSION。

- ターゲット: ターゲットの名前。

- データ型: ターゲットのデータ型

- CLASSIFICATIONの場合、次のテスト結果がデフォルトで計算されます。

- パフォーマンス・メトリック

- ROC曲線(2項ターゲットのみ)

- リフトおよび利益

「メトリック」の選択を解除できます。

デフォルトでは、頻度別の上位100のターゲット値が指定されています。この値を変更するには、「編集」をクリックします。「ターゲット値の選択」ダイアログ・ボックスで値を編集します。

- REGRESSIONの場合、「精度メトリック」および「残差」を選択します。「メトリック」の選択を解除できます。

- パフォーマンス・メトリックは、テスト・ビューアの「パフォーマンス」タブに表示されるメトリックです。

- 残差は、テスト・ビューアの「残差」タブに表示されます。

関連項目

- 「ターゲット値の選択」

- 「残差」

- 分類モデルのテスト・メトリック

- 「パフォーマンス(回帰)」

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

テスト・ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テスト・ノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「テスト・ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- モデルの表示

- テスト結果の表示

- テスト結果の比較。「テスト結果の比較」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- ナビゲート

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合にのみ表示されます。

- イベント・ログの表示。エラーがある場合にのみ表示されます。

関連項目

- テスト結果の比較ビューア

- テスト・ノードの編集

10 予測問合せノード

予測問合せノードにより、事前定義されたモデルを使用せずにデータを動的にスコアリングできます。予測問合せでは、インデータベース・スコアリング・テクノロジを使用します。

注意:

予測問合せノードでは、Oracle 12cリリース1以降が必要です。

予測問合せノードを使用したスコアリングには、次の制限があります。

- 予測問合せノードの実行中に作成された一時モデルは、検査や細かいチューニングには使用できません。

- モデルの検査、スコアリング結果とモデルとの相関、特別なアルゴリズム設定の指定、または同じモデルを使用する複数のスコアリング問合せの実行が必要な場合は、事前定義されたモデルを作成する必要があります。

予測問合せの出力は、適用操作の出力です。

予測問合せノードには、次の種類があります。

- 異常検出問合せ
異常検出問合せノードでは、異常の入力を分析します。つまり、データの特異なケースを検出します。

- クラスタリング問合せ
クラスタリング問合せノードは、入力のクラスタを返します。

- 特徴抽出問合せ
特徴抽出問合せでは、入力から特徴を抽出します。

- 予測問合せ
予測問合せノードでは、入力を使用して分類および回帰を実行します。

関連項目

- 適用ノードの出力

異常検出問合せ

異常検出問合せノードでは、異常の入力を分析します。つまり、データの特異なケースを検出します。

注意:

予測問合せノードでは、Oracle 12cリリース1以降が必要です。

異常検出問合せは、パラレルに実行できます。

- 異常検出問合せノードの作成
異常検出問合せノードを作成して、不正行為などの異常な事象を分析および検出する異常検出モデルを構築します。

- 異常検出問合せの編集
異常検出問合せノード・ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 異常検出問合せのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 異常検出問合せのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「異常検出」

- 「パラレル処理について」

異常検出問合せノードの作成

異常検出問合せノードを作成して、不正行為などの異常な事象を分析および検出する異常検出モデルを構築します。

既存のワークフローで異常検出問合せを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 入力データを含むデータ・ソース・ノードを作成します。

3. 「コンポーネント」ペインの予測問合せセクションを展開します。

4. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

5. データ・ソース・ノードを異常検出問合せノードに接続します。

6. 異常検出問合せノードを編集します。

7. 予測問合せノードを実行し、予測問合せノードのデータを表示します。

8. 問合せの結果を保存するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- 予測問合せノードの実行

- 「予測問合せのデータの表示」

- 異常検出問合せの編集

異常検出問合せの編集

異常検出問合せノード・ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

異常検出問合せノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. 異常検出問合せノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」を選択します。「異常検出問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「異常検出問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、次のタブに詳細を入力します。

- 「異常の予測」タブ:

- 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストからケースIDを選択します(オプション)。ケースIDを指定して、各レコードを一意に定義することをお薦めします。ケースIDによりモデルを反復しやすくなり、かつ、適切なデータ・マイニング操作との一貫性があります。

- 異常予測の出力を編集できます(オプション)。Oracle Data Minerは、問合せの出力を自動的に決定します。出力を変更できます。

- 「パーティション」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 1つ以上のパーティション属性を追加します。これはオプションです。パーティション属性を選択することで、一意のパーティションごとに仮想モデルを構築するように予測問合せに指示します。

- パーティションを選択します。パーティションを選択するには、「パーティション」タブをクリックしてをクリックします。「パーティション化列の追加」ダイアログ・ボックスを使用して、パーティションを選択します。パーティション化式を指定することも可能です。

- 「入力」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 入力の修正

- 入力の追加と修正。「入力」をクリックして入力の追加および修正を行います。

- 入力の削除。

- マイニング型の変更。

- 「追加出力」タブ: 出力を追加できます(オプション)。デフォルトでは、すべてのターゲット列、ケースID列、パーティション化列が、自動的に「追加出力」に追加されます。変更を行うには、「追加出力」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- 異常予測出力の編集
Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。出力のファンクションのパラメータを選択および編集できます。

- 異常ファンクションの追加
異常ファンクション・ダイアログ・ボックスで、異常ファンクションを追加できます。

- 異常ファンクション編集ダイアログ
「異常ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、異常ファンクションを編集できます。

関連項目

- 追加出力の追加

- パーティション化列の追加

- 入力の修正

異常予測出力の編集

Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。出力のファンクションのパラメータを選択および編集できます。

デフォルトの出力は、「異常の予測」タブの「異常予測出力」セクションにリストされます。デフォルトは次のとおりです。

- 予測

- 予測の詳細

- 予測確率

「予測セット」を選択して、出力のファンクションのパラメータを編集できます。次のタスクを実行できます。

- 削除: 出力を削除するには、出力を選択してをクリックします。

- 追加: 出力を追加するにはをクリックします。「異常ファンクション追加ダイアログ」ボックスを使用して出力を選択します。

- 編集: 出力を編集するには、ファンクションをダブルクリックするか、またはファンクションを選択してをクリックします。「異常ファンクション編集ダイアログ」ボックスを使用して変更を行います。

予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。

関連項目

- 適用ファンクション

- 異常ファンクションの追加

- 異常ファンクション編集ダイアログ

異常ファンクションの追加

異常ファンクション・ダイアログ・ボックスで、異常ファンクションを追加できます。

異常ファンクションを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「ファンクション」フィールドで、ドロップダウン・リストからファンクションを選択します。オプションは次のとおりです。

- 予測

- 予測確率

- 予測の詳細

- 予測セット

2. デフォルト名のかわりに使用する別のデフォルト名を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

異常ファンクション編集ダイアログ

「異常ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、異常ファンクションを編集できます。

異常ファンクションを編集するには、次の手順を実行します。

1. ファンクションに加える変更内容を選択します。

2. デフォルト名のかわりに使用する別の名前を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

異常検出問合せのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

異常検出問合せノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- 異常の予測: 問合せにより作成された予測を表示します。

- パーティション

- 追加出力: 指定された出力を表示します。

- キャッシュ

- 詳細

異常検出問合せのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

異常検出問合せノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 異常検出問合せの編集

- 「予測問合せのデータの表示」

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

クラスタリング問合せ

クラスタリング問合せノードは、入力のクラスタを返します。

注意:

予測問合せノードでは、Oracle 12cリリース1以降が必要です。

クラスタリング問合せは、パラレルに実行できます。

- クラスタリング問合せの作成
クラスタリング・ノードを作成して、クラスタリング・モデルを構築します。

- クラスタリング問合せの編集
「クラスタリング問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- クラスタリング問合せのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- クラスタリング問合せのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「クラスタリング」

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

クラスタリング問合せの作成

クラスタリング・ノードを作成して、クラスタリング・モデルを構築します。

既存のワークフローにクラスタリング問合せを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 入力データを含むデータ・ソース・ノードを作成します。

3. 「コンポーネント」ペインの「予測問合せ」セクションを展開します。

4. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

5. データ・ソース・ノードをクラスタリング問合せノードに接続します。

6. クラスタリング問合せノードを編集します。

7. 予測問合せノードを実行し、データを表示します。

8. 問合せの結果を保存するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- クラスタリング問合せの編集

- 予測問合せノードの実行

- 「予測問合せのデータの表示」

クラスタリング問合せの編集

「クラスタリング問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

クラスタリング問合せノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. 「クラスタリング問合せ」ノードをダブルクリックするか、またはノードを右クリックして「編集」をクリックします。「クラスタリング問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「クラスタリング問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、次のタブに詳細を入力します。

- 「クラスタの予測」タブ: 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。ケースIDはオプションです。ケースIDを指定して、各レコードを一意に定義することをお薦めします。ケースIDによりモデルを反復しやすくなり、かつ、適切なデータ・マイニング操作との一貫性があります。

- 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。ケースIDはオプションです。ケースIDを指定して、各レコードを一意に定義することをお薦めします。ケースIDによりモデルを反復しやすくなり、かつ、適切なデータ・マイニング操作との一貫性があります。

- 「計算するクラスタの数」フィールドで、計算する数を指定します。デフォルトは10です。

- クラスタ予測出力を編集します。Oracle Data Minerは、問合せの出力を自動的に決定します。出力を変更できます。

- 「パーティション」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 1つ以上のパーティション属性を追加します。これはオプションです。パーティション属性を選択することで、一意のパーティションごとに仮想モデルを構築するように予測問合せに指示します。

- パーティションの選択: パーティションを選択するには、「パーティション」タブをクリックします。次に、をクリックします。次に、「パーティション化列の追加」を使用してパーティションを選択します。パーティション化式を指定することも可能です。

- 「入力」タブ: 入力を修正できます。これはオプションです。入力の追加または削除を行い、入力のマイニング型を変更できます。「入力」をクリックします。

- 「追加出力」タブ: 出力を追加できます(オプション)。デフォルトでは、すべてのターゲット列、ケースID列、パーティション化列が、自動的に「追加出力」に追加されます。変更を行うには、「追加出力」をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- クラスタ予測出力の編集
Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。デフォルトの出力は、「クラスタの予測」タブの「クラスタ予測出力」セクションにリストされます。

- クラスタ・ファンクションの追加
「クラスタ・ファンクション追加ダイアログ」ボックスで、クラスタ・ファンクションを追加できます。

- クラスタ・ファンクションの編集
「クラスタ・ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、ファンクションを編集できます。

関連項目

- パーティション化列の追加

- 追加出力の追加

- 入力の修正

クラスタ予測出力を編集します

Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。デフォルトの出力は、「クラスタの予測」タブの「クラスタ予測出力」セクションにリストされます。

予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。デフォルトは次のとおりです。

- クラスタ詳細

- クラスタ距離

- クラスタID

- クラスタ確率

「クラスタ・セット」を選択して、出力ファンクションのパラメータを編集できます。次のタスクを実行できます。

- 削除: 出力を削除するには、出力を選択してをクリックします。

- 追加: 出力を追加するにはをクリックします。「クラスタ・ファンクション追加ダイアログ」ボックスを使用して出力を選択します。

- 編集: 出力を編集するには、ファンクションをダブルクリックするか、またはファンクションを選択してをクリックします。「クラスタ・ファンクション編集ダイアログ」ボックスを使用して変更を行います。

関連項目

- 適用ファンクション

- クラスタ・ファンクションの追加

- クラスタ・ファンクションの編集

クラスタ・ファンクションの追加

「クラスタ・ファンクション追加ダイアログ」ボックスで、クラスタ・ファンクションを追加できます。

クラスタ・ファンクションを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「ファンクション」フィールドで、ドロップダウン・リストからファンクションを選択します。オプションは次のとおりです。

- クラスタID

- クラスタ確率

- クラスタ詳細

- クラスタ距離

- クラスタ・セット

2. デフォルト名のかわりに使用する別のデフォルト名を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

クラスタ・ファンクションの編集

「クラスタ・ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、ファンクションを編集できます。

クラスタ・ファンクションを編集するには、次の手順を実行します。

1. ファンクションに加える変更内容を選択します。

2. デフォルト名のかわりに使用する別の名前を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

クラスタリング問合せのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

クラスタリング問合せの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- クラスタの予測: 問合せにより作成された予測を表示します。

- パーティション

- 追加出力: 指定された出力を表示します。

- キャッシュ

- 詳細

クラスタリング問合せのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

クラスタリング問合せノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

特徴抽出問合せ

特徴抽出問合せでは、入力から特徴を抽出します。

注意:

予測問合せノードでは、Oracle 12cリリース1以降が必要です。

特徴抽出問合せノードは、パラレルに実行できます。

- 特徴抽出問合せの作成
特徴抽出問合せノードを作成して、データ・ソースまたは入力から特徴を抽出します。

- 特徴抽出問合せの編集
特徴抽出問合せノード・ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 特徴抽出問合せのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 特徴抽出問合せのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「特徴抽出」

- 特徴の抽出と選択

- 「パラレル処理について」

- Oracle Database In-Memoryについて

特徴抽出問合せの作成

特徴抽出問合せノードを作成して、データ・ソースまたは入力から特徴を抽出します。

既存のワークフローに特徴抽出問合せノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 入力データを含むデータ・ソース・ノードを作成します。

3. 「コンポーネント」ペインの「予測問合せ」セクションを展開します。

4. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

5. データ・ソース・ノードを特徴抽出問合せノードに接続します。

6. 特徴抽出問合せノードを編集します。

7. 予測問合せノードを実行し、データを表示します。

8. 問合せの結果を保存するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- 特徴抽出問合せの編集

- 予測問合せノードの実行

- 「予測問合せのデータの表示」

特徴抽出問合せの編集

特徴抽出問合せノード・ダイアログ・ボックスでは、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

特徴抽出問合せノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. 特徴抽出問合せノードをダブルクリックするか、またはノードを右クリックして「編集」をクリックします。「機能抽出問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 特徴抽出問合せノード・ダイアログ・ボックスで、次のタブに詳細を入力します。

- 「機能の予測」タブ:

- 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。ケースIDはオプションです。ケースIDを指定して、各レコードを一意に定義することをお薦めします。ケースIDによりモデルを反復しやすくなり、かつ、適切なデータ・マイニング操作との一貫性があります。

- 抽出する特徴の数フィールドで、入力を指定します。デフォルトは10です。

- 特徴予測出力を編集します。Oracle Data Minerは、問合せの出力を自動的に決定します。出力を変更できます。

- 「パーティション」タブ:

- 1つ以上のパーティション属性を追加します。これはオプションです。パーティション属性を選択することで、一意のパーティションごとに仮想モデルを構築するように予測問合せに指示します。パーティションを追加するには、「パーティション」タブでをクリックします。「パーティション化列の追加」ダイアログ・ボックスを使用します。

- パーティション化式を指定します。

- 「入力」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 入力の追加

- 入力の修正

- マイニング型の変更

- 「追加出力」タブ: 出力を追加できます。これはオプションです。デフォルトでは、すべてのターゲット列、ケースID列、パーティション化列が、自動的に「追加出力」に追加されます。変更を行うには、「追加出力」 をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- 特徴予測出力の編集
予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。デフォルトの出力は特徴セットです。

- 特徴ファンクションの追加
「機能ファンクション追加ダイアログ」ボックスで、特徴ファンクションを手動で追加および定義できます。

- 特徴ファンクションの編集
「機能ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、特徴ファンクションを編集できます。

関連項目

- 追加出力の追加

- パーティション化列の追加

- 入力の修正

特徴予測出力を編集します

予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。Oracle Data Minerでは、自動的に問合せの出力を選択します。デフォルトの出力は特徴セットです。

また、特徴ID、特徴の詳細および特徴値も選択できます。ファンクションのパラメータを編集して、次のタスクを実行できます。

- 削除: 出力を削除するには、出力を選択してをクリックします。

- 追加: 出力を追加するにはをクリックします。「機能ファンクション追加ダイアログ」ボックスを使用して出力を選択します。

- 編集: 出力を編集するには、ファンクションをダブルクリックするか、またはファンクションを選択してをクリックします。「機能ファンクション編集ダイアログ」ボックスを使用して変更を行います。

関連項目

- 適用ファンクション

- 特徴ファンクションの追加

- 特徴ファンクションの編集

特徴ファンクションの追加

「機能ファンクション追加ダイアログ」ボックスで、特徴ファンクションを手動で追加および定義できます。

特徴ファンクションを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「ファンクション」フィールドで、ドロップダウン・リストからファンクションを選択します。オプションは次のとおりです。

- 機能ID

- 機能値

- 機能の詳細

- 機能セット

2. デフォルト名のかわりに使用する別のデフォルト名を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

特徴ファンクションの編集

「機能ファンクション編集ダイアログ」ボックスで、特徴ファンクションを編集できます。

特徴ファンクションを編集するには、次の手順を実行します。

1. ファンクションに加える変更内容を選択します。

2. デフォルト名のかわりに使用する別の名前を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

特徴抽出問合せのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

特徴抽出問合せのプロパティには、次のセクションがあります。

- 機能の予測: 問合せにより作成された予測を表示します。

- パーティション

- 追加出力: 指定された出力を表示します。

- キャッシュ

- 詳細

特徴抽出問合せのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

特徴抽出問合せノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 特徴抽出問合せの編集

- 「予測問合せのデータの表示」

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

予測問合せ

予測問合せノードでは、入力を使用して分類および回帰を実行します。

ターゲットのデータ型によって、分類と回帰のどちらが実行されるかが決まります。予測問合せは、パラレルに実行できます。

注意:

予測問合せノードでは、Oracle 12cリリース1以降が必要です。

予測問合せノードに関するこの項では、次の項目について説明します。

- 予測問合せの作成
予測問合せノードを作成し、入力データのタイプに応じて、入力データでデータ・マイニング・ファンクションの分類または回帰を実行します。

- 予測問合せの編集
「予測問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

- 予測問合せノードの実行
データを表示するには、予測問合せノードを実行する必要があります。

- 予測問合せのデータの表示
予測問合せノードでは、ビュー・データ・ビューアに実行されたノードの出力が表示されます。問合せがデータの少数のサブセットに適用された場合の結果も表示されます。

- 予測問合せのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- 予測問合せノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

- 分類

- 回帰

予測問合せの作成

予測問合せノードを作成し、入力データのタイプに応じて、入力データでデータ・マイニング・ファンクションの分類または回帰を実行します。

既存のワークフローに予測問合せを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. 入力データを含むデータ・ソース・ノードを作成します。

3. 「コンポーネント」 ペインの「予測問合せ」セクションを展開します。

4. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

5. データ・ソース・ノードを予測問合せノードに接続します。

6. 予測問合せノードを編集します。

7. 予測問合せノードを実行し、日付を表示します。

8. 問合せの結果を保存するには、表またはビュー作成ノードを使用します。

関連項目

- 予測問合せの編集

- 予測問合せノードの実行

- 「予測問合せのデータの表示」

予測問合せの編集

「予測問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、構築するモデルの特性を指定または変更できます。

予測問合せノードを編集するには、次の手順を実行します。

1. 予測問合せノードをダブルクリックするか、またはノードを右クリックして「編集」をクリックします。「予測問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「予測問合せノードの編集」ダイアログ・ボックスで、次のタブに詳細を入力します。

- 「予測」タブ:

- 「ケースID」フィールドで、ドロップダウン・リストからケースIDを選択します。ケースIDはオプションです。ケースIDを指定して、各レコードを一意に定義することをお薦めします。ケースIDによりモデルを反復しやすくなり、かつ、適切なデータ・マイニング操作との一貫性があります。

- 「ターゲット」セクションで、1つ以上のターゲットを追加できます。ターゲットを追加するにはをクリックします。「ターゲットの追加」 ダイアログ・ボックスを使用して、ターゲットを定義します。

- 「ターゲット」セクションで、必要に応じてターゲットのマイニング型を変更します。各属性には、関連するデータ型およびマイニング型があります。マイニング型では、予測問合せでの属性の処理方法を定義します。回帰問合せ分析の場合は、マイニング型は「数値型」である必要があります。分類問合せ分析では、マイニング型は「カテゴリ型」である必要があります。変更した場合は「OK」をクリックします。

- 「予測出力」セクションで、予測出力を編集できます。Oracle Data Minerでは、自動的に各ターゲットの出力を決定します。出力を変更できます。

- 「パーティション」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 1つ以上のパーティション属性を追加します。これはオプションです。パーティション属性を選択することで、一意のパーティションごとに仮想モデルを構築するように予測問合せに指示します。パーティションを追加するにはをクリックします。「パーティション化列の追加」ダイアログ・ボックスを使用して、パーティションを選択します。

- パーティション化式を指定します。

- 「入力」タブ: 次のタスクを実行できます。

- 入力の修正

- 入力の追加または削除

- 入力のマイニング型の変更

- 「追加出力」タブ: 出力を追加できます(オプション)。デフォルトでは、すべてのターゲット列、ケースID列、パーティション化列が、自動的に「追加出力」に追加されます。変更を行うには、「追加出力」 をクリックします。

3. 「OK」をクリックします。

- ターゲットの追加
予測のターゲットを1つ以上追加する必要があります。ターゲットは、異なるマイニング型を持つことができます。

- パーティション化列の追加
パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

- 予測出力の編集
予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。Oracle Data Minerでは、自動的にターゲットの出力を選択します。デフォルトの出力は、「予測」タブの「予測出力」セクションにリストされます。

- 入力の修正
「入力」タブには、予測問合せの入力として使用されるすべての列が表示されます。

- 追加出力の追加
「出力」タブには、予測データを特定するために出力で使用される列が表示されます。

ターゲットの追加

予測のターゲットを1つ以上追加する必要があります。ターゲットは、異なるマイニング型を持つことができます。

ターゲットを追加する手順は、次のとおりです。

1. 「使用可能な属性」リストで、予測ターゲットとして機能する1つ以上の属性を選択します。ターゲットのデータ型は、同じである必要はありません。

型がODMR_NETSTED_*であれば、ネストした属性をターゲットとして選択できます。たとえば、結合を使用して、顧客が購入したすべての製品からなるネストした属性を作成できます。この属性はネストされ、データ型はODMR_NESTED_VARCHAR2です。

2. 矢印を使用して、ターゲット列を「選択された属性」 リストに移動します。

3. 「OK」をクリックします。選択した属性が「ターゲット」リストに追加されます。

パーティション化列の追加

パーティション化列によって、各一意のパーティションに仮想モデルが構築されます。仮想モデルでは、特定のパーティションのデータのみを使用するため、パーティションを選択しない場合よりも正確にケースを予測できる可能性があります。

属性を選択する他、パーティション化式を指定することもできます。パーティション化式は連結され、結果式はどの予測機能に対しても同じです。

1. 「使用可能な属性」リストで、パーティションとして機能する1つ以上の属性を選択します。

2. 矢印を使用して、選択した列を「選択された属性」リストに移動します。

3. 「OK」をクリックします。属性が「パーティション」リストに移動されます。

オプションで、パーティション化式を追加できます。

- パーティション化式の追加
式ビルダーを使用して式を作成します。

パーティション化式の追加

式ビルダーを使用して式を作成します。

パーティション化式を指定するにはをクリックします。

パーティションの1つがAGEであるとします。サンプル・パーティション化式を次に示します。

CASE WHEN AGE < 20 THEN 1
WHEN AGE >=20 AND AGE < 40 THEN 2
WHEN AGE >=40 AND AGE < 60 THEN 3
ELSE 4
END

この式にExpression_1という名前を付けるとします。ノードを実行した後、出力にExpression_1というタイトルの列が含まれます。この列には、AGEが20未満の場合は1の値が含まれ、AGEが20以上40未満の場合は2が含まれ、以降も同様に続きます。

関連項目

- 式ビルダー

予測出力の編集

予測問合せの出力は、適用(スコアリング)操作の出力です。Oracle Data Minerでは、自動的にターゲットの出力を選択します。デフォルトの出力は、「予測」タブの「予測出力」セクションにリストされます。

- 分類の場合、デフォルトの出力は次のとおりです。

- 予測

- 予測の詳細

- 予測確率

また、「予測セット」を選択することもできます。

- 回帰の場合、デフォルトの出力は次のとおりです。

- 予測

- 予測の詳細

分類または回帰の場合、ファンクションのパラメータおよび各ターゲットの出力を1つずつ編集できます。次のタスクを実行できます。

- 予測出力のファンクションを編集するには、ターゲットを選択してをクリックします。各ターゲットの出力を1つずつ編集できます。「予測ファンクション編集ダイアログ」ボックスを使用して変更を行います。

- 出力を削除するには、出力を選択してをクリックします。

- 出力を追加するには、「ターゲット」セクションでターゲットを選択してをクリックします。「予測出力のファンクションを追加」ダイアログ・ボックスを使用して出力を選択します。

- 「予測出力のファンクションを追加」

- 「予測ファンクション編集ダイアログ」

関連項目

- 適用ファンクション

予測出力のファンクションを追加

予測出力のファンクションを追加するには、次の手順を実行します。

1. 「ファンクション」フィールドで、ドロップダウン・リストからファンクションを選択します。

2. デフォルト名のかわりに使用する別のデフォルト名を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

予測ファンクション編集ダイアログ

予測ファンクションを編集するには、次の手順を実行します。

1. ファンクションに加える変更内容を選択します。

2. デフォルト名のかわりに使用する別の名前を指定するには、「自動」の選択を解除します。これにより、自動選択がオフになります。

3. 「OK」をクリックします。

入力の修正

「入力」タブには、予測問合せの入力として使用されるすべての列が表示されます。

「ターゲット」列(予測問合せの場合)および「ケースID」列は、特別なアイコンで識別されます。グリッドの「ルール」列には、属性が使用されない理由が説明されます。

デフォルトでは、入力を自動的に判定(経験則を使用)が選択されます。ノードの実行後に、経験則の結果詳細の表示へのリンクをクリックできます。入力を変更するには、「入力を自動的に判定(ヒューリスティックを使用)」の選択を解除します。次のタスクを実行できます。

- デフォルトのオーバーライド、および入力列の追加または削除。

- マイニング型の変更: 列のマイニング型を変更するには、列の「マイニング型」エントリをクリックして、ドロップダウン・リストから新しいマイニング型を選択します。

- 列の無視: 列を入力として使用しない場合は、属性の「入力」エントリをクリックして、ドロップダウン・リストからを選択します。選択した列は無視され、入力に使用されません。列を使用するには、ドロップダウン・リストからを選択します。

- 列の検索: 列を検索するには「検索」フィールドを使用します。

- 経験則の結果詳細の表示
経験則の結果詳細の表示ダイアログ・ボックスには、入力に自動的に加えられた変更に関する詳細情報が示されます。

経験則の結果詳細の表示

経験則の結果詳細の表示ダイアログ・ボックスには、入力に自動的に加えられた変更に関する詳細情報が示されます。

たとえば、一意の値の数がしきい値の5未満の場合は、マイニング型が「カテゴリ型」に変更されます。定数値を持つ列は除外されます(入力として使用されません)。

追加出力の追加

「出力」タブには、予測データを特定するために出力で使用される列が表示されます。

デフォルトでは、「予測問合せ」列、「ケースID」列、パーティション化列のすべてのターゲット列が、自動的に「追加出力」に追加されます。次のタスクを実行できます。

- 追加出力の追加: 追加出力を追加するには、「自動」をクリックして自動選択をオフにします。次に、をクリックします。「サプリメンタルの追加」ダイアログを使用して、出力に列を追加します。

- 出力列の削除: 列を削除するには、列を選択してをクリックします。

- 「サプリメンタルの追加」ダイアログ
「サプリメンタルの追加」ダイアログ・ボックスで、予測問合せの出力で使用する列を含めるか、除外できます。

「サプリメンタルの追加」ダイアログ

「サプリメンタルの追加」ダイアログ・ボックスで、予測問合せの出力で使用する列を含めるか、除外できます。

列を選択し、矢印を使用してそれらの列を「使用可能な属性」リストから「選択された属性」リストに移動します。

予測問合せノードの実行

データを表示するには、予測問合せノードを実行する必要があります。

予測問合せノードを実行するには、ノードを右クリックして、「実行」または「データの表示」のどちらかを選択します。仮想モデルは、公式化するまでにしばらくかかる場合があります。「データの表示」オプションでは、問合せの小さなサンプル出力を生成します。

実行の方法にかかわらず、「データの表示」を選択すると問合せ結果が表示されます。

関連項目

- 「予測問合せのデータの表示」

予測問合せのデータの表示

予測問合せノードでは、ビュー・データ・ビューアに実行されたノードの出力が表示されます。問合せがデータの少数のサブセットに適用された場合の結果も表示されます。

予測問合せノードが正常に実行される必要があります。

予測問合せノードのデータを表示する手順:

1. ノードを右クリックして、「データの表示」を選択します。

2. データをソートまたはフィルタ処理できます。

3. 「OK」をクリックします。

予測の詳細を表示して、別のウィンドウで予測の詳細を確認できます。

- 「予測の詳細の表示」

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

予測の詳細の表示

予測の詳細を表示する手順:

1. 表示する詳細をクリックします。

2. 次に、をクリックします。「値の表示」ダイアログ・ボックスに詳細が表示されます。特定の値を検索することも可能です。

予測問合せのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

予測問合せノードのプロパティには、次のセクションがあります。

- 予測: 問合せにより作成された予測を表示します。

- パーティション

- 追加出力: 指定された出力を表示します。

- キャッシュ

- 詳細

予測問合せノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

予測問合せノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続
ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

- 実行
ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

- 実行の強制
完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

- スケジュールの作成
「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

- 編集
ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

- データの表示
データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

- 適用チェーンの生成
変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

- イベント・ログの表示
現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

- デプロイ
ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

- 切取り
選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

- コピー
1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

- 貼付け
コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

- 拡張貼付け
ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

- すべて選択
ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

- パフォーマンス設定
ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

- ツールバー・アクション
コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

- ランタイム・エラーの表示
ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

- 検証エラーの表示
検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

- SQLを保存
選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

- 親の検証
現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

- プロパティに移動
選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 予測問合せの編集

- 「予測問合せのデータの表示」

接続

ワークフローのノードをリンクするには、「接続」オプションを使用します。

ノードを接続するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「接続」をクリックします。または、「ダイアグラム」に移動して、「接続」をクリックします。

2. カーソルを使用して、このノードからターゲット・ノードに線を描きます。

3. クリックして、接続を確立します。次の点に注意してください。

- 有効な接続のみを作成できます。

- 2つのノード間で1つの接続のみを作成できます。

- [Esc]キーを押すことによって、接続を削除できます。

関連項目

- 接続

実行

ワークフローを構成するノードに指定されているタスクを実行するには、「実行」オプションを使用します。

Data Minerサーバーは、非同期的にワークフローを実行します。クライアントを接続する必要はありません。ワークフローの1つ以上のノードを実行できます。

- 1つのノードを実行する場合: ノードを右クリックして、「実行」を選択します。

- 複数のノードを同時に実行する場合: [Ctrl]キーを押しながら個々のノードをクリックして、ノードを選択します。選択したノードを右クリックして、「実行」を選択します。

ノードが1つ以上の親ノードの出力に依存する場合、実行中のノードに必要な出力がない場合にのみ親ノードが自動的に実行されます。

実行の強制

完了している1つ以上のノードを再実行するには、「実行の強制」オプションを使用します。

「実行の強制」は、モデルをもう一度構築する前に、既存のモデルを削除します。

複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

ワークフローの任意の場所で、ノードの「実行の強制」を使用できます。ワークフロー内のノードの場所に応じて、「実行の強制」を使用してノードを実行するための次の選択肢があります。

- 選択されたノード

- 選択されたノードと子(ノードに子ノードがある場合に使用可能)

- 子ノードのみ(ノードに1つ以上の子ノードがある場合に使用可能)

- 選択されたノードと親(ノードに親ノードがある場合に使用可能)

スケジュールの作成

「スケジュールの作成」オプションを使用して、ワークフローが所定の日時に実行されるようにスケジュールを定義します。

「スケジュールの作成」ダイアログ・ボックスでは、ワークフローのスケジュールを作成できます。ワークフロー・スケジュールを作成するには、次の手順を実行します。

1. 開始日: スケジュールの開始日として設定する日付を選択します。をクリックして、日付を選択します。

2. 繰返し: 次のオプションのいずれかを選択します。

- なし: ワークフローが所定の時間に1回実行されるようにスケジュールします。

- 毎日: ワークフローが毎日所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- 毎週: ワークフローが毎週所定の時間に実行されるようにスケジュールします。

- カスタム: ワークフロー・スケジュールをカスタマイズするには、「カスタム」をクリックします。「繰返し」ダイアログ・ボックスが開き、ワークフローの実行頻度を設定できます。

3. 繰返しの終了: 次のオプションのいずれかを選択できます。

- なし: ワークフローが1時間ごとに実行され続けます。

- 後: 矢印をクリックして数値を選択します。この場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、ここで選択した時間数が経過した後に停止されます。たとえば、8を選択した場合、ワークフローは1時間ごとに実行され、8時間後に停止されます。

- 日付: カレンダ・アイコンをクリックして特定の日付を選択します。

4. ワークフローを選択したスケジュールどおりにスケジュールする場合は、「既存のスケジュールの使用」を選択し、ドロップダウン・リストからスケジュールを選択します。

- 選択したスケジュールを「スケジュール」ダイアログ・ボックスで編集するには、をクリックします。

- 新しいスケジュールを追加するには、をクリックします。選択したスケジュールを編集して、それをここで追加することもできます。

- 選択したスケジュールを削除するには、をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

ワークフロー・スケジュールの設定を保存するには、をクリックします。スケジュールの保存ダイアログ・ボックスで、スケジュールの名前を指定できます。

関連項目

- 繰返し

- スケジュールの保存

編集

ノードのデフォルト設定を編集するには、「編集」オプションを使用します。

ノードには、デフォルトのアルゴリズムおよび設定があります。ノードを編集する場合は、デフォルトのアルゴリズムおよび設定を変更します。次の方法のいずれかで、ノードを編集できます。

- 「編集」ダイアログ・ボックスを使用したノードの編集

- プロパティUIによるノードの編集

関連項目

- 「編集」ダイアログ・ボックスによるノードの編集

- プロパティによるノードの編集

データの表示

データ・ノードに含まれているデータを表示するには、「データの表示」オプションを使用します。

データ・ノードとは、表またはビュー作成ノード、データ・ソース・ノード、データの参照ノード、グラフ・ノード、SQL問合せノードおよび表更新ノードです。

関連項目

- データ・ソース・ノード・ビューア

適用チェーンの生成

変換を実行するノードの仕様を含む新しいノードを作成するには、「適用チェーンの生成」を使用します。

手順で実行される変換が複数ある場合(たとえばサンプルの後にカスタム変換が続く場合など)、手順での変換ごとに「適用チェーンの生成」を選択する必要があります。個々のノードを接続し、それらを適切なデータ・ソースに接続する必要があります。

「適用チェーンの生成」によって、新しいデータが既存のデータと同じ方法で準備されていることを確認するために使用できる変換手順を作成できます。たとえば、適用データが構築データと同じ方法で準備されていることを確認するには、このオプションを使用します。

「適用チェーンの生成」オプションは、すべてのノードに有効なわけではありません。たとえば、構築ノードの仕様はコピーされません。

イベント・ログの表示

現在の接続で発生したイベントに関する情報(エラー、警告および情報メッセージ)を表示するには、「イベント・ログの表示」オプションを使用します。

「イベント・ログの表示」オプションをクリックすると、イベント・ログの表示ダイアログ・ボックスが開きます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

デプロイ

ワークフローに指定されているタスクを実行するSQLスクリプトを作成することによって、ノードまたはワークフローをデプロイするには、「デプロイ」オプションを使用します。

「デプロイ」によって生成されたスクリプトはディレクトリに保存されます。

注意:

デプロイする前にノードを実行する必要があります。

ワークフロー全体の動作をレプリケートするスクリプトを生成できます。このようなスクリプトは、アプリケーション統合の基礎として、またはData Minerリポジトリとワークフローをターゲットおよび本番システムにインストールする方法よりも軽量のデプロイメントとして機能します。

ワークフローまたはワークフローの一部をデプロイするには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「デプロイ」を選択します。

2. 次のデプロイメント・オプションのいずれかを選択します。

- 選択したノードと依存ノード

- 選択したノード、依存ノード、子ノード

- 選択したノードと接続ノード

3. デプロイメント・オプションを選択すると、SQLスクリプトの生成ウィザードが開きます。ウィザードで、次の詳細を入力します。

関連項目

- 「オブジェクト生成スクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

- 「ワークフロー・スクリプトの実行」

切取り

選択したオブジェクト(ノードまたは接続)を削除するには、「切取り」オプションを使用します。

または、オブジェクトを選択して、キーボードの[Delete]を押すことによってオブジェクトを削除することもできます。

コピー

1つ以上のノードをコピーして、同じワークフローまたは別のワークフローに貼り付けるには、「コピー」オプションを使用します。

ノードをコピーして貼り付けるには、次の手順を実行します。

1. コピーするノードを選択します。複数のノードを選択するには、[Ctrl]キーを押しながらノードをクリックします。

選択したノードが強調表示されます。この例では、「分類」が選択されています。他のノードは選択されていません。

2. 右クリックして、コンテキスト・メニューから「コピー」を選択します。または、[Ctrl]を押しながら[C]を押して、選択したノードをコピーすることもできます。

注意:

ノードのコピーおよび貼付けでは、元のノードのマイニング・モデルまたは結果は維持されません。

貼付け

コピーしたオブジェクトをワークフローに貼り付けるには、「貼付け」オプションを使用します。

オブジェクトを貼り付けるには、ワークフローを右クリックして、「貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[V]を押します。

注意:

ノード名およびモデル名は、名前の衝突を避けるために変更されます。名前を維持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

関連項目

- 「コピー」

- 拡張貼付け

拡張貼付け

ノードやモデルを貼り付けるときにそれらの名前を保持するには、「拡張貼付け」オプションを使用します。

貼付けのデフォルトの動作では、名前の衝突を避けるためにノード名およびモデル名が変更されます。

「拡張貼付け」オプションに移動するには、ワークフローを右クリックして、「拡張貼付け」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[V]を押します。

注意:

モデル名が一意ではない場合、再作成されるときにモデルがオーバーライドされることがあります。

関連項目

- 「コピー」

すべて選択

ワークフローのすべてのノードを選択するには、「すべて選択」オプションを使用します。

選択したノードおよびリンクは、濃い青色の枠線で強調表示されます。

パフォーマンス設定

ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集するには、「パフォーマンス設定」オプションを使用します。

コンテキスト・メニューで「パフォーマンス設定」をクリックするか、ワークフローのツールバーで「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。ここには、ワークフローを構成するすべてのノードがリストされます。「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスで設定を編集するには、次の手順を実行します。

- 「パラレル設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してパラレル設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してパラレル処理を無効にします。

- 「インメモリー設定」をクリックして、次のいずれかを選択します。

- 有効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- 無効化: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を無効にします。

- すべて: ワークフロー内の選択したノードに対してインメモリー設定を有効にします。

- なし: ワークフロー内のすべてのノードに対してインメモリー設定を無効にします

- をクリックして、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで「並列度」を設定したり、「圧縮方法」や「優先度レベル」などのインメモリー設定を指定します。
少なくとも1つのノードのパラレル設定を指定すると、次の表示がワークフローのタイトル・バーに示されます。

パフォーマンス設定は、選択したノードに対してオン、すべてのノードに対してオン、またはオフのいずれかになります。「パフォーマンス・オプション」をクリックすると、「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- をクリックして、パラレル処理のデフォルト・プリファレンスを編集します。

- ノードのデフォルト設定の編集: 「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスでは、選択したノードのパラレル設定およびインメモリー設定を編集できます。SQL Developerの「ツール」メニューにある「プリファレンス」オプションから「パフォーマンス・オプション」ダイアログ・ボックスにアクセスできます。

- デフォルト設定の変更

関連項目

- 「パラレル処理について」

- ノードのパフォーマンス設定の編集

- パフォーマンスのオプション

ツールバー・アクション

コンテキスト・メニューからツールバーのアクションを選択するには、「ツールバー・アクション」オプションを使用します。

現在のアクションは、「ズームイン」および「ズームアウト」です。

関連項目

- ワークフロー・コントロールを使用したワークフローの管理

ランタイム・エラーの表示

ランタイムのノード障害に関するエラーを表示するには、「ランタイム・エラーの表示」を使用します。このオプションは、実行時にノードの実行が失敗した場合にのみ表示されます。

イベント・ログが開き、エラーのリストが表示されます。エラーを選択すると、正確なメッセージと詳細が表示されます。

関連項目

- 「イベント・ログの表示」

検証エラーの表示

検証エラー(発生した場合)を表示するには、「検証エラーの表示」オプションを使用します。

このオプションは、検証エラーがある場合にのみ表示されます。たとえば、相関ノードがデータ・ソース・ノードに接続されていない場合、「検証エラーの表示」を選択すると、「ビルド・データ入力ノードが接続されていません」という検証エラーが表示されます。

または、マウスをノード上に移動することによって検証エラーを表示することもできます。エラーは、ツールチップに表示されます。

SQLを保存

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、「SQLを保存」オプションを使用します。

選択したノードに対するSQLスクリプトを生成するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックして、「SQLを保存」をクリックします。

2. 次のいずれかのオプションを選択して、生成されたSQLスクリプトを保存します。

- SQLをクリップボードへ

- SQLをファイルへ

- SQLスクリプトをクリップボードへ

- SQLスクリプトをファイルへ

ファイルに保存する場合、システムにはデフォルトの場所が用意されています。参照してこの場所を変更できます。スクリプト用のフォルダを作成することもできます。

保存されるSQLには、現在のノードとデータ・プロバイダであるすべての親ノードによって生成されたSQLが含まれます。SQLの系統は、表やモデルなどの永続するオブジェクトを表すノードが検出されると終了します。

生成されるスクリプトは、ノードのすべての動作を生成するわけではありません。スクリプトはオブジェクトを作成しません。たとえば、表作成ノードの「SQLを保存」を選択する場合、表を作成するスクリプトは生成されません。かわりに、作成された表を問い合せるスクリプトが生成されます。

関連項目

- 「データ問合せスクリプトを使用したワークフローのデプロイ」

親の検証

現在のノードのすべての親ノードを検証するには、「親の検証」オプションを使用します。

ノードの親ノードを検証するには、ノードを右クリックして、「親の検証」 を選択します。

ノードが「準備完了」、「完了」および「エラー」状態の場合は、親ノードを検証できます。すべての親ノードは、完了済の状態である必要があります。

プロパティに移動

選択したノードの「プロパティ」ペインを開くには、「プロパティに移動」オプションを使用します。

関連項目

- 「「プロパティ」ペインでのワークフローおよびノードの管理」

11 テキスト・ノード

テキスト・ノードは、「コンポーネント」ペインの「テキスト」セクションで使用できます。テキストの処理には、Oracle Textのナレッジ・ベースが必要です。

Oracle Textナレッジ・ベースをインストールするには、Oracle Database Examplesをインストールする必要があります。Examplesのインストール手順は、『Oracle Database Examplesインストレーション・ガイド』を参照してください

Oracle Database 12c以降に接続している場合、自動データ準備(ADP)を使用できるため、データの使用方法を指定する「テキスト」タブを使用してテキスト・データを準備できます。

Oracle Data Minerでは、次のテキスト・ノードがサポートされます。

- Oracle Textの概念
Oracle Textの概念には、テーマ、ストップワード、ストップリストおよびストップテーマという用語が含まれます。

- Oracle Data Miningにおけるテキスト・マイニング
テキストは、マイニングする前に変換プロセスを行う必要があります。

- テキストの適用ノード
テキストの適用ノードでは、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用できます。

- テキストの構築
テキストの構築ノードは、1つ以上のテキスト列を含むデータ・ソースを準備します。

- テキスト参照
テキスト参照ノードでは、現在のワークフローまたは別のワークフロー内のテキストの構築ノードで定義されているテキスト変換を参照できます。

関連項目

- Oracle Database Examplesインストレーション・ガイド

Oracle Textの概念

「Oracle Textの概念」には、テーマ、ストップワード、ストップリストおよびストップテーマの各用語が記載されています。

- テーマ: テーマは、所定のドキュメントと関連付けられているトピックです。1つのドキュメントに多数のテーマが存在する場合があります。テーマは、ドキュメント内に出現する必要はありません。たとえば、ワードSan Franciscoを含むドキュメントがテーマの1つとしてCaliforniaを持つ場合があります。

- ストップワード: ストップワードは、テキスト変換中に索引付けされないワードです。通常、ストップワードは下位レベルの情報を提供するワードを指します。英語では、通常a、the、thisまたはwithがストップワードです。

- ストップリスト: ストップリストは、ストップワードのリストです。Oracle Textには各言語のストップリストが用意されています。デフォルトでは、索引付け時に使用言語に対して、Oracle Textのデフォルトのストップリストが使用されます。デフォルトのストップリストを編集したり、新しいストップリストを作成できます。

注意:

Oracle Data Minerでは、ストップリストはすべての変換にわたって共有されるものであり、特定の変換によって所有されません。

- ストップテーマ: ストップテーマは、索引付け時にスキップされるテーマです。ストップテーマは、これらをストップリストに追加することで指定されます。

Oracle Textでは、ストップワードおよびストップテーマを使用して、テキスト・マイニング時に無視しても問題のないテキストを示します。

Oracle Textのレクサーは、指定された言語に応じてソース・テキストをトークンまたはテーマ(通常はワード)に分割します。レクサーは、トークンの抽出にレクサー・プリファレンスに定義されたパラメータを使用します。パラメータには次のものが含まれます。

- トークンを区切る文字の定義。たとえば、空白です。

- テキストをすべて大文字に変換する条件または変換しない条件。

- テーマ・トークンを作成するためのテキスト分析テキスト。これは、テーマの索引付けが有効化されているときに行われます。

Oracle Data Miningにおけるテキスト・マイニング

テキストは、マイニングする前に変換プロセスを行う必要があります。

データが正しく変換されると、ケース表を使用して、データ・マイニング・モデルの構築、テストまたはスコアリングを行うことができます。ケース表は、リレーショナル表である必要があります。それは、ビューとしては作成できません。

Oracle Data Miningのソース表には、1つ以上のテキストの列を含めることができます。テキスト列はターゲットとしては使用できません。

次のOracle Data Miningアルゴリズムでテキストがサポートされます。

- 異常検出(1クラス・サポート・ベクター・マシン)

- 分類アルゴリズム: Naive Bayes、一般化線形モデルおよびサポート・ベクター・マシン
ディシジョン・ツリー(Oracle Database 12c以降に接続している場合)

- クラスタリング・アルゴリズム: k- Meansおよび期待値の最大化

- 特徴抽出アルゴリズム: Nonnegative Matrix Factorization、特異値分解および主成分分析

- 回帰アルゴリズム: 一般化線形モデルおよびサポート・ベクター・マシン

注意:

次のアルゴリズムではテキストはサポートされません。

- O-Cluster

- ディシジョン・ツリー(Oracle Database 11gに接続している場合)

- 相関(Apriori)

Oracle Database 11gに接続されているO-Clusterおよびディシジョン・ツリーを使用する場合、すべてのテキスト属性はモデル構築に対して自動的にフィルタ処理で除外されます。

- テキストのデータ準備
テキストのデータ準備は、接続先のOracle Databaseのバージョンによって異なります。

テキストのデータ準備

テキストのデータ準備は、接続先のOracle Databaseのバージョンによって異なります。

- Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降におけるテキスト処理
Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降では、非構造化テキスト・データが存在する場合、テキスト・マイニング前のテキスト処理にテキスト変換が含まれます。

- Oracle Data Mining 11gリリース2 (11.2)以前におけるテキスト処理
Oracle Data Mining 11gリリース2 (11.2)以前では、テキスト・マイニングを実行する前に、特徴抽出およびテキスト準備プロセスを実行する必要があります。

Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降におけるテキスト処理

Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以降では、非構造化テキスト・データが存在する場合、テキスト・マイニング前のテキスト処理にテキスト変換が含まれます。

Oracle Data Miningではテキスト処理が大幅な強化されており、入力に非構造化テキスト・データが存在する場合のデータ・マイニング・プロセス(モデルの構築、デプロイメントおよびスコアリング)が簡素化されます。非構造化テキストおよびテキスト変換の要点のいくつかは次のとおりです。

- 非構造化テキストには、Webページ、ドキュメント・ライブラリ、Microsoft PowerPointプレゼンテーション、製品仕様、電子メール・メッセージ、レポートのコメント・フィールド、コール・センターのメモなどのデータ項目が含まれます。

- CLOB列および長いVARCHAR2列は、Oracle Data Miningにより自動的に非構造化テキストとして解釈されます。

- 短いVARCHAR2、CHAR、BLOBおよびBFILEの列を、非構造化テキストとして指定できます。

- 非構造化テキストをマイニング用に変換するために、Oracle Data Miningでは、Oracle Textユーティリティおよび用語の重み付け方針を使用します。

- テキスト用語が抽出され、テキスト索引内の数値が付与されます。

- テキスト変換プロセスは、モデルおよび個々の属性に対して構成可能です。モデル・ノードの定義時に、テキスト・ノードのデータ準備を指定できます。

テキストの変換後に、テキストは、データ・マイニング・アルゴリズムでマイニングできます。

注意:

Oracle 12cリリース1以降に接続している場合は、テキストの適用ノード、テキストの構築およびテキスト参照のテキスト・ノードを使用する必要があるとはかぎりません。

関連項目

- 「テキストの適用ノード」

- 「テキストの構築」

- テキスト参照

- テキスト

Oracle Data Mining 11gリリース2 (11.2)およびそれ以前におけるテキスト処理

Oracle Data Mining 11gリリース2 (11.2)以前では、テキスト・マイニングを実行する前に、特徴抽出およびテキスト準備プロセスを実行する必要があります。

プロセスは次のとおりです。

- 抽出または特徴抽出: これは、テキストがマイニング可能な単位(用語)に分類される特殊な事前処理ステップです。テキストの用語は、キーワードまたはその他のドキュメント派生の特徴です。

- テキストの準備: テキストの準備では、テキストの構築ノードを使用してテキスト列を変換します。テキストの構築では、HTMLまたはXMLドキュメントはサポートされません。また、いずれのバイナリ・データ型もサポートされません。

Oracle Data Minerは、Oracle Textの機能を使用してテキスト列を事前処理します。

注意:

テキストの適用ノード、テキストの構築およびテキスト参照のテキスト・ノードを使用して、テキストの事前処理を行う必要があります。

テキストの適用ノード

テキストの適用ノードでは、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用できます。

これにより、構築データが変換された方法と同じ方法で適用データが変換されることが保証されます。

テキストの適用はパラレルに実行できます。

- テキストの適用ノードのデフォルト動作
テキストの適用ノードは、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用します。

- テキストの適用ノードの作成
テキストの適用ノードを作成して、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用します。

- テキストの適用ノードの編集
「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築データで実行されたテキスト変換を表示できます。

- テキストの適用ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- テキストの適用ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テキストの適用ノードのデフォルト動作

テキストの適用ノードは、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用します。

これにより、構築データが変換された方法と同じ方法で適用データが変換されることが保証されます。

注意:

ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持つ必要があります。

テキストの適用ノードの作成

テキストの適用ノードを作成して、テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードのいずれかの既存のテキスト変換を新しいデータに適用します。

テキストの適用ノードを作成する前に、まず、ワークフローを作成します。次に、データ・ソース・ノードを作成します。

テキストの適用ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「テキスト」を展開して、「テキストの適用」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. テキストの適用のデータを提供するノードに移動します。右クリックして、「接続」を選択します。テキストの構築まで線をドラッグし、再度クリックします。

注意:

適用データは、構築データと互換性がある必要があります。

5. テキスト列がどのように準備されたかを示すテキストの構築ノードまたはテキスト・ノードに移動します。たとえば、適用対象モデルのテキストの構築ノードに移動します。テキストの構築ノードを適用ノードにリンクします。

6. 変換の詳細を表示または変更するには、テキストの適用ノードを右クリックして「編集」を選択します。これにより、「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

7. ノードの実行準備が完了しました。ノードを右クリックし、「実行」を選択します。

関連項目

- 「テキストの適用ノードの編集」

テキストの適用ノードの編集

「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、構築データで実行されたテキスト変換を表示できます。

適用データは、構築データと同じ方法で準備する必要があります。

「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開くには、テキストの適用ノードを右クリックして「編集」を選択するか、ノードをダブルクリックします。

1. テキストの適用ノードを右クリックし、「編集」をクリックします。または、テキストの適用ノードをダブルクリックできます。

2. 「テキスト適用ノードの編集」には、次の2つのペインがあります。

- 上部ペインでは、次のタスクを実行できます。

- ケースID: このフィールドでケースIDを指定します。これはオプションです。

- 属性の表示: ドロップダウン・リストから、「すべて」または「テキストおよび変換済」を選択します。各属性に対して、次が表示されます。 型: 属性のデータ型です。テキスト変換が適用された属性の型は、DM_NESTED_NUMERICALSです。ソース: 変換された列のソース列です。変換: テキスト変換のタイプです(「トークン」または「テーマ」)。出力: 属性が後続ノードに渡されるかどうかを示します。デフォルトでは、すべてのノードが渡されます。

- ストップリストの表示。ストップリストを表示するには、変換された列を選択して「ストップリストの表示」をクリックします。ストップリスト・エディタが起動します。ストップリスト内の項目を表示できます。

- テキスト変換の表示および編集: テキスト変換の定義を表示するには、変換された属性を選択してをクリックします。これにより、「テキスト変換の追加/編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 属性の除外: 属性を除外するには、オプションを選択して、グリッドの「出力」列でをクリックします。アイコンがに変わります。除外された属性は、後続の操作に渡されません。未変換バージョンのテキスト列は、除外する必要がある場合があります。

- 属性を含める: 属性を含めるには、アイコンを再度クリックします。アイコンがに変わり、それが含まれていることを示します。

- 下部ペインでは、ノードの実行後にテキスト変換の表示が可能です。

3. 「OK」をクリックします。

- テキスト変換(適用)の表示
テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードで定義されたテキスト変換の効果を、「テキスト変換の表示」ウィンドウで表示できます。

関連項目

- 「テキスト変換の追加/編集」

- 「ストップリスト・エディタ」

- 「テキスト変換(適用)の表示」

テキスト変換(適用)の表示

テキストの構築ノードまたはテキスト・ノードで定義されたテキスト変換の効果を、「テキスト変換の表示」ウィンドウで表示できます。

「テキスト変換の表示」ウィンドウにアクセスするには、次の手順を実行します。

1. テキストの適用ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」を選択し、「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

2. 上部ペインで、変換された属性の名前を選択します。

3. 下部ペインでは、次のタスクを実行できます。

- 「トークン」または「テーマ」をクリックします。グリッドに、ドキュメント内のすべてのトークンまたはテーマ、および各トークンまたはテーマの頻度が表示されます。検索フィールドを使用して、トピックまたはテーマを名前(デフォルト)または頻度で検索します。

- 「出力」をクリックして、属性のサンプルのトークンまたはテーマを表示します。「出力サンプル」には、属性のサンプルが、ケースID (指定した場合)または行ID (ケースIDを指定しなかった場合)別にリストされます。IDを検索できます。IDをクリックします。変換されていない属性からの元のテキストが表示され、さらに、その中で特定されたトークンまたはテーマ、および各トークンまたはテーマの頻度も表示されます。

4. 「OK」をクリックします。

テキストの適用ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

テキストの適用のプロパティには、次のセクションがあります。

- 変換
「変換」タブでは、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義された変換を表示および編集できます。

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

- サンプル
データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

関連項目

- 「プロパティ」

変換

「変換」タブでは、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義された変換を表示および編集できます。

関連項目

- 「テキストの構築ノードの編集」

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

次のタスクを実行できます。

- 出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化: キャッシュを生成する場合は、このオプションを選択します。デフォルト設定では、キャッシュを生成しません。

- サンプリング・サイズ: キャッシュを選択したり、デフォルト設定をオーバーライドできます。 デフォルトのサンプリング・サイズは「行数」です デフォルト値は2000です

関連項目

- 変換

サンプル

データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

デフォルトでは、サンプルを使用します。「サンプル」タブでは、次のことを選択できます。

- すべてのデータを使用: デフォルトでは、「すべてのデータを使用」の選択は解除されています。

- サンプリング・サイズ: デフォルトは「行数」で、デフォルト値は2000です。サンプリング・サイズを「パーセント」に変更できます。デフォルトは60パーセントです。

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このタブから、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、ノード名およびノードのコメントの要件を満たす必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

テキストの適用ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テキストの適用ノードのコンテキスト・メニューを表示するには、ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。「テキスト適用ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- データの表示

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「テキストの適用ノードの編集」

テキストの構築

テキストの構築ノードは、1つ以上の「テキスト」列を含むデータ・ソースを準備します。

データを使用してモデルを構築できます。

テキストの構築はパラレルに実行できます。

- テキストの構築ノードのデフォルト動作
テキストの構築ノードによって、各テスト列のテキスト変換を定義できます。

- テキストの構築ノードの作成
テキストの構築ノードを作成して、1つ以上のテキスト列を含むデータ・ソースを準備します。

- テキストの構築ノードの編集
「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、テキスト列の変換を定義できます。変換されたテキスト列は、データ・マイニングに使用できます。

- テキストの構築ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- テキストの構築ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

関連項目

- 「パラレル処理について」

テキストの構築ノードのデフォルト動作

テキストの構築ノードによって、各テスト列のテキスト変換を定義できます。

変換された列は、テキストをサポートする任意のアルゴリズムを使用したモデルの構築に使用できます。

注意:

O-Clusterおよびディシジョン・ツリーでは、テキストはサポートされません。

テキストの構築ノードでは、デフォルトではNMFアルゴリズムを使用して1つのモデルを構築します。変換された列(複数可)は、後続ノードに渡され、変換されていない列は渡されません。

ノード内のすべてのモデルは、同じケースIDを持ちます。

テキストの構築ノードの作成

テキストの構築ノードを作成して、1つ以上のテキスト列を含むデータ・ソースを準備します。

テキストの構築ノードを作成する前に、ワークフローを作成します。次に、データ・ソース・ノードを特定または作成します。

テキストの構築ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「テキスト」を展開して、「テキストの構築」 をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. テキストの構築ノードのデータを提供するノードに移動します。右クリックして、「接続」を選択します。テキストの構築まで線をドラッグし、再度クリックします。

5. デフォルトの設定をそのまま使用するか、テキストの詳細を編集します。変換の詳細を編集するには、ノードを右クリックして「編集」を選択します。テキストの構築ノードの編集ダイアログ・ボックスが開きます。

6. ノードの実行準備が完了しました。ノードを右クリックし、「実行」を選択します。

関連項目

- 「テキストの構築ノードの編集」

テキストの構築ノードの編集

「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、テキスト列の変換を定義できます。変換されたテキスト列は、データ・マイニングに使用できます。

「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開く手順:

1. テキストの構築ノードを右クリックし、「編集」 をクリックします。または、ノードをダブルクリックします。テキストの構築ノードの編集ダイアログ・ボックスが開きます。

2. 「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスには2つのペインがあります。

- 上部ペインでは、次のタスクを実行できます。

- ケースIDの指定(オプション)。

- ストップリスト・エディタのオープン。

- 属性の表示: ドロップダウン・リストから、「すべて」または「テキストおよび変換済」を選択します。各属性に対して、次が表示されます。 型: 属性のデータ型です。テキスト変換が適用された属性の型は、DM_NESTED_NUMERICALSです。ソース: 変換された列のソース列です。変換: テキスト変換のタイプです(「トークン」または「テーマ」)。出力: 属性が後続ノードに渡されるかどうかを示します。デフォルトでは、すべてのノードが渡されます。

- 変換の定義: 変換を定義するには、テキスト属性を選択してをクリックします。「テキスト変換の追加/編集」ダイアログ・ボックスで、テキスト変換を定義します。各テキストについて、この手順を繰り返します。

- 変換の編集: 変換された属性を選択してをクリックします。

- 変換の削除: 変換された属性を選択してをクリックします。

- 属性の除外: 属性を除外するには、それを選択して、グリッドの「出力」列でをクリックします。アイコンがに変わります。除外された属性は、後続の操作に渡されません。未変換バージョンのテキスト列は、除外する必要がある場合があります。

- 属性を含める: 属性を含めるには、アイコンを再度クリックします。アイコンがに変わり、それが含まれていることを示します。

- 下部ペインでは、ノードの実行後にテスト変換の表示が可能です。

3. 「OK」をクリックします。

- テキスト変換の表示
「テキスト変換の表示」ダイアログ・ボックスで、属性のサンプルのトークンまたはテーマの出力サンプルを表示できます。

- テキスト変換の追加/編集
「テキスト変換の追加/編集」ダイアログ・ボックスで、テキストの追加および編集に関する変換設定を追加できます。

- ストップリスト・エディタ
ストップリスト・エディタでは、既存のストップリストの編集または新規ストップリストの作成が可能です。ストップリストは、すべてのワークフロー間で共有されます。

テキスト変換の表示

「テキスト変換の表示」ダイアログ・ボックスで、属性のサンプルのトークンまたはテーマの出力サンプルを表示できます。

テキスト変換の効果を表示する手順:

1. テキストの構築ノードをダブルクリックするか、ノードを右クリックして「編集」を選択し、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスを開きます。

2. 上部ペインで、変換された属性の名前を選択します。

3. 下部ペインで、次の操作を実行します。

- 「トークン」または「テーマ」をクリックします。グリッドに、ドキュメント内のすべてのトークンまたはテーマ、および各トークンまたはテーマの頻度が表示されます。検索フィールドを使用して、トピックまたはテーマを名前(デフォルト)または頻度で検索します。

- ストップリストにトークンまたはテーマを追加するには、それを選択して「ストップリストへ追加」をクリックします。

- 「出力」をクリックして、属性のサンプルのトークンまたはテーマを表示します。「出力サンプル」には、属性のサンプルが、ケースID (指定した場合)または行ID (ケースIDを指定しなかった場合)別にリストされます。IDを検索できます。

- IDをクリックします。変換されていない属性からの元のテキストが表示され、さらに、その中で特定されたトークンまたはテーマ、および各トークンまたはテーマの頻度も表示されます。

4. 「OK」をクリックします。

テキスト変換の追加/編集

「テキスト変換の追加/編集」ダイアログ・ボックスで、テキストの追加および編集に関する変換設定を追加できます。

「テキスト変換の追加/編集」ダイアログ・ボックスを、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスから開くことができます。テキスト変換を開くまたは編集するには、 をクリックします。次の図に、変換のデフォルト値を示します。

- ソース列: これは、変換対象列の名前です。

- 変換タイプ: これは、「トークン」(デフォルト)または「テーマ」です。

- 出力列: これは、新しい列の名前です。デフォルト名は、変換タイプに応じてソース列名にTOK (トークンの場合)またはTHM (テーマの場合)が追加されます。出力列名を指定するには、「自動」の選択を解除し、「出力列」フィールドに名前を入力します。

「設定」セクションでは、テキストおよび変換の特性を指定します。

- 言語: 次のいずれか1つのオプションを選択します。

- 1つの言語: デフォルトでは、1つの言語が指定されています。「英語」がデフォルトの言語です。別の言語を選択できます。

- 多言語: 複数の言語を指定するにはこのオプションを選択します。たとえば、アラビア語、トルコ語、タイ語およびヨーロッパ言語などのシングルバイト言語を指定するには、「シングルバイト」リストからこれらを選択します。中国語(簡体字または繁体字)、日本語または韓国語などのマルチバイト言語を指定するには、「マルチバイト」言語からこれらを選択します。

- ストップリスト: Oracle Textには、複数の単体言語についてストップリストがデフォルトで用意されています。デフォルトのストップリストがある場合、それが選択されています。いくつかの言語では、デフォルトのストップリストはありません。この属性に対して以前に作成された任意のストップリストを、ドロップダウン・リストから選択できます。次のタスクを実行できます。

- ストップリストの編集: ストップリストを編集するには、をクリックします。ストップリスト・エディタが開きます。

- ストップリストの追加: ストップリストを追加するには、をクリックします。ストップリスト・エディタが開きます。

- トークン: 「トークン」を選択した場合、デフォルトは次のとおりです。

- ドキュメント当たりの最大数: 50 (デフォルト)

- ドキュメント全体にわたる最大数: 3000 (デフォルト)

これらの値は変更できます。ドキュメント当たりおよびドキュメント全体のトークン数のカットオフはランキングを対象としたもので、トークンの絶対数を対象としていません。同順位がある場合、ドキュメント全体で3000を超えるトークンを持つことができます。

- テーマ: 「テーマ」を選択した場合、デフォルトは次のとおりです。

- ドキュメント当たりの最大数: 50 (デフォルト)

- ドキュメント全体にわたる最大数: 3000 (デフォルト)

これらの値は変更できます。ドキュメント当たりおよびドキュメント全体のテーマ数のカットオフはランキングを対象としたもので、テーマの絶対数を対象としていません。同順位がある場合、ドキュメント全体で3000を超えるテーマを持つことができます。

テーマには「テーマ・タイプ」の指定が含まれます。デフォルトは、「シングル」です。「完全」を選択できます。

- 頻度: デフォルトは「条件頻度」です。「条件頻度 - IDF」を選択できます。

注意:

頻度の設定は保持されます。これを変更すると、変更した値がデフォルトになります。

単語出現頻度は、ドキュメント自身内の単語出現頻度を使用します。それは、コレクション情報を考慮に入れません。

単語出現頻度 - IDFは、従来のTF-IDFです。それは、ドキュメントからの情報(単語出現頻度)およびコレクションレベルの情報(IDFに加えて、コレクションに対して単語の全体の最大数が設定されている場合は使用する単語)を考慮に入れます。

TF-IDF (単語出現頻度-逆文書頻度)は、情報取得およびテキスト・マイニングで一般的に使用される重みです。この重みは、コレクション内のドキュメント対するワードの重要度を評価するための統計的な手法です。重要度はドキュメント内でワードが出現する回数に比例して増加しますが、コレクション内のワードの頻度によりオフセットされます。

関連項目

- 「ストップリスト・エディタ」

ストップリスト・エディタ

ストップリスト・エディタでは、既存のストップリストの編集または新規ストップリストの作成が可能です。ストップリストは、すべてのワークフロー間で共有されます。

このダイアログ・ボックスで、このノードで定義された変換に関連付けられているストップリストの他に、任意のストップリストを編集できます。

ストップリスト・エディタにアクセスするには、テキストの構築ノードをダブルクリックして「テキスト作成ノードの編集」を開きます。ストップリストを表示、編集および作成する手順:

1. 「ストップリストの編集」をクリックします。

2. ストップリスト・エディタが開きます。すべての変換に対するすべてのストップリストがリストされます。

3. ストップリストを追加するには、をクリックします。新規ストップリスト・エディタ・ウィザードが開きます。

4. 既存のストップリストを変更するには、「カスタム・ストップリスト」リストからストップリストを選択します。

ストップリスト内の項目が下部ペインにリストされます。

- ストップリストから項目を削除するには、項目を選択してをクリックします。

- 選択したリストにストップワードまたはストップテーマを追加するには、をクリックします。「ストップワード/ストップテーマの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. ストップリストを削除するには、それを「カスタム・ストップリスト」リストで選択してをクリックします。

- 新規ストップリスト・エディタ
新規ストップリスト・エディタ・ウィザードを使用して、新規ストップリストを作成し、ストップリストを編集し、ストップリストを組み合せることができます。

- ストップワード/ストップテーマの追加
「ストップワード/ストップテーマの追加」ダイアログ・ボックスで、ストップワードおよびストップテーマをストップリストに追加できます。

新規ストップリスト・エディタ

新規ストップリスト・エディタ・ウィザードを使用して、新規ストップリストを作成し、ストップリストを編集し、ストップリストを組み合せることができます。

次のタスクを実行できます。

- 新規ストップリストを作成します。ストップリストを作成するには、をクリックします。新規ストップリスト・ウィザードが起動します。このウィザードには次の2つのステップがあります。

- ストップリストの定義

- 確認

- 既存のストップリストからワードを削除します。

- 複数のストップリストを結合して新しいストップリストを作成します。たとえば、ドキュメントがフランス語と英語の両方である場合、フランス語と英語のストップリストを結合できます。

- すべてのストップワードおよびストップテーマを追加する空のストップリストを作成します。

- ストップリストの定義

- 確認

ストップリストの定義

ストップリストを定義するには、次の手順を実行します。

1. 提供された名前をそのまま使用するか、別の名前を入力します。

2. デフォルトで選択されている「次のストップリストを拡張」は、既存のストップリストを結合および変更することで新規ストップリストの作成を可能にします。

拡張する1つ以上のストップリストを選択します。複数のストップリストを選択すると、これらが結合されます。

3. 完全に新規のストップリストを作成するには、「空」を選択して、ストップリストの言語を選択します。デフォルトは英語です。

4. 「次へ」をクリックします。

確認

ストップワードおよびストップテーマを追加または削除するには、次の手順を実行します。

1. 項目をストップリストに追加するには、をクリックします。「ストップワード/ストップテーマの追加」ダイアログ・ボックスが開きます。

2. ストップリストから項目を削除するには、それを選択してをクリックします。

3. 「終了」をクリックします。

関連項目

- ストップワード/ストップテーマの追加

ストップワード/ストップテーマの追加

「ストップワード/ストップテーマの追加」ダイアログ・ボックスで、ストップワードおよびストップテーマをストップリストに追加できます。

ストップワードまたはストップテーマを追加するには、次の手順を実行します。

1. ストップワードを、カンマで区切って入力します。

2. 作業を終了後、「OK」をクリックします。

テキストの構築ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

テキストの構築ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 変換
「変換」タブでは、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義された変換を表示および編集できます。

- サンプル
データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

- キャッシュ
「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

変換

「変換」タブでは、「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスで定義された変換を表示および編集できます。

関連項目

- 「テキストの構築ノードの編集」

サンプル

データは、データ分析をサポートするためにサンプリングされます。

デフォルトでは、サンプルを使用します。「サンプル」タブでは、次のことを選択できます。

- すべてのデータを使用: デフォルトでは、「すべてのデータを使用」の選択は解除されています。

- サンプリング・サイズ: デフォルトは「行数」で、デフォルト値は2000です。サンプリング・サイズを「パーセント」に変更できます。デフォルトは60パーセントです。

キャッシュ

「キャッシュ」セクションには、出力データのキャッシュを生成するオプションがあります。変換プリファレンスを使用して、このデフォルトを変更できます。

次のタスクを実行できます。

- 出力データのキャッシュ生成による結果表示の最適化: キャッシュを生成する場合は、このオプションを選択します。デフォルト設定では、キャッシュを生成しません。

- サンプリング・サイズ: キャッシュを選択したり、デフォルト設定をオーバーライドできます。 デフォルトのサンプリング・サイズは「行数」です デフォルト値は2000です

関連項目

- 変換

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

テキストの構築ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テキストの構築ノードを右クリックします。コンテキスト・メニューでは、次のオプションを使用できます。

- 接続

- 編集。テキスト適用を編集します。「テキスト作成ノードの編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- データの表示

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合に表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「テキストの構築ノードの編集」

テキスト参照

テキスト参照ノードでは、現在のワークフローまたは別のワークフロー内のテキストの構築ノードで定義されているテキスト変換を参照できます。

たとえば、テキスト・モデルを構築する1つのワークフロー(つまり、テキストの構築ノードを含むワークフロー)があり、最初のワークフローで作成されたモデルを適用する別のワークフローを作成する場合、テキスト参照を使用して、テキストの適用で必要とされるテキスト変換情報を提供できます。

- テキスト参照ノードの作成
テキスト参照ノードを作成して、現在のワークフローまたは別のワークフロー内のテキストの構築ノードで定義されているテキスト変換を参照します。

- テキスト参照ノードの編集
「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、テキストの構築ノードを選択して、その変換を現在のワークフローの現在の位置で使用できるようにします。

- テキスト参照ノードのプロパティ
「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

- テキスト参照ノードのコンテキスト・メニュー
コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テキスト参照ノードの作成

テキスト参照ノードを作成して、現在のワークフローまたは別のワークフロー内のテキストの構築ノードで定義されているテキスト変換を参照します。

テキスト参照ノードを作成する前に、ワークフローを作成します。次に、データ・ソースを特定または作成します。

テキストの構築ノードを作成するには、次の手順を実行します。

1. 「コンポーネント」ペインで、ワークフロー・エディタに移動します。「コンポーネント」ペインが表示されていない場合は、SQL Developerメニュー・バーで「表示」に移動して「コンポーネント」をクリックします。または、[Ctrl]を押しながら[Shift]と[P]を押して、「コンポーネント」ペインをドッキングします。

2. ワークフロー・エディタで「テキスト」を展開して、「テキスト参照」をクリックします。

3. ノードを「コンポーネント」ペインから「ワークフロー」ペインにドラッグ・アンド・ドロップします。
ノードがワークフローに追加されます。ノードに関連付けられたデータがないことがGUIに表示されます。このため、それは実行できません。

4. 「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスに移動して、参照先のテキストの構築ノードを選択します。

5. ノードの使用準備が完了しました。それをテキストの適用ノードに接続します。テキスト参照ノードが、テキストの構築ノードのかわりに使用されます。

関連項目

- 「テキストの適用ノード」

- 「テキスト参照ノードの編集」

テキスト参照ノードの編集

「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスでは、テキストの構築ノードを選択して、その変換を現在のワークフローの現在の位置で使用できるようにします。

「テキスト参照ノードの編集」を開くには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックし、「編集」を選択します。または、ノードをダブルクリックします。「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスには2つのペインがあります。

2. 上部ペインで「選択」をクリックします。テキスト参照ノードの選択ダイアログ・ボックスが開きます。

3. テキストの構築ノードを選択すると、変換されたすべてのノードのトークンまたはテーマを表示できます。上部ペインで、変換されたノードを選択します。

4. 下部ペインで、トークンおよびテーマ、およびその頻度が表示されます。検索を、トークンまたはテーマ(デフォルト)または頻度で実行できます。

5. 「OK」をクリックします。

- テキストの構築ノードの選択
「ビルド・テキスト・ノードの選択」ダイアログ・ボックスで、現在のワークフロー(デフォルト)またはすべてのワークフロー内のテキストの構築ノードを選択できます。

テキストの構築ノードの選択

「ビルド・テキスト・ノードの選択」ダイアログ・ボックスで、現在のワークフロー(デフォルト)またはすべてのワークフロー内のテキストの構築ノードを選択できます。

「表示」では、選択対象のテキストの構築ノードのリストを指定します。

1. 「表示」フィールドで、「すべてのワークフロー」または「現在のワークフロー」(デフォルト)のいずれかを選択します。

2. 「検索」フィールドで、プロジェクト(デフォルト)、ワークフロー、またはノードでテキストの構築ノードを検索できます。

3. 「使用可能ノード」グリッドからテキストの構築ノードを選択します。それぞれのテキストの構築ノードについて、プロジェクト、ワークフローおよびステータスがグリッドに表示されます。

4. 「OK」をクリックします。

注意:

完全ではないテキスト・ノードは選択できません。

テキスト参照ノードのプロパティ

「プロパティ」ペインで、ノードの特性やプロパティを調査および変更できます。

ノードのプロパティを表示するには、ノードをクリックし、「プロパティ」をクリックします。「プロパティ」ペインが閉じている場合は、「表示」に移動して「プロパティ」をクリックします。または、ノードを右クリックし、「プロパティに移動」をクリックします。

テキスト参照ノードの「プロパティ」ペインには、次のセクションがあります。

- 変換
テキスト参照ノードの「変換」ダイアログ・ボックスには、「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスで選択された変換に関する情報が表示されます。

- 詳細
「詳細」セクションには、ノードの名前およびノードについてのコメントが表示されます。

変換

テキスト参照ノードの「変換」ダイアログ・ボックスには、「テキスト参照ノードの編集」ダイアログ・ボックスで選択された変換に関する情報が表示されます。

「プロパティ」ペインから別のテキストの構築ノードを選択できます。

関連項目

- 「テキスト参照ノードの編集」

詳細

「詳細」セクションには、ノード名およびノードについてのコメントが表示されます。

このセクションでは、ノード名の変更およびコメントの編集が可能です。新しいノード名およびコメントは、要件を満たしている必要があります。

関連項目

- ノード名およびノードのコメント

テキスト参照ノードのコンテキスト・メニュー

コンテキスト・メニューのオプションは、ノードのタイプによって異なります。様々なタスクを実行したり、ノードに関する情報を表示するためのショートカットが用意されています。

テキスト参照ノードを右クリックします。次のセクションが表示されます。

- 接続

- 編集。

- 親の検証

- 実行

- 実行の強制

- データの表示

- デプロイ

- グラフの表示

- 適用チェーンの生成

- 切取り

- 「コピー」

- 貼付け

- 拡張貼付け

- すべて選択

- パフォーマンス設定。これにより、ノードのパラレル設定およびインメモリー設定を指定できる「選択したノードの設定の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。

- イベント・ログの表示

- ランタイム・エラーの表示。エラーがある場合に表示されます。

- 検証エラーの表示。検証エラーがある場合は、表示されます。

- ナビゲート

関連項目

- 「テキスト参照ノードの編集」

12 モデルのテストおよびチューニング

モデルをテストすることによって、モデルの予測の正確性を推測できます。分類モデルと回帰モデルをテストし、分類モデルをチューニングできます。

この項では、次の項目について説明します。

- 分類モデルのテスト
分類モデルは、テスト・データセット内の既知のターゲット値と予測値を比較することによってテストされます。

- 分類モデルのチューニング
モデルをチューニングする際には、後続のテストおよび適用操作で使用する導出コスト・マトリックスを作成します。

- 回帰モデルのテスト
回帰モデルは、テスト・データセット内の既知のターゲット値と予測値を比較することによってテストされます。

分類モデルのテスト

分類モデルは、テスト・データセット内の既知のターゲット値と予測値を比較することによってテストされます。

通常、分類プロジェクト用の履歴データは、次の2つのデータ・セットに分割されます。

- モデルの構築用

- モデルのテスト用

モデルを適用するテスト・データは、モデルの構築で使用したデータと互換性があることが必要で、モデル構築データが準備されたのと同じ方法で準備される必要があります。

分類モデルと回帰モデルをテストするには、次の方法があります。

- 入力データを構築データとテスト・データに分割します。これはデフォルトです。テスト・データは、構築データを2つのサブセットにランダムに分割することによって作成されます。入力データの40%がテスト・データに使用されます。

- すべての構築データをテスト・データとして使用します。

- 2つのデータ・ソース・ノードを構築ノードにアタッチします。

- 構築ノードに接続する最初のデータ・ソースは、構築データのソースです。

- 接続する2番目のノードは、テスト・データのソースです。

- 「プロパティ」ペインの「テスト」セクションで「テストの実施」の選択を解除し、テスト・ノードを使用します。「テスト」セクションではテストの実施方法を定義します。デフォルトでは、すべての分類モデルと回帰モデルがテストされます。

Oracle Data Minerは、モデルを評価できるように分類モデルのテスト・メトリックを提供します。

テスト後、モデルをチューニングできます。

- 分類モデルのテスト・メトリック
テスト・メトリックは、既知の値をモデルがどれくらい正確に予測するかを評価します。

- 分類テスト結果の比較
テスト・ノードおよび分類ノードで「テスト結果の比較」コンテキスト・メニューのオプションを使用すると、テスト・ノードでテストされる分類モデルのテスト結果および分類ノードの実行後にテストされるモデルのテスト結果をそれぞれ比較できます。

- 分類モデル・テスト・ビューア
分類モデル・テスト・ビューアには、分類モデルのテスト結果に関するすべての情報が表示されます。

- テスト結果の表示
分類ノードおよびテスト・ノードでテストされるモデルの結果を表示できます。

関連項目

- 「テスト・ノード」

- 「分類モデルのチューニング」

分類モデルのテスト・メトリック

テスト・メトリックでは、既知の値をモデルがどれくらい正確に予測するかを評価します。

テスト設定では、計算するメトリックを指定し、メトリックの計算を制御します。デフォルトでは、Oracle Data Minerは分類モデルの次のメトリックを計算します。

- パフォーマンス
計算されるパフォーマンス・メジャーは、予測信頼度、平均精度、全体精度、コストです。

- パフォーマンス・マトリックス
パフォーマンス・マトリックスは、モデルによる予測をテスト・データでの実際の分類と比較した場合の、正確な予測と不正確な予測の数を表したものです。

- 受信者操作特性(ROC)
受信者操作特性(ROC)分析は、分類モデルの評価に役立つ方法です。ROCは2項分類のみに適用されます。

- リフト
リフトは、ランダムに生成された予測と比較して、分類モデルの予測がどの程度信頼できるかを計算したものです。リフトは2項分類と非2項分類に適用されます。

- 利益およびROI
利益では、最大限の利益を得るために、開始コスト、増分収益、増分コスト、予算および母集団にユーザー指定の値が使用されます。

関連項目

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- 「Data Minerのプリファレンス」

パフォーマンス

計算されるパフォーマンス・メジャーは、予測信頼度、平均精度、全体精度、コストです。

これらの値は、個別に表示することも、すべてを同時に表示することもできます。パフォーマンス・メジャーを表示するには、次の手順を実行します。

1. 表示するメジャーを選択します。または、「メジャー」リストから「すべてのメジャー」を選択します。

2. 「ソート基準」リストを使用してメジャーをソートします。次の項目でソートできます。

- 名前(デフォルト)

- メジャー

- 作成日
ソートは降順(デフォルト)または昇順を指定できます。

- 予測信頼度
予測信頼度では、モデルの精度の推定値が提供されます。予測信頼度は、0から1までの数値です。

- 平均精度
平均精度とは、モデルによる予測が、テスト・データでの実際の分類と比較してどの程度正確かをパーセンテージで表したものです。

- 全体精度
全体精度とは、モデルによる予測が、テスト・データでの実際の分類と比較してどの程度正確かをパーセンテージで表したものです。

- コスト
分類モデルでは、不適切な決定に伴うコストを指定することが重要です。指定することで、誤った分類によるコストが極端に異なっている場合に役立つことがあります。

予測信頼度

予測信頼度では、モデルの精度の推定値が提供されます。予測信頼度は、0から1までの数値です。

Oracle Data Minerでは、予測信頼度はパーセンテージで表示されます。たとえば、59の予測信頼度は、59% (0.59)の予測信頼度を意味します。

予測信頼度は、テストしたモデルによる予測がナイーブ・モデルによる予測よりどの程度適切かを示します。Naive Bayesモデルでは、数値ターゲットの平均値およびカテゴリ・ターゲットの最頻値が常に予測されます。

予測信頼度は、次の式で定義されます。

Predictive Confidence = MAX[(1-Error of model/Error of Naive Model),0]X100

各要素の意味は次のとおりです。

モデルのエラーは(1 - 平均精度/100)

ナイーブ・モデルのエラーは(ターゲット・クラスの数- 1)/ターゲット・クラスの数

- 予測信頼度が0の場合、モデルの予測がナイーブ・モデルを使用した予測と同程度であることを示します。

- 予測信頼度が1の場合、予測が完全であることを示します。

- 予測信頼度が0.5の場合、モデルによりナイーブ・モデルのエラーが50%削減されたことを示します。

平均精度

平均精度とは、モデルによる予測が、テスト・データでの実際の分類と比較してどの程度正確かをパーセンテージで表したものです。

平均精度を計算する式は次のとおりです。

Average Accuracy = (TP/(TP+FP)+TN/(FN+TN))/Number of classes*100

各要素の意味は次のとおりです。

- TPは真陽性。

- TNは真陰性。

- FPは偽陽性。

- FNは偽陰性。

各クラスの平均精度は、可能性がある他のすべてのしきい値で得られる精度よりも高い特定の確率しきい値で得られます。

全体精度

全体精度とは、モデルによる予測が、テスト・データでの実際の分類と比較してどの程度正確かをパーセンテージで表したものです。

全体精度を計算する式は次のとおりです。

Overall Accuracy = (TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)*100

各要素の意味は次のとおりです。

- TPは真陽性。

- TNは真陰性。

- FPは偽陽性。

- FNは偽陰性。

コスト

分類モデルでは、不適切な決定に伴うコストを指定することが重要です。指定することで、誤った分類によるコストが極端に異なっている場合に役立つことがあります。

たとえば、問題はユーザーが販促の郵便物に応答するかどうかを予測することであるとします。ターゲットには、YES (顧客が応答する)とNO (顧客が応答しない)の2つのカテゴリがあります。販促に対してポジティブで応答すると$500が生成され、郵送のコストは$5になります。この場合、シナリオは次のとおりです。

- モデルでYESが予想され、実際の値がYESの場合、誤った分類のコストは$0です。

- モデルでYESが予想され、実際の値がNOの場合、誤った分類のコストは$5です。

- モデルでNOが予想され、実際の値がYESの場合、誤った分類のコストは$500です。

- モデルでNOが予想され、実際の値がNOの場合、誤った分類のコストは$0です。

分類モデルのアルゴリズムでは、スコアリング中にコスト・マトリックスを使用して、最もコストの低いソリューションを提案します。コスト・マトリックスを指定しない場合、すべての分類ミスの重要度は等しいと見なされます。

SVMモデルを構築する場合は、コスト・マトリックスではなくモデルの重みを使用してコストを指定する必要があります。

パフォーマンス・マトリックス

パフォーマンス・マトリックスは、モデルによる予測をテスト・データでの実際の分類と比較した場合の、正確な予測と不正確な予測の数を表したものです。

パフォーマンス・マトリックスは、構築データから取得した検証サンプル(分類アクティビティの分割ステップで作成されたテスト・セット)にモデルを適用することによって計算されます。ターゲットの値は既知です。既知の値がモデルによって予測された値と比較されます。パフォーマンス・マトリックスでは、次のことを行います。

- モデルの可能性を測定し、誤った値と正しい値を予測します

- モデルによって発生する可能性があるエラーのタイプを示します

列が予測値、行が実際の値となります。たとえば、0と1の値を持つターゲットを予測する場合、マトリックスの右上のセルの数値は偽陽性の予測を示します。つまり、実際の値が0の場合は1の予測を示します。

受信者操作特性(ROC)

受信者操作特性(ROC)分析は、分類モデルの評価に役立つ方法です。ROCは2項分類のみに適用されます。

ROCは曲線として描画されます。ROC曲線下面積により、2項分類モデルの識別能力が測定されます。ROCしきい値の正確な値は、モデルで解決しようとしている問題によって異なります。

ROC曲線は、個々のモデル間で比較する手段を提供し、高比率のポジティブ結果が得られるしきい値を決定するという点で、リフト・グラフに似ています。ROC曲線では、次のことを行います。

- 個々のモデルを比較し、高比率のポジティブ結果が得られるしきい値を決定する手段を提供します。

- モデルの意思決定能力を的確にとらえることができます。たとえば、モデルがどの程度正確にネガティブ・クラスまたはポジティブ・クラスを予測できるかを判断できます。

- 分類モデルにおいて予測値と実際のターゲット値を比較します。

- ROCの使用方法
受信者操作特性(ROC)では、what-if分析がサポートされています。

ROCの使用方法

受信者操作特性(ROC)では、what-if分析がサポートされています。

ROCを使用して、変更されたモデル設定を試し、パフォーマンス・マトリックスに対する効果を確認できます。たとえば、ビジネスの問題で、ポジティブ予測の数がある固定数以下であるという要件の制約内で偽陰性値を可能なかぎり減らす必要があるとします。高い値が予想される各顧客にインセンティブを提供できますが、予算により、最大で170のインセンティブに制約されます。一方、偽陰性は失った機会を表すため、そのような誤りを防ぐ必要があります。

パフォーマンス・マトリックスの変更を表示するには、次の手順を実行します。

1. 右上隅で「カスタム動作点の編集」をクリックします。「カスタムしきい値ダイアログの指定」ボックスが開きます。

2. 「カスタムしきい値ダイアログの指定」ボックスで、目的の設定を指定し、変更を「カスタム精度」フィールドに表示します。

パフォーマンス・マトリックスを変更すると、ポジティブ予測になる確率を変更することになります。通常、各ケースに割り当てられた確率が調べられ、確率が0.5以上の場合、ポジティブ予測が行われます。コスト・マトリックスを変更すると、ポジティブ予測しきい値が0.5以外の値に変更され、変更された値がグラフの下にある表の最初の列に表示されます。

リフト

リフトは、ランダムに生成された予測と比較して、分類モデルの予測がどの程度信頼できるかを計算したものです。リフトは2項分類と非2項分類に適用されます。

リフトでは、モデルにより実際の正数のターゲット値が検出される速さを測定します。たとえば、リフトでは、オファーに応答する可能性がある顧客の50%を把握するにはどれだけの顧客データベースを調べる必要があるかを計算できます。

グラフのx軸は分位に分割されます。グラフ上にカーソルを置くと、正確な値が表示されます。グラフの下で、選択した分位を使用して目的の分位を選択できます。デフォルトの分位は、分位1です。

リフトを計算するために、Oracle Data Miningは次の処理を実行します。

- テスト・データにモデルを適用し、予測されたターゲット値と実際のターゲット値を収集します。これは、パフォーマンス・マトリックスの計算に使用される同じデータです。

- 予測された結果を確率、つまり、ポジティブ予測の信頼度でソートします。

- ランク付けされたリストを等しい部分(分位)に分割します。デフォルトは100です。

- 各分位の実際の正の値をカウントします。

リフトは、「累積リフト」または「累積陽性例」(デフォルト)のいずれかとしてグラフ表示できます。グラフを変更するには、「表示」リストから適切な値を選択します。「ターゲット値」リストでターゲット値を選択することもできます。

利益およびROI

利益では、最大限の利益を得るために、開始コスト、増分収益、増分コスト、予算および母集団にユーザー指定の値が使用されます。

Oracle Data Minerでは、利益は次のように計算されます。

Profit = -1 * Startup Cost + (Incremental Revenue * Targets Cumulative - Incremental Cost * (Targets Cumulative + Non Targets Cumulative)) * Population / Total Targets

利益は、正または負の場合があります。つまり、損失となる場合があります。

このモデルで予測される利益を表示するには、目的の「ターゲット値」を選択します。選択した母集団%を変更できます。デフォルトは1パーセントです。

投資利益率(ROI)とは、投資金額に対する投資で得たまたは失った(実現しているかいないかに関係なく)金額の割合のことです。Oracle Data Miningでは、次の式が使用されます。

ROI = ((profit - cost) / cost) * 100

where profit = Incremental Revenue * Targets Cumulative, cost = Incremental Cost * (Targets Cumulative + Non Targets Cumulative)

- 利益およびROIの例
利益およびROIの例では、利益およびROIの計算方法を示します。

- 利益およびROIのユースケース
利益およびROIのユースケースでは、利益およびROI計算の結果を解釈する方法を示します。

利益およびROIの例

利益およびROIの例では、利益およびROIの計算方法を示します。

利益を計算するには、次の手順を実行します。

1. 利益は分位に対して計算されます。この例では、分位20に対する利益およびROIを計算します。

2. リフト・グラフ・データを参照して、分位20の累積ターゲットの値を見つけます。この値が18であるとします。

3. 分位20の累積非ターゲットの値が2であるとします。リフト・グラフを参照してこの値を見つけます。

4. 合計ターゲットを計算します。これは、最後の分位の累積ターゲットに最後の分位の累積非ターゲットを加えたものです。この値が100であるとします。

5. 次の値はすべてユーザーが指定します。ビジネスの問題に基づいて値を指定する必要があります。

- 開始コスト= 1000

- 増分収益= 10

- 増分コスト= 5

- 予算= 10000

- 母集団= 2000

6. 次の式を使用して利益を計算します

Profit = -1 * Startup Cost + (Incremental Revenue * Targets Cumulative - Incremental Cost * (Targets Cumulative + Non Targets Cumulative)) * Population / Total Targets

この例で値を置換すると、次のようになります

Profit = -1 * 1000 + (10 * 18 - 5 * (18 + 2) * 2000 / 100 = 600

ROIを計算するには、次の式を使用します。

ROI = ((profit - cost) / cost) * 100

profit = Incremental Revenue * Targets Cumulative, cost = Incremental Cost * (Targets Cumulative + Non Targets Cumulative)

この例で値を置換すると、次のようになります

ROI = ((180 - 100) / 100) * 100 = 80

利益およびROIのユースケース

利益およびROIのユースケースでは、利益およびROI計算の結果を解釈する方法を示します。

通販キャンペーンを実行するとします。各顧客にカタログを郵送します。カタログから商品を購入する可能性がある顧客にカタログを郵送します。

「利益およびROIの例」の入力データを使用します。

- 開始コスト= 1000。これはキャンペーンを開始するための総コストです。

- 増分収益= 10。これは販売または新規顧客による推定収益です。

- 予算= 10000。これは使用できる合計金額です。

- 母集団= 2000。これはケースの合計数です。

したがって、各分位に20ケースが含まれます。

total population /number of quantiles = 2000/100 = 20

各分位の販売促進のコストは、(増分コスト*分位当たりのケース数) = $5 * 20 = $100となります。

分位当たりの累積コストは次のとおりです。

- 分位1のコストは、$1000 (開始コスト) + $100 (分位1の販売促進のコスト) = $1100です。

- 分位2のコストは、$1100 (分位1のコスト) + $100 (分位2のコスト)です。

- 分位3のコストは、$1200です。

すべての中間値を計算した場合、累積コストは、分位90では$10,000、分位100では$11,000となります。予算は$10,000です。Oracle Data Minerで利益グラフを確認すると、90番目の分位の利益グラフに予算の線が描画されていることがわかります。

「利益およびROIの例」で、利益が$600、ROIが80%と計算しましたが、これは、母集団(400)の最初の20分位にカタログを郵送した場合、キャンペーンで(80%のROIを持つ) $600の利益が生まれることを意味します。

顧客の最初の20分位にカタログをランダムに郵送した場合、利益は次のようになります

Profit = -1 * Startup Cost
+ (Incremental Revenue * Targets Cumulative - Incremental Cost
* (Targets Cumulative + Non Targets Cumulative))
* Population / Total Targets
Profit = -1 * 1000 + (10 * 10 - 5 * (10 + 10)) * 2000 / 100 = -$1000

つまり、利益はありません。

関連項目

- 利益およびROIの例

分類テスト結果の比較

テスト・ノードおよび分類ノードで「テスト結果の比較」コンテキスト・メニューのオプションを使用すると、テスト・ノードでテストされる分類モデルのテスト結果および分類ノードの実行後にテストされるモデルのテスト結果をそれぞれ比較できます。

分類構築ノードのすべてのモデルのテスト結果を比較するには、次の手順を実行します。

- 分類ノードの実行時にモデルをテストした場合は、モデルを含む分類ノードを右クリックし、「テスト結果の比較」を選択します。

- テスト・ノードで分類モデルをテストした場合は、モデルをテストするテスト・ノードを右クリックし、「テスト結果の比較」を選択します。

テスト結果を比較する分類モデル・テスト・ビューアが開きます。比較により、ビジネスの問題を最適に解決するモデルを選択できます。

「パフォーマンス」タブでは、各モデルのグラフが異なる色で表示されます。他のタブでは、リフトなどのメジャーを表す線に同じ色が使用されます。

各モデルに関連付けられた色が各タブの下部ページに表示されます。

- テスト結果の比較
分類ノードのテスト結果の比較は、パフォーマンス、パフォーマンス・マトリックス、ROC、リフトおよび利益について、それぞれ異なるカテゴリに表示されます。

関連項目

- 「分類モデル・テスト・ビューア」

テスト結果の比較

分類ノードのテスト結果の比較は、パフォーマンス、パフォーマンス・マトリックス、ROC、リフトおよび利益について、それぞれ異なるカテゴリに表示されます。

分類のテスト結果の比較は、次のタブに表示されます。

- パフォーマンス: 下部パネルにリストされたモデルのパフォーマンス結果が上部ペインで比較されます。
モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックします。これにより、テスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスが表示されます。デフォルトでは、すべてのモデルのテスト結果が比較されます。

- パフォーマンス・マトリックス: 各モデルのパフォーマンス・マトリックスが表示されます。「モデルの比較」(パフォーマンス・マトリックスの比較)または「詳細」(選択したモデルのパフォーマンス・マトリックス)を表示できます。

- ROC: 下部ペインにリストされたモデルのROC曲線が比較されます。
曲線に関する情報を表示するには、モデルを選択してクリックします。

モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックします。これにより、テスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスが表示されます。

- リフト: 下部ペインにリストされたモデルのリフトが比較されます。リフトの詳細は、「リフト」を参照してください。
モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックします。これにより、テスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスが表示されます。

- 利益: 下部ペインにリストされたモデルの利益曲線が比較されます。
モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックします。これにより、テスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスが表示されます。

- テスト選択の編集(分類および回帰)
デフォルトでは、構築ノードの正常に構築されたすべてのモデルのテスト結果が選択されます。

関連項目

- 利益およびROI

- パフォーマンス

- パフォーマンス・マトリックス

- 受信者操作特性(ROC)

テスト選択の編集(分類および回帰)

デフォルトでは、構築ノードの正常に構築されたすべてのモデルのテスト結果が選択されます。

モデルのテスト結果を表示しない場合は、モデルの選択を解除します。作業を終了後、「OK」をクリックします。

分類モデル・テスト・ビューア

分類モデル・テスト・ビューアには、分類モデル・テストの結果に関連するすべての情報が表示されます。

テスト・ビューアを開くには、分類ノード、または分類モデルをテストするテスト・ノードのコンテキスト・メニューで、「テスト結果の表示」または「テスト結果の比較」を選択します。表示する結果を選択します。

分類モデル・テスト・ビューアでは、次の項目の比較レベルを選択できます。

- モデル: (デフォルト)

- パーティション:

- パーティションが選択されていない場合は、「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

- パーティションが以前に選択されている場合は、そのパーティションがロードされます。「検索」フィールドに表示されているパーティション名をクリックすると、その詳細が表示されます。

- 選択したパーティションを変更するには、をクリックします。これにより、「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

分類モデル・テスト・ビューアには次のタブが表示されます。

- パフォーマンス
「パフォーマンス」タブには、生成された各モデルのパフォーマンスの全体的なサマリーが示されます。

- パフォーマンス・マトリックス
「パフォーマンス・マトリックス」には、モデルによる予測をテスト・データでの実際の分類と比較した場合の、正確な予測と不正確な予測の数が表示されます。

- ROC
受信者操作特性(ROC)では、2項分類モデルにおいて予測値と実際のターゲット値を比較します。

- リフト
リフト・グラフには、モデルからのリフトと、ナイーブ・モデル(ランダム)および理想リフトからのリフトが示されます。

- 利益
利益グラフには、利益、予算および1つ以上のモデルのしきい値に関する情報が表示されます。

- モデル・パーティション
「モデル・パーティション」タブには、ノード上のモデル・パーティションの情報が表示されます。パーティション数は非常に多くなる場合があるため、フェッチ・サイズの制限が追加されます。

関連項目

- 分類モデルのテスト・メトリック

パフォーマンス

「パフォーマンス」タブには、生成された各モデルのパフォーマンスの全体的なサマリーが示されます。

ここには、複数の共通テスト・メトリックのテスト結果が表示されます。

- すべてのメジャー(デフォルト)。「メジャー」リストでは、表示するメジャーを選択できます。デフォルトでは、すべてのメジャーが表示されます。選択したメジャーはグラフとして表示されます。複数のモデルのテスト結果を比較する場合は、各モデルにグラフで異なる色が割り当てられます。

- 予測信頼度

- 平均精度

- 全体精度

- コスト(コストを指定した場合、またはシステムによりコストが計算された場合)

「ソート基準」フィールドで、ソート属性およびソート順を指定できます。最初のリストは、ソート属性のメジャー、作成日または名前(デフォルト)です。2番目のリストは、ソート順の昇順または降順(デフォルト)です。

グラフの下の「モデル」表により、グラフに示された情報が補足されます。この表は、分割線を使用して最小化できます。下部パネルの「モデル」表にはヒストグラムのデータがまとめられています。

- 名前。モデルの名前およびグラフでのモデルの色。

- 予測信頼度パーセント

- 全体精度パーセント

- 平均精度パーセント

- コスト、コストを指定した場合(コストはOracle Data Minerでディシジョン・ツリー用に計算されます)

- アルゴリズム(モデル構築に使用されます)

- 構築行

- テスト行

- 作成日

デフォルトでは、選択したモデルの結果が表示されます。モデルのリストを変更するには、をクリックし、結果を表示しないモデルの選択を解除します。モデルの選択を解除した場合、ヒストグラムとサマリー情報の両方が削除されます。

モデルを表示するには、を選択します

関連項目

- 予測信頼度

- 平均精度

- 全体精度

- コスト

パフォーマンス・マトリックス

パフォーマンス・マトリックスは、モデルによる予測をテスト・データでの実際の分類と比較した場合の、正確な予測と不正確な予測の数を表したものです。

選択したモデルの詳細を表示するか、すべてのモデルのパフォーマンス・マトリックスを比較できます。

- 1つのモデルのテスト結果を表示するには、「詳細の表示」をクリックします。

- テスト結果を比較するには、ノードの比較をクリックします。

- 詳細の表示
「詳細の表示」ビューには、選択したモデルに関するすべての情報が表示されます。

- モデルの比較
「モデルの比較」では、ノードのテストされたすべてのモデルのパフォーマンス情報を比較します。

詳細の表示

「詳細の表示」ビューには、選択したモデルに関するすべての情報が表示されます。

最初にモデルを選択します。1つのモデルのテスト結果を表示している場合は、そのモデルの詳細が自動的に表示されます。

- 上部ペインに、「平均精度」および「全体精度」が、各ターゲット値の正確な予測を表示するグリッドで表示されます。コストを指定した場合は、コスト情報が表示されます。

- 下部ペインに、実際の値を示す行と予測値を示す列を含む、選択したモデルの「パフォーマンス・マトリックス」が表示されます。正確な予測の割合およびコストが各列に表示されます。

合計、正確な予測の割合、および正確な予測と不正確な予測のコストを表示するには、「合計およびコストの表示」を選択します。

をクリックすると、ターゲットに基づいて検索がフィルタされます。

モデルの比較

「モデルの比較」では、ノードのテストされたすべてのモデルのパフォーマンス情報を比較します。

- 上部ペインに、各モデルについて次の情報が示されます。

- 正確な予測の割合

- 正確な予測の数。

- 合計ケース・カウント

- コスト情報

詳細を表示するには、モデルを選択し、をクリックします。

- 下部ペインに、上部ペインで選択したモデルのターゲット値の詳細が表示されます。メジャーを選択します。ターゲット値で検索をフィルタするには、をクリックします

- 正しい予測(デフォルト): ターゲット属性の各値の正しい予測が表示されます

- コスト: ターゲットの各値のコストが表示されます

ROC

受信者操作特性(ROC)では、2項分類モデルにおいて予測値と実際のターゲット値を比較します。

ROCを編集および表示する手順:

1. 「ターゲット値」を選択します。その値のROC曲線が表示されます。

2. 「カスタム動作点の編集」をクリックして動作点を変更します。ROCグラフに各モデルのROCを示す線が表示されます。グラフの下部にあるキーに示された値を示す点がグラフ上でマークされます。グラフの下のROCサマリー結果表により、グラフに示された情報が補足されます。この表は、分割線を使用して最小化できます。

- 下部ペインの「モデル」グリッドには、次のサマリー情報が含まれています。

- 名前

- 曲線下の面積

- 最大全体精度パーセンテージ

- 最大平均精度パーセンテージ

- カスタム精度パーセンテージ

- モデル精度パーセンテージ

- アルゴリズム

- 構築行

- テスト行

- 作成日時

- モデルを選択してをクリックすると「ROC詳細ダイアログ」ボックスが表示され、確率しきい値の統計が表示されます。

- モデルのリストを変更するには、をクリックして「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスを開きます。デフォルトでは、ノード内のすべてのモデルの結果が表示されます。

- テスト結果選択の編集
「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスでは、比較する特定のモデルを選択できます。

- ROC詳細ダイアログ
「ROC詳細ダイアログ」には、確率しきい値の統計が表示されます。

関連項目

- 「ROCの使用方法」

テスト結果選択の編集

「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスでは、比較する特定のモデルを選択できます。

デフォルトでは、「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスですべてのモデルが選択されています。結果を表示しないモデルのチェック・ボックスの選択を解除します。モデルの選択を解除した場合、そのモデルのROC曲線と詳細の両方が表示されません。

作業を終了後、「OK」をクリックします。

ROC詳細ダイアログ

「ROC詳細ダイアログ」には、確率しきい値の統計が表示されます。

確率しきい値ごとに次が表示されます。

- 真陽性

- 偽陰性

- 偽陽性

- 真陰性

- 真陽性比率

- 偽陽性比率

- 全体精度

- 平均精度

「OK」をクリックしてダイアログ・ボックスを閉じます。

リフト

リフト・グラフでは、モデルからのリフトと、ナイーブ・モデル(ランダム)および理想リフトからのリフトが示されます。

グラフのx軸は分位に分割されます。リフト・グラフには、少なくとも次の3本の線が表示されます。

- 各モデルのリフトを示す線

- ランダム・モデルの赤色の線

- しきい値の青色の縦線

リフト・ビューアは、複数のモデルの指定されたターゲット値のリフト結果を比較します。「累積陽性例」または「累積リフト」のいずれかが表示されます。

複数のモデルのリフトを比較する場合は、各モデルの線が異なる色で表示されます。グラフの下の表に、モデルの名前およびそのモデルの結果を表示するために使用された色が示されます。

ビューアには、次のコントロールがあります。

- 表示: 「累積陽性例」(デフォルト)または「累積リフト」のいずれかの表示オプションを選択します。

- ターゲット値: 比較用のターゲット値を選択します。デフォルト・ターゲット値は、発生する頻度が最も低いターゲット値です。

しきい値は、分位の選択に使用される青色の縦線です。しきい値が移動すると、リフト詳細表の各テスト結果の詳細は、選択した分位に対応する「リフト・グラフ」上の点に変更されます。しきい値を移動するには、分位線上のインジケータをドラッグします。ここでは、分位は20に設定されています。

グラフの下のデータ表により、グラフに示された情報が補足されます。この表は、分割線を使用して最小化できます。

この表には次の列が含まれます。

- 名前。モデルの名前およびグラフでのモデルの色

- 累積リフト

- 累積利益パーセンテージ

- パーセンテージ累積レコード

- 累積ターゲット密度

- アルゴリズム

- 構築行

- テスト行

- 作成日(日時)

「モデル」グリッドの上部に「リフト詳細ダイアログ」アイコンがあります。モデルを選択してアイコンをクリックすると「リフト詳細ダイアログ」ボックスが開き、100分位のリフト詳細が表示されます。

モデルのリストを変更するには、をクリックし、結果を表示しないモデルの選択を解除します。モデルの選択を解除した場合、そのモデルのリフト曲線と詳細情報の両方が表示されません。デフォルトでは、ノード内のすべてのモデルの結果が表示されます。

- リフト詳細
「リフト詳細ダイアログ」ボックスには、1から100までの各分位の統計が表示されます。

関連項目

- 分類モデルのテスト・メトリック

リフト詳細

「リフト詳細ダイアログ」ボックスには、1から100までの各分位の統計が表示されます。

しきい値確率は、常に標準確率を反映するわけではありません。たとえば、分類ノードでは、次の3つの異なるパフォーマンス設定を指定できます。

- 平均化: すべてのターゲット・クラス値にバランス重みを適用します。

- 自然: 重みを適用しません。

- カスタム: ユーザー作成のカスタム重みファイルを適用します。

分類モデルのデフォルトは「平均化」です。「平均化」は、使用されるアルゴリズムに応じて、モデルに重みまたはコストを渡すことによって実装されます。

しきい値確率は、実際は標準確率ではなくコストを反映します。

「平均化」と「自然」の差異を確認するには、次の手順を実行します。

1. 分類モデルを作成します。

2. パフォーマンス設定のオプションを選択し、次のリフト詳細を表示します。

- 自然: しきい値確率値は、各分位の最大確率です。

- 平均化: しきい値はコストを反映します。各分位の最小のコスト値が表示されます。

利益

利益グラフには、利益、予算および1つ以上のモデルのしきい値に関する情報が表示されます。

「利益」グラフには、少なくとも次の3本の線が表示されます。

- 各モデルの利益を示す線

- 予算を示す線

- しきい値を示す線

しきい値は、分位の選択に使用される青色の縦線です。しきい値が移動すると、リフト詳細表の各テスト結果の詳細は、選択した分位に対応する「リフト・グラフ」上の点に変更されます。しきい値を移動するには、分位線上のインジケータをドラッグします。ここでは、分位は20に設定されています。

利益の値を指定するには、「利益設定」をクリックして「利益設定」ダイアログ・ボックスを開きます。

複数のモデルの利益を比較する場合は、各モデルの線が異なる色で表示されます。グラフの下の表に、モデルの名前およびそのモデルの結果を表示するために使用された色が示されます。

下部ペインには、「モデル」グリッドが表示され、グラフに示された情報を補足します。この表は、分割線を使用して最小化できます。

この表には次の列が含まれます。

- 名前。モデルの名前およびグラフでのモデルの色。

- 利益

- ROIパーセンテージ

- 累積レコード・パーセンテージ

- 累積ターゲット密度

- 最大利益

- 最大利益母集団パーセンテージ

- アルゴリズム

- 構築行

- テスト行

- 作成日(および時間)

「モデル」グリッドの上部に詳細参照アイコンがあります。モデルを選択してをクリックすると、「利益詳細ダイアログ」ボックスが表示され、1から100までの各分位の統計が表示されます。

モデルのリストを変更するには、をクリックし、結果を表示しないモデルの選択を解除します。モデルの選択を解除した場合、そのモデルの利益曲線と詳細情報の両方が表示されません。デフォルトでは、ノード内のすべてのモデルの結果が表示されます。

- 利益詳細ダイアログ
「利益詳細ダイアログ」ボックスには、1から100までの分位の利益に関する統計が表示されます。

- 利益設定ダイアログ
「利益設定」ダイアログ・ボックスでは、予算、増分コストなどの利益設定の値を指定できます。

関連項目

- 利益およびROI

- 利益およびROIの例

- 利益およびROIのユースケース

- 分類モデルのテスト・メトリック

利益詳細ダイアログ

「利益詳細ダイアログ」ボックスには、1から100までの分位の利益に関する統計が表示されます。

「OK」をクリックしてダイアログ・ボックスを閉じます。

利益設定ダイアログ

「利益設定」ダイアログ・ボックスでは、予算、増分コストなどの利益設定の値を指定できます。

利益設定を編集するには、次の手順を実行します。

1. 「利益設定」をクリックして次の値を変更します。

- 開始コスト: 利益を生成するプロセスを開始するコスト。デフォルトは1です。

- 増分収益: それぞれの正確な予測で得られる増分収益。デフォルトは1です。

- 増分コスト: 各追加項目のコスト。デフォルトは1です。

- 予算: 超えることができない総コスト。デフォルト値は1です。

- 母集団: モデルが適用される個々のケースの数。デフォルトは100です。

2. 「OK」をクリックします。

モデル・パーティション

「モデル・パーティション」タブには、ノード上のモデル・パーティションの情報が表示されます。パーティション数は非常に多くなる場合があるため、フェッチ・サイズの制限が追加されます。

「モデル・パーティション」タブには、パーティション化されたモデルに関する次の情報が表示されます。

- モデル名

- パーティションID

- パーティション名

- 予測信頼度

- 全体精度

- 平均精度

- 構築行

- テスト行

- コスト

- アルゴリズム・タイプ

- 作成日

次のタスクを実行できます。

- データのソート: データをソートするには、をクリックします

- パーティションの固定: 行を選択すると、パーティションを固定または選択するアイコンが有効化されます。行を選択してをクリックし、 すべてのテスト結果エディタで選択したパーティションを固定としてマークします。これは、エディタが開いたときにそのパーティションがロードされることを意味します。

- パーティション詳細の表示: パーティション名をダブルクリックするかをクリックして、パーティションID、パーティション名、パーティションの詳細表および表のフィルタリングなどのパーティションの詳細を表示します。

- モデル詳細の表示: をクリックして、モデル・ビューアに特定のパーティション・モデルの詳細を表示します。

- 「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスでのモデルの選択および表示: をクリックしてモデルを選択し、「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスでそれらのモデルを表示します。

- モデル・パーティションのフィルタ: モデル名、パーティション名、アルゴリズムおよびパーティション・キーに基づいて、モデル・パーティションをフィルタおよびソートできます。

- パーティションの選択
「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスで、パーティション・キーに基づいてフィルタ処理されたパーティションを表示できます。

パーティションの選択

「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスで、パーティション・キーに基づいてフィルタ処理されたパーティションを表示できます。

フィルタ処理されたパーティションは、ダイアログ・ボックスの下部パネルにあるパーティション表に表示されます。フィルタ処理されたパーティションを問合せおよび表示するには、次の手順を実行します。

1. 「フェッチ」フィールドで、矢印をクリックして数値を選択します。
これにより、表示されるパーティションの数が入力した数に制限されます。

2. 次のオプションのいずれかを選択します。

- 次のすべてに一致: すべてのパーティション・キーを、データをフェッチするための一致基準と見なします。

- 次のいずれかに一致: 選択したパーティション・キーを、データをフェッチするための一致基準と見なします。

3. 「問合せ」をクリックします。
これにより、問合せに基づいてフィルタ処理されたパーティションのリストが表示されます。

4. 「OK」をクリックします。

テスト結果の表示

分類ノードおよびテスト・ノードでテストされるモデルの結果を表示できます。

分類ノードでモデルをテストします。

プリファレンス設定を使用してデフォルトを変更できます。

1. 分類ノードを実行します。

2. ノードを右クリックし、「テスト結果の表示」を選択します。

3. モデルを表示するには、目的のモデルを選択します。
分類モデル・テスト・ビューアが開きます。

4. ノードのすべてのモデルのテスト結果を比較するには、「テスト結果の比較」を選択します。

注意:
テスト・ノードでテストされたモデルのテスト結果を表示するには、テスト・ノードでモデルをテストして、テスト・ノードを実行する必要があります。

分類モデルのチューニング

モデルのチューニングを行う場合は、後続のテストおよび適用操作に使用する導出コスト・マトリックスを作成します。

モデルをチューニングするときに、導出コスト・マトリックスを作成する複数の方法のいずれかを選択します。

導出コスト・マトリックスは、後続のテストおよび適用操作に使用されます。各チューニング・ダイアログ・ボックスには、チューニングの実行方法における異なる目的があります。

注意:

モデルをチューニングするには、モデルを構築する同じノードでモデルをテストする必要があります。

必要に応じて、チューニングを削除し、ノードを再実行できます。

モデルをチューニングするには、次の手順を実行します。

1. 構築ノードの「プロパティ」ペインを開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションに移動します。「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択します。モデル・テスト操作で、対応するテスト結果のバイアスがかけられていないテスト結果(コスト・マトリックスが使用されていない)が生成されます。バイアスがかけられていないテスト結果は、チューニング・オプションを初期化する「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで決定されます。たとえば、「テスト結果」に「ROC」のみが選択されている場合、テスト操作では通常のROC結果とバイアスがかけられていないROC結果が生成されます。

3. 構築ノードを実行します。構築ノードでモデルをテストする必要があります。これは分類構築ノードのデフォルトの動作です。

4. 構築ノードの「プロパティ」ペインで、「モデル」セクションに移動します。チューニングするモデルを選択し、メニュー・バーのチューニング・アイコンをクリックします。

ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開き、使用可能なすべてのテスト結果が表示されます。

1つの手法を使用してモデルをチューニングできます。たとえば、コストまたはリフトを使用してチューニングできますが、コストとリフトを同時に使用することはできません。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、ダイアログ・ボックスの下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. チューニングするテスト結果のタブをクリックします。次のタブがあります。

- コスト

- ベネフィット

- ROC

- リフト

- 利益

8. モデルのチューニングが終了したら、右側のペインで「チューニング」をクリックしてチューニングを生成します。下部ペインの「モデル」リストで、チューニング設定が「自動」から新しい設定に変更されます。

9. ノードで必要なだけモデルをチューニングします。他のチューニング・タブに移動し、そこからチューニングを実行します。チューニングが終了したら、「OK」をクリックします。

10. セッション中にチューニング指定を変更されたモデルはすべて、テスト結果が未実行としてマークされます。ノードを再度実行すると、次の処理が行われます。

- 新しいコスト・マトリックスが生成され、モデルに挿入されます。

- 現在のモデルの動作に関する全テスト結果情報を示す新しいテスト結果が生成されます。

11. チューニングしたモデルを実行します。モデルの実行が完了すると、「プロパティ」の「モデル」セクションに各モデルのチューニング方法が示されます。たとえば、コストを変更することによってモデルをチューニングした場合、そのモデルの「チューニング」エントリは「チューニング - コスト」になります。

12. 構築ノードを右クリックし、チューニングしたモデルの「テスト結果の表示」を選択してチューニングの効果を確認します。

必要な結果を得るには、チューニング手順を複数回実行する必要がある場合があります。必要に応じて、モデルのチューニングを削除できます。

- チューニングの削除
「自動」オプションを選択することで、分類のチューニングを削除できます。

- コスト
「チューニング設定」の「コスト」タブでは、スコアリングの目的でターゲットのコストを指定できます。

- ベネフィット
「ベネフィット」タブでは、ターゲットの各値のベネフィットを指定できます。ベネフィットの指定は、多数のターゲット値がある場合に役立ちます。

- ROC
「ROC」は2項モデルでのみサポートされています。

- リフト
リフトは、ランダムに生成された予測と比較して、分類モデルの予測がどの程度信頼できるかを計算したものです。

- 利益
「利益」タブでは利益を最大化する方法が提供されます。

関連項目

- 「分類モデルのテスト」

チューニングの削除

「自動」オプションを選択することで、分類のチューニングを削除できます。

モデルのチューニングを削除するには、次の手順を実行します。

1. ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「モデル」セクションに移動し、をクリックします。

3. 「自動」を選択します。

4. ノードを実行します。

コスト

「チューニング設定」の「コスト」タブでは、スコアリングの目的でターゲットのコストを指定できます。

デフォルトでは、コスト・マトリックスは、構築データ・ソースのすべての既知のターゲット値に基づいて最初に生成されます。コスト・マトリックスは、最初はコスト値が1に設定されます。

コストを指定するには、次の手順を実行します。

1. 構築ノードの「プロパティ」ペインを開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションで、「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択し、ノードを実行します。

3. 「モデル」セクションで、チューニングするモデルを選択し、をクリックします。

4. ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで、「コスト」タブに移動します。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. コストを指定するターゲット値を選択します。

8. 適切なオプションを選択します。

- 偽陽性: ケースをターゲットとして不正に識別しています。(デフォルト)

- 偽陰性: ケースを非ターゲットとして不正に識別しています。

9. 「重み」フィールドで、コストの重みを指定します。

10. 「適用」をクリックして、指定したコストをコスト・マトリックスに追加します。

11. 目的のすべてのターゲット値のコストを定義します。

12. マトリックスを適用するには、右上のペインで「チューニング」をクリックします。

13. 作成したコスト・マトリックスを表示するには、導出したマトリックスをクリックします。導出したコスト・マトリックスを調べます。行った選択を変更して、チューニングを続行できます。

14. 終了したら、「OK」をクリックしてチューニングを確定します。チューニングを取り消す場合は、「取消」をクリックします。

チューニングを取り消すには、「リセット」をクリックします。チューニングが「自動」に戻ります。

チューニングの影響を確認するには、モデル・ノードに戻ります。

- コストおよびベネフィット
分類の問題では、正確な分類または不正確な分類に関連付けられたコストまたはベネフィットを指定する必要があります。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

コストおよびベネフィット

分類の問題では、正確な分類または不正確な分類に関連付けられたコストまたはベネフィットを指定する必要があります。

指定することで、誤った分類によるコストが極端に異なっている場合に役立ちます。

コスト・マトリックスを作成して、コストを最小限に抑える、または最大のベネフィットを得るバイアスをモデルにかけることができます。コスト/ベネフィット・マトリックスは、モデルがスコアリングされる場合に考慮されます。

- コスト

- ベネフィット

コスト

顧客が販促の郵便物に応答するかどうかを予測することが問題であるとします。ターゲットには、YES (顧客が応答する)とNO (顧客が応答しない)の2つのカテゴリがあります。販促に対してポジティブで応答すると$500が生成され、郵送のコストは$5になります。モデルを構築した後、モデル予測とテストの保持された実際のデータを比較します。この時点で、様々な誤った分類の相対コストを評価できます。

- モデルでYESが予想され、実際の値がYESの場合、誤った分類のコストは$0です。

- モデルでYESが予想され、実際の値がNOの場合、誤った分類のコストは$5です。

- モデルでNOが予想され、実際の値がYESの場合、誤った分類のコストは$495です。

- モデルでNOが予想され、実際の値がNOの場合、コストは$0です。

ベネフィット

同じコストを使用して、ベネフィットの観点から結果の相対値に取り組むことができます。YES (応答者)を正しく予測した場合、ベネフィットは$495になります。NO (非応答者)を正しく予測した場合、郵便物の送付を回避できるため、ベネフィットは$5.00になります。最もコストが低い解決を見つけることが目的であるため、ベネフィットは負の数として表されます。

ベネフィット

「ベネフィット」タブでは、ターゲットの各値のベネフィットを指定できます。ベネフィットの指定は、多数のターゲット値がある場合に役立ちます。

「ベネフィット」タブでは次のことができます。

- ターゲットの各値のベネフィットを指定します。指定した値はコスト・ベネフィット・マトリックスに適用されます。

- 最も重要な値を示します。

「ベネフィット」タブを使用してモデルをチューニングする手順:

1. 構築ノードの「プロパティ」ペインを開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションで、「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択し、ノードを実行します。

3. 「モデル」セクションで、チューニングするモデルを選択し、をクリックします。

4. ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。新しいタブに「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで、「ベネフィット」をクリックします。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. チューニングするターゲット値を「ターゲット値」リストから選択します。

8. 選択したターゲットのベネフィット値を指定します。ベネフィット値は、正または負の値を指定できます。ターゲット値の追加のベネフィットがある場合、ベネフィット値を他のベネフィット値よりも大きくする必要があります。各ターゲット値のデフォルトのベネフィット値は0です。

選択したターゲットのベネフィット値を「ベネフィット」ボックスに入力し、「適用」をクリックしてコスト・ベネフィット・マトリックスを更新します。

9. ベネフィット値の指定が終了したら、右側の列で「チューニング」をクリックします。

10. 「表示」をクリックして、導出されたコスト・マトリックスを確認します。

11. 終了したら、「OK」をクリックしてチューニングを確定するか、「取消」をクリックしてチューニングを取り消します。

関連項目

- コストおよびベネフィット

- 「分類モデルのチューニング」

ROC

「ROC」は2項モデルでのみサポートされています。

「ROC」チューニング・タブでは、標準のROCテスト・ビューアにサイド・パネルが追加されます。次の情報が表示されます:

- 右上のペインの「パフォーマンス・マトリックス」には、次のマトリックスが表示されます。

- 全体精度: ROCグラフ上の最大全体精度点のコスト・マトリックス。

- 平均精度: 最大平均精度点のコスト・マトリックス。

- カスタム精度: カスタム動作点のコスト・マトリックス。
このオプションを使用可能にするには、カスタム動作点を指定する必要があります。

- モデル精度: 現在のモデルの現行パフォーマンス・マトリックス(概算)。
次の計算を使用して、提供されたROC結果からモデル精度を導出できます。

埋込みコスト・マトリックスがない場合は、50%しきい値点またはこれに最も近い点を見つけます。埋込みコスト・マトリックスがある場合は、最小コスト点を見つけます。モデルで埋込みコスト・マトリックスを使用するには、モデルをチューニングしておくか、構築ノードのデフォルト設定でコスト・マトリックスまたはコスト・ベネフィットを定義しておく必要があります。

- 「パフォーマンス・マトリックス」グリッドに、選択したオプションのパフォーマンス・マトリックスが表示されます。

- 「チューニング」をクリックして、次を実行します。

- 現在のパフォーマンス・オプションがモデルのチューニングに使用するオプションとして選択されます。

- その確率しきい値でROC結果からコスト・マトリックスを導出します。

このパネルの下部にある「チューニング設定」が更新され、新しいマトリックスが表示されます。

- 「クリア」をクリックして、チューニング指定をクリアし、チューニングを「自動」に設定します。つまり、チューニングは実行されません。

- ROCのチューニング手順
ROCのチューニングを実行する手順をリストします。

- 受信者操作特性
受信者操作特性(ROC)は、確率しきい値の変化を試し、モデルの予測能力に対するその結果の効果を確認する方法です。

関連項目

- カスタム動作点の選択

ROCのチューニング手順

ROCのチューニングを実行する手順をリストします。

ROCのチューニングを実行するには、次の手順を実行します。

1. 構築ノードの「プロパティ」ペインを開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションで、「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択し、ノードを実行します。

3. 「モデル」セクションで、チューニングするモデルを選択し、をクリックします。

4. ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。新しいタブに「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで、「ROC」タブに移動します。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. ターゲット値を選択します。ROCの場合は、2つの値のみがあります。

8. デフォルト点を使用しない場合は、カスタム動作点を選択します。

9. 使用するパフォーマンス・マトリックスの種類を選択します。

- 全体精度(デフォルト)

- 平均精度

- カスタム精度。このオプションを選択した場合は、「パフォーマンス・マトリックス」に値を入力します。

- モデル精度

10. 「チューニング」をクリックします。同じパネルに新しいチューニング設定がパフォーマンス・マトリックスとして表示されます。導出したコスト・マトリックスを調べます。行った選択を変更して、チューニングを続行できます。

11. 終了したら、「OK」をクリックしてチューニングを確定するか、「取消」をクリックしてチューニングを取り消します。

- チューニングをリセットするには、「リセット」をクリックします。

- チューニングの影響を確認するには、モデル・ノードを実行します。

- カスタム動作点の選択
「カスタムしきい値ダイアログの指定」ボックスでは、ノードのすべてのモデルのカスタム動作点を編集できます。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

カスタム動作点の選択

「カスタムしきい値ダイアログの指定」ボックスでは、ノードのすべてのモデルのカスタム動作点を編集できます。

- ヒット率または誤認警報を変更するには、適切なオプションをクリックし、使用する値を調整します。

- または、「偽陽性」あるいは「偽陰性」の比率を指定できます。これを行うには、適切なオプションを選択し、比率を指定します。

作業を終了後、「OK」をクリックします。

受信者操作特性

受信者操作特性(ROC)は、確率しきい値の変化を試し、モデルの予測能力に対するその結果の効果を確認する方法です。

- ROCグラフの横軸では、偽陽性比率がパーセンテージとして測定されます。

- 縦軸は真陽性比率を表します。

- ROC曲線では左上隅が最適位置です。つまり、TP (真陽性)率が高くFP (偽陽性)率が低いことを表します。

- ROC曲線下面積により、2項分類モデルの識別能力が測定されます。この測定は、ターゲット分布が不均衡である(1つのターゲット・クラスが他のクラスに比べて顕著である)データ・セットに対して特に有効です。曲線下の面積が大きいほど、実際のネガティブ・ケースではなく実際のポジティブ・ケースが高い確率でポジティブに割り当てられるという尤度も高くなります。

ROC曲線は、個々のモデル間で比較する手段を提供し、高比率のポジティブ・ヒットが得られるしきい値を決定するという点で、リフト・グラフに似ています。ROCは、最初は信号検出理論で、雑音の多いチャネルで信号を送信する場合に真のヒット比率と誤認警報比率を測定するために使用されました。

リフト

リフトは、ランダムに生成された予測と比較して、分類モデルの予測がどの程度信頼できるかを計算したものです。

リフトを使用してモデルをチューニングするには、次の手順を実行します。

1. 構築ノードの「プロパティ」ペインを開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションで、「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択し、ノードを実行します。

3. 「モデル」セクションで、チューニングするモデルを選択し、をクリックします。

4. ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。新しいタブに「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで、「リフト」タブに移動します。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. チューニングするターゲット値を「ターゲット値」リストから選択します。

8. 「累積陽性例」グラフ(デフォルト)を使用してチューニングするか、「累積リフト・グラフ」を使用してチューニングするかを選択します。「表示」リストからグラフを選択します。

いずれのグラフにも、複数の曲線が表示されます。チューニングしているモデルのリフト曲線(理想リフト)、およびランダム・リフト(予測がランダムなモデルのリフト)です。

グラフには、しきい値(目的の分位)を示す青色の縦線も表示されます。

9. 分位でスライダを使用して選択した分位がリフト・グラフの下に表示されます。スライダを移動すると、青色の縦棒がその分位に移動し、チューニング・パネルがその点のパフォーマンス・マトリックスで更新されます。

10. 「パフォーマンス・マトリックス」の下の「チューニング」をクリックします。同じパネルに新しいチューニング設定がパフォーマンス・マトリックスとして表示されます。導出したコスト・マトリックスを調べます。行った選択を変更して、チューニングを続行できます。

11. 終了したら、「OK」をクリックしてチューニングを確定するか、「取消」をクリックしてチューニングを取り消します。

- チューニングをリセットするには、「リセット」をクリックします。

- チューニングの影響を確認するには、モデル・ノードを実行します。

- リフトについて
リフトとは、全体としての母集団の肯定的な反応者に対するセグメントの肯定的な反応者の比率のことです。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

リフトについて

リフトとは、全体としての母集団の肯定的な反応者に対するセグメントの肯定的な反応者の比率のことです。

たとえば、母集団の反応率が20%と予測されたが、母集団のあるセグメントの反応率が60%と予測された場合、そのセグメントのリフトは3 (60%/20%)となります。リフトでは、次のことが測定されます。

- 母集団のセグメント内のポジティブ予測の集中度。全体としての母集団のポジティブ予測の比率に対する改良度を指定します。

- マーケティング・アプリケーションにおけるターゲット・モデルのパフォーマンス。ターゲット・モデルの目的は、マーケティング・キャンペーンに対する肯定的な反応者が潜在的に多数集まっている母集団のセグメントを特定することです。

リフトの概念には、2項ターゲットのみが含まれます。反応者または非反応者、YESまたはNOです。リフトを多クラス・ターゲットに対して計算するには、優先ポジティブ・クラスを指定し、他のすべてのターゲット・クラス値を1つにまとめます。つまり事実上、多クラス・ターゲットを2項ターゲットに変更します。リフトは2項分類と非2項分類の両方に適用できます。

リフトの計算は、ターゲット値が既知のテスト・データにモデルを適用することによって開始されます。次に、予測された結果が、予測信頼度が最も高いものから最も低いものへ、確率の順にソートされます。ランク付けされたリストは分位(等しい部分)に分割されます。デフォルトの分位数は100です。

利益

「利益」タブでは利益を最大化する方法が提供されます。

モデルをチューニングするには、次の手順を実行します。

1. 構築ノードの「プロパティ」を開きます。ノードを右クリックし、「プロパティに移動」を選択します。

2. 「テスト」セクションで、「モデル・チューニングに対して選択したテスト結果を生成」を選択し、ノードを実行します。

3. 「モデル」セクションで、チューニングするモデルを選択し、をクリックします。

4. ドロップダウン・リストから「チューニング」を選択します。新しいタブに「チューニング設定」ダイアログ・ボックスが開きます。

5. 「チューニング設定」ダイアログ・ボックスで、「利益」タブに移動します。

6. 複数のモデルをチューニングする場合は、下部ペインの「モデル」リストからモデルを選択します。最初のモデルをチューニングした後、このペインに戻り、別のモデルを選択します。

7. チューニングするターゲット値を「ターゲット値」リストから選択します。

8. 「利益設定」をクリックし、「利益設定」ダイアログ・ボックスで値を指定します。

9. 「利益設定」を指定すると、指定した値がグラフに反映されます。

10. グラフの下のスライダを使用して、しきい値(青色の縦線)を調整します。

11. 「パフォーマンス・マトリックス」の下の「チューニング」をクリックします。同じパネルに新しいチューニング設定がパフォーマンス・マトリックスとして表示されます。導出したコスト・マトリックスを調べます。行った選択を変更して、チューニングを続行できます。

12. 終了したら、「OK」をクリックしてチューニングを確定するか、「取消」をクリックしてチューニングを取り消します。

- チューニングをリセットするには、「リセット」をクリックします。

- チューニングの影響を確認するには、モデル・ノードを実行します。

- 利益設定
「利益設定」ダイアログ・ボックスで、利益に関する設定のデフォルト値を変更できます。

- 利益
「利益」では利益を最大化する方法が提供されます。

関連項目

- 「分類モデルのチューニング」

利益設定

「利益設定」ダイアログ・ボックスで、利益に関する設定のデフォルト値を変更できます。

「開始コスト」、「増分収益」、「増分コスト」および「予算」のデフォルト値はすべて1です。「母集団」のデフォルト値は100です。これらの値を、ビジネスの問題に適した値に変更します。

「OK」をクリックします。

利益

「利益」では利益を最大化する方法が提供されます。

次に示す情報を指定できます。Oracle Data Minerでは、これらの情報を使用して、利益を最適化するコスト・マトリックスが作成されます。

- 開始コスト

- 増分収益

- 増分コスト

- 予算

- 母集団

関連項目

- 「利益設定ダイアログ」

回帰モデルのテスト

回帰モデルは、テスト・データ・セット内の既知のターゲット値と予測値を比較することによってテストされます。

通常、回帰プロジェクト用の履歴データは、次の2つのデータ・セットに分割されます。

- モデルの構築用

- モデルのテスト用

モデルを適用するテスト・データは、モデルの構築で使用したデータと互換性があることが必要で、モデル構築データが準備されたのと同じ方法で準備される必要があります。

分類モデルと回帰モデルをテストするには、次の方法があります。

- 入力データを構築データとテスト・データに分割します。これはデフォルトです。テスト・データは、構築データを2つのサブセットにランダムに分割することによって作成されます。入力データの40%がテスト・データに使用されます。

- すべての構築データをテスト・データとして使用します。

- 2つのデータ・ソース・ノードを構築ノードにアタッチします。

- 構築ノードに接続する最初のデータ・ソースは、構築データのソースです。

- 接続する2番目のノードは、テスト・データのソースです。

- 「プロパティ」ペインの「テスト」セクションで「テストの実施」の選択を解除し、テスト・ノードを使用します。デフォルトでは、すべての分類モデルと回帰モデルがテストされます。

テスト設定では、計算するメトリックを指定し、メトリックの計算を制御します。

Oracle Data Miningでは、回帰モデルを評価するための次のような情報が提供されます。

- 残差プロット

- 回帰統計量

- 回帰モデル・テスト・ビューア

- 回帰テスト結果の比較

テスト結果を表示するには、最初にノードのモデルをテストします。

- 回帰ノードでデフォルト・テストを使用してモデルをテストした場合は、ノードを実行し、ノードを右クリックします。「テスト結果の表示」を選択し、目的のモデルを選択します。回帰モデル・テスト・ビューアが開きます。ノードのすべてのモデルのテスト結果を比較するには、「テスト結果の比較」を選択します。

- テスト・ノードを使用してモデルをテストした場合は、テスト・ノードを実行し、ノードを右クリックします。「テスト結果の表示」を選択し、目的のモデルを選択します。回帰モデル・テスト・ビューアが開きます。ノードのすべてのモデルのテスト結果を比較するには、「テスト結果の比較」を選択します。

モデルをテストした構築ノードの「プロパティ」ペインの「モデル」セクションに移動し、をクリックして、テスト結果を比較することもできます。

- 残渣プロット
残差プロットは、残差の散布図です。

- 回帰統計量
Oracle Data Miningでは、回帰モデルの全体的な質の評価に役立つ、2乗平均平方根誤差および平均絶対誤差の統計量を計算します。

- 回帰テスト結果の比較
回帰ノードおよびテスト・ノードにあるすべてのモデルの回帰テストの結果を比較できます。

- 回帰モデル・テスト・ビューア
回帰モデル・テスト・ビューアで、回帰モデル・テストの結果を表示できます。

残差プロット

残差プロットは、残差の散布図です。

各残差は、実際の値とモデルによって予測された値の差です。残差は、正の場合と負の場合があります。残差が小さい(0に近い)場合、予測は正確です。残差プロットは、一部のクラスの値の予測がその他よりも優れていることを示す場合があります。

回帰統計量

Oracle Data Miningでは、回帰モデルの全体的な質の評価に役立つ、2乗平均平方根誤差および平均絶対誤差の統計量を計算します。

- 2乗平均平方根誤差: 近似線からのデータ・ポイントの平均2乗距離の平方根。

- 平均絶対誤差: 残差(誤差)の絶対値の平均。平均絶対誤差は2乗平均平方根誤差に非常に似ていますが、大きな誤差に対する感度は低くなります。

回帰テスト結果の比較

回帰ノードおよびテスト・ノードのすべてのモデルについて、回帰テストの結果を比較できます。

回帰構築ノードのすべてのモデルのテスト結果を比較するには、次の手順を実行します。

- 回帰ノードの実行時にモデルをテストした場合は、次の手順を実行します。

- モデルを含む回帰ノードを右クリックします。

- 「テスト結果の比較」を選択します。

- テスト・ノードの回帰モデルをテストした場合は、次の手順を実行します。

- モデルをテストするテスト・ノードを右クリックします。

- 「テスト結果の比較」を選択します。

- テスト結果の比較
複数の回帰モデルのテスト結果を比較する場合、各モデルに色が関連付けられます。この色は、そのモデルの結果を示します。

テスト結果の比較

複数の回帰モデルのテスト結果を比較する場合、各モデルに色が関連付けられます。この色は、そのモデルの結果を示します。

たとえば、モデルM1に紫色が関連付けられた場合、「パフォーマンス」タブのM1の棒グラフは紫色で表示されます。

デフォルトでは、ノードのすべてのモデルのテスト結果が比較されます。一部のテスト結果を比較しない場合は、をクリックします。「テスト結果選択の編集」ダイアログ・ボックスが開きます。表示しない結果の選択を解除します。作業を終了後、「OK」をクリックします。

新しいタブで「テスト結果の比較」が開きます。次の2つのタブに結果が表示されます。

- 「パフォーマンス」タブ: 「パフォーマンス」タブでは次のメトリックが比較されます。

- 分類モデルの予測信頼度

- 平均絶対誤差

- 平均予測値

デフォルトでは、すべてのモデルのテスト結果が比較されます。モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックしてテスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスを開きます。

- 「残差」タブ: 各モデルの残差プロットが表示されます。

- 2つのプロットを並べて比較できます。デフォルトでは、すべてのモデルのテスト結果が比較されます。

- モデルのリストを編集するには、モデルをリストしたペインの上にあるをクリックしてテスト選択の編集(分類および回帰)ダイアログ・ボックスを開きます。

関連項目

- 「回帰統計量」

- 予測信頼度

- テスト選択の編集(分類および回帰)

回帰モデル・テスト・ビューア

回帰モデル・テスト・ビューアで、回帰モデル・テストの結果を表示できます。

回帰モデル・テスト・ビューアで情報を表示するには、次の手順を実行します。

1. (回帰モデルをテストする)回帰ノードまたはテスト・ノードを右クリックし、「テスト結果の表示」または「テスト結果の比較」を選択します。

2. 回帰モデル・テスト・ビューアが開き、次のタブが表示されます。

- パフォーマンス

- 残差

3. 「OK」をクリックします。

- パフォーマンス(回帰)
「パフォーマンス」タブには、複数の共通テスト・メトリックのテスト結果が表示されます。回帰モデルの場合は、すべてのモデルのメジャーが表示されます。

- 残渣
残差プロット・タブには、残差プロットがモデルごとに表示されます。

関連項目

- 「回帰統計量」

パフォーマンス(回帰)

「パフォーマンス」タブには、複数の共通テスト・メトリックのテスト結果が表示されます。回帰モデルの場合は、すべてのモデルのメジャーが表示されます。

テスト・メトリックは次のとおりです。

- すべてのメジャー(デフォルト)。「メジャー」リストでは、表示するメジャーを選択できます。デフォルトでは、すべてのメジャーが表示されます。選択したメジャーはグラフとして表示されます。複数のモデルのテスト結果を比較する場合は、各モデルにグラフで異なる色が割り当てられます。

- 予測信頼度: モデルの予測がナイーブ・モデルの予測よりどれだけ優れているかを測定します。回帰の予測信頼度は、分類の予測信頼度と同じメジャーです。

- 平均絶対誤差

- 2乗平均平方根誤差

- 平均予測値: 予測値の平均。

- 平均実際値: 実際値の平均。

2つの「ソート基準」リストで、ソート属性およびソート順を指定します。最初の「ソート基準」リストは、「メジャー」、「作成日」または「名前」(デフォルト)です。2番目の「ソート基準」リストは、ソート順の「昇順」または「降順」(デフォルト)です。

上部ペインにこれらのメジャーがヒストグラムとして表示されます。

下部ペインには、グラフに示された情報を補足する「モデル」グリッドが表示されます。この表は、分割線を使用して最小化できます。

「モデル」グリッドには、次の列が含まれます。

- 名前。モデルの名前およびグラフでのモデルの色。

- 予測信頼度

- 平均絶対誤差

- 2乗平均平方根誤差

- 平均予測値

- 平均実際値

- アルゴリズム

- 作成日(および時間)

デフォルトでは、選択したモデルの結果が表示されます。モデルのリストを変更するには、をクリックし、結果を表示しないモデルの選択を解除します。モデルの選択を解除した場合、そのモデルのヒストグラムと詳細情報の両方が表示されません。

関連項目

- 予測信頼度

- 「回帰統計量」

残差

残差プロット・タブには、残差プロットがモデルごとに表示されます。

デフォルトでは、残差プロットはグラフとして表示されます。

- 数値結果を表示するには、をクリックします。

- 表示をグラフに戻すには、をクリックします。

- 別のモデルのプロットを表示するには、「表示」リストからモデルを選択し、「問合せ」をクリックします。

プロットをどのように表示するかを複数の方法で制御できます。

- Y軸およびX軸に表示される情報を選択します。デフォルトでは次のように示されます。

- X軸: 予測値

- Y軸: 残差

これを変更するには、リストから情報を選択します。

- デフォルトのサンプル・サイズは2000です。この値を増減できます。

- プロットを並べて比較できます。デフォルトでは、プロットは比較されません。

これらのフィールドのいずれかを変更した場合は、「問合せ」をクリックして結果を確認します。

プロットを並べて比較するには、現在のモデルと比較するモデルを「比較」リストから選択し、「問合せ」をクリックします。残差プロットが並べて表示されます。

下部ペインに「残差結果のサマリー表」が表示されます。この表には、プロットに示された情報を補足する「モデル」グリッドが含まれています。この表は、分割線を使用して最小化できます。

この表には次の列が含まれます。

- モデル。モデルの名前およびグラフでのモデルの色

- 予測信頼度

- 平均絶対誤差

- 2乗平均平方根誤差

- 平均予測値

- 平均実際値

- アルゴリズム

- 作成日(および時間)

デフォルトでは、ノード内のすべてのモデルの結果が表示されます。モデルのリストを変更するには、をクリックしてテスト選択の編集ダイアログ・ボックスを開きます。

関連項目

- 残差プロット

- テスト選択の編集(分類および回帰)

13 データ・マイニングのアルゴリズム

Oracle Data Minerのモデルは様々なデータ・マイニング・アルゴリズムでサポートされています。

Oracle Data Minerでは次のアルゴリズムがサポートされています。

関連項目:
データ・マイニング機能、データ準備、スコアリングおよびデータ・マイニング・アルゴリズムの詳細は、『Oracle Data Mining概要』。

- 異常検出
異常検出(AD)では、一見同質なデータ内に存在する特異なケースを識別します。

- 相関
相関は、項目の予測であり、グループ化される可能性が高い、相関ルールを発見するための監視なしマイニング機能です。Oracle Data Miningでは、相関ルール(AR)という1つのアルゴリズムが提供されます。

- ディシジョン・ツリー
ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、ルールを生成する分類アルゴリズムです。Oracle Data Miningでは、ディシジョン・ツリー(DT)アルゴリズムがサポートされています。

- 期待値の最大化
期待値の最大化(EM)は、密度推定の技術です。Oracle Data Miningでは、確率密度推定を使用する配布ベースのクラスタリング・アルゴリズムとしてEMを実装します。

- 明示的セマンティック分析
明示的セマンティック分析アルゴリズムでは、特異値分解などの潜在的セマンティック分析手法により導出される潜在特徴のかわりに、既存のナレッジ・ベースの概念が特徴として使用されます。

- 一般化線形モデル
一般化線形モデル(GLM)は、線形モデリング用の統計的手法です。Oracle Data Miningでは、回帰および分類の両方に対してGLMがサポートされています。

- k-Means
k-Means (KM)アルゴリズムは、十分な数の個別ケースがある場合に、事前に決められた数のクラスタにデータをパーティション化する、距離ベースのクラスタリング・アルゴリズムです。

- Naive Bayes
Naive Bayes (NB)アルゴリズムは、分類モデルの構築に使用されます。Naive Bayesモデルを構築、テスト、適用およびチューニングできます。

- Nonnegative Matrix Factorization
Nonnegative Matrix Factorization (NMF)は、特徴抽出用にOracle Data Miningで使用される監視なしアルゴリズムです。

- 直交パーティショニング・クラスタリング
直交パーティショニング・クラスタリングは、Oracle独自のクラスタリング・アルゴリズムです。

- 特異値分解および主成分分析
特異値分解(SVD)および主成分分析(PCA)は、特徴抽出用にOracle Data Miningで使用される監視なしアルゴリズムです。

- サポート・ベクター・マシン
サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、分類モデル、回帰モデルおよび異常検出モデルの構築に使用できます。

- 設定情報
自動データ準備に関連する特定の設定です。イプシロン値、支持度および信頼度はほとんどのアルゴリズムに共通するものです。

関連項目

- Oracle Data Mining概要

異常検出

異常検出(AD)では、一見同質なデータ内に存在する特異なケースを識別します。

異常検出は、重大な意味を持ちながら検出することが難しい、不正行為、ネットワークへの侵入などの発生頻度の低いイベントを検出するための重要なツールです。

Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてサポート・ベクター・マシン(SVM)を使用します。SVMは異常検出で使用される場合、分類マイニング機能を持ちますが、ターゲットは使用しません。

異常の検索には次の2つの方法があります。

- 異常検出モデルを構築して適用します。ADモデルを構築するには、適切なデータ・ソース・ノードに接続されている異常検出ノードを使用します。

- 予測問合せノードの1つである異常検出問合せを使用します。

- 異常検出モデルの適用
Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてサポート・ベクター・マシン(SVM)を使用します。

- ADのアルゴリズム設定
異常検出のアルゴリズムは、1クラスSVMです。

- 異常検出モデル・ビューア
モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

- モデル・ビューアでのモデルの表示
モデルを正しく構築すると、モデル・ビューアでそのモデルの詳細を表示できるようになります。

関連項目

- 「サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム」

- 「異常検出ノード」

- 「異常検出問合せ」

異常検出モデルの適用

Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)用の1クラス分類機能としてサポート・ベクター・マシン(SVM)を使用します。

SVMは異常検出で使用される場合、分類マイニング機能を持ちますが、ターゲットは使用しません。1クラスSVMモデルは、適用時に、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率を生成します。

- 予測が1の場合、そのケースは典型的とみなされます。

- 予測が0の場合、そのケースは異常とみなされます。

この動作は、モデルが標準データでトレーニングされていることを反映しています。

ADのアルゴリズム設定

異常検出のアルゴリズムは、1クラスSVMです。

カーネル設定は次のいずれかになります。

- システム決定(デフォルト)

- ガウス

- 線形

任意のバージョンのサポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに指定できる設定は、選択したSVMカーネル関数によって異なります。

注意:

モデルが構築されると、使用されたカーネル関数(線形またはガウス)が「アルゴリズム設定」の「カーネル関数」に表示されます。

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルの異常検出アルゴリズム設定
線形カーネルまたはシステム決定カーネルの異常検出アルゴリズム設定には、許容値、複雑度係数、外れ値率および能動学習が含まれます。

- ガウス・カーネルの異常検出アルゴリズム設定
ガウス・カーネルの異常検出アルゴリズム設定には、許容値、複雑度係数、外れ値率、能動学習、標準偏差およびキャッシュ・サイズが含まれます。

関連項目

- 「SVMカーネル関数」

線形カーネルまたはシステム決定カーネルの異常検出アルゴリズム設定

線形カーネルまたはシステム決定カーネルの異常検出アルゴリズム設定には、許容値、複雑度係数、外れ値率および能動学習が含まれます。

線形カーネルを指定した場合、またはシステムによってカーネルが決定されるようにした場合は、次の設定を変更できます。

- 能動学習
能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

- 複雑度係数
複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

- 外れ値率
外れ値率は、トレーニング・データに対して1クラスSVMモデルによって生成された近似の外れ値率(ネガティブ予測)です。この率は、疑わしいレコードの割合を示します。

- 許容値
許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

能動学習

能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

注意:
能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

能動学習の主な機能は次のとおりです。

- 線形カーネルのパフォーマンスを向上します。能動学習では、パフォーマンスの向上およびガウス・カーネルのサイズ縮小の両方が実現されます。これは、メモリーおよび一時ディスク領域に問題がある場合に重要な考慮事項となります。

- SVMアルゴリズムは最も有益なサンプルを学習し、データ全体を使用しないように制限されます。通常、生成されるモデルの予測精度は、標準的な(精密な) SVMモデルの予測精度と同程度になります。

この設定は無効化しないでください。

能動学習はデフォルトで選択されています。オフにするには、能動学習の選択を解除します。

複雑度係数

複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

これは、データの過剰な適合(トレーニング・データで複雑すぎるモデル適合によるノイズ)、および不十分な適合(モデルがシンプルすぎる)を回避するために使用します。デフォルトでは、複雑度係数は指定されません。

「複雑度係数の指定」を選択して、SVMモデルの複雑度係数を指定します。

複雑度係数の値が非常に大きいと、誤差に対して極端なペナルティが発生するため、SVMではターゲット・クラスの完全な分離を試みます。複雑度係数の値が小さいと、誤差に対して発生するペナルティは低く、モデル・パラメータに対する制約が高くなるため、モデル適合が不十分になる可能性があります。

ターゲット属性のヒストグラムが左または右に歪んでいる場合は、複雑度係数の値を大きくしてください。

デフォルトでは複雑度係数は指定されておらず、この場合、システムで複雑度係数が計算されます。複雑度係数を指定する場合は、正の数を指定してください。異常検出の複雑度係数を指定した場合、デフォルトは1です。

外れ値率

外れ値率は、トレーニング・データに対して1クラスSVMモデルによって生成された近似の外れ値率(ネガティブ予測)です。この率は、疑わしいレコードの割合を示します。

率は、0より大きく、1以下の数値となります。デフォルト値は0.1です。

外れ値率を指定しない場合は、「外れ率を指定」の選択を解除します。

許容値

許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

デフォルト値は0.001です。値が大きいほどモデルの構築速度は速くなりますが、モデルの精度は低下します。

ガウス・カーネルの異常検出アルゴリズム設定

ガウス・カーネルの異常検出アルゴリズム設定には、許容値、複雑度係数、外れ値率、能動学習、標準偏差およびキャッシュ・サイズが含まれます。

ガウス・カーネルを指定した場合は、次の設定を変更できます。

- 能動学習
能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)
ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

- 複雑度係数
複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

- 外れ値率
外れ値率は、トレーニング・データに対して1クラスSVMモデルによって生成された近似の外れ値率(ネガティブ予測)です。この率は、疑わしいレコードの割合を示します。

- 標準偏差(ガウス・カーネル)
標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

- 許容値
許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

能動学習

能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

注意:
能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

能動学習の主な機能は次のとおりです。

- 線形カーネルのパフォーマンスを向上します。能動学習では、パフォーマンスの向上およびガウス・カーネルのサイズ縮小の両方が実現されます。これは、メモリーおよび一時ディスク領域に問題がある場合に重要な考慮事項となります。

- SVMアルゴリズムは最も有益なサンプルを学習し、データ全体を使用しないように制限されます。通常、生成されるモデルの予測精度は、標準的な(精密な) SVMモデルの予測精度と同程度になります。

この設定は無効化しないでください。

能動学習はデフォルトで選択されています。オフにするには、能動学習の選択を解除します。

キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

デフォルト・サイズは50 MBです。

ガウス SVMモデルの構築時に最もコストがかかる操作は、カーネルの計算です。構築する際は、データのチャンク内に一度に収束して、次にチャンク外で違反をテストする方法が一般的です。許容値内に違反がなくなると、構築が完了します。チャンクのサイズは、関連するカーネルをメモリー内のカーネル・キャッシュで保持できるように選択されます。チャンク・サイズが大きくなるほど、チャンクがトレーニング・データの母集団をより適切に表すようになり、新しいチャンクの作成回数が少なくなります。一般的に、キャッシュが大きくなるほど、構築が高速になります。

複雑度係数

複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

これは、データの過剰な適合(トレーニング・データで複雑すぎるモデル適合によるノイズ)、および不十分な適合(モデルがシンプルすぎる)を回避するために使用します。デフォルトでは、複雑度係数は指定されません。

「複雑度係数の指定」を選択して、SVMモデルの複雑度係数を指定します。

複雑度係数の値が非常に大きいと、誤差に対して極端なペナルティが発生するため、SVMではターゲット・クラスの完全な分離を試みます。複雑度係数の値が小さいと、誤差に対して発生するペナルティは低く、モデル・パラメータに対する制約が高くなるため、モデル適合が不十分になる可能性があります。

ターゲット属性のヒストグラムが左または右に歪んでいる場合は、複雑度係数の値を大きくしてください。

デフォルトでは複雑度係数は指定されておらず、この場合、システムで複雑度係数が計算されます。複雑度係数を指定する場合は、正の数を指定してください。異常検出の複雑度係数を指定した場合、デフォルトは1です。

外れ値率

外れ値率は、トレーニング・データに対して1クラスSVMモデルによって生成された近似の外れ値率(ネガティブ予測)です。この率は、疑わしいレコードの割合を示します。

率は、0より大きく、1以下の数値となります。デフォルト値は0.1です。

外れ値率を指定しない場合は、「外れ率を指定」の選択を解除します。

標準偏差(ガウス・カーネル)

標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

ガウス・カーネルを選択した場合は、ガウス・カーネルの標準偏差を指定できます。この値は、正の数であることが必要です。デフォルトでは、標準偏差は指定されていません。

異常検出の場合、標準偏差を指定すると、デフォルトは1です。

許容値

許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

デフォルト値は0.001です。値が大きいほどモデルの構築速度は速くなりますが、モデルの精度は低下します。

異常検出モデル・ビューア

モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

モデル・ビューアに表示される情報は次のように決まります。

- ガウス・カーネルが使用されている場合は、「設定」 という1つのタブがあります。

- 線形カーネルが使用されている場合は、「係数」、「比較」および「設定」という3つのタブがあります。

異常検出モデルは、特別な種類のサポート・ベクター・マシン分類モデルです。

- ガウス・カーネルのADモデル・ビューア
モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

- 異常検出アルゴリズムの設定
異常検出モデルは、特別なバージョンのSVM分類である1クラスSVMを使用して構築します。

- 線形カーネルのADモデル・ビューア
モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

関連項目

- 「SVM分類モデル・ビューア」

ガウス・カーネルのADモデル・ビューア

モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

ガウス・カーネルを使用するADモデルのモデル・ビューアの場合、「入力」タブと「設定」タブに情報が表示されます。

- 設定(AD)
異常検出モデル・ビューアの「設定」タブでは、「サマリー」と「入力」に情報が表示されます。

- 入力(AD)
「入力」タブには、モデルの構築に使用される属性が表示されます。

設定(AD)

異常検出モデル・ビューアの「設定」タブでは、「サマリー」と「入力」に情報が表示されます。

異常検出の「設定」タブは次のタブで構成されます。

- サマリー(AD)
「サマリー」タブの一般設定はモデルの特性を表します。

- 入力(AD)
「入力」タブには、モデルの構築に使用される属性が表示されます。

サマリー(AD)

「サマリー」タブの一般設定はモデルの特性を表します。

次のものが含まれます。

- 所有者

- 名前

- タイプ

- アルゴリズム

- ターゲット属性

- 作成日

- モデル構築の期間

- コメント

「アルゴリズム設定」では、モデル構築を制御します。「アルゴリズム」設定は構築ノードを定義するときに指定します。

「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「ADのアルゴリズム設定」

- 「一般設定」

入力(AD)

「入力」タブには、モデルの構築に使用される属性が表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型

- マイニング型:

- カテゴリ型

- 数値型

- 混在: 入力シグネチャの列が複数の属性タイプを持つことを示します。

- パーティション: 入力シグネチャの列がパーティション・キーとして使用されることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

入力(AD)

「入力」タブには、モデルの構築に使用される属性が表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型

- マイニング型:

- カテゴリ型

- 数値型

- 混在: 入力シグネチャの列が複数の属性タイプを持つことを示します。

- パーティション: 入力シグネチャの列がパーティション・キーとして使用されることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

異常検出アルゴリズムの設定

異常検出モデルは、特別なバージョンのSVM分類である1クラスSVMを使用して構築します。

アルゴリズムのデフォルト設定は次のとおりです。

- カーネル関数: デフォルトは「システム決定」です。モデルが構築されると、使用されたカーネル関数(線形またはガウス)が表示されます。

- 許容値: デフォルトは0.001です。

- 複雑度係数の指定: デフォルトは指定しないです。

- 外れ率を指定: デフォルトは0.1です。

- 能動学習: オン

- 自動データ準備: オン

関連項目

- 「ADのアルゴリズム設定」

線形カーネルのADモデル・ビューア

モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

線形カーネルを使用するADモデルのモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 係数(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

- 設定(AD)
異常検出モデル・ビューアの「設定」タブでは、「サマリー」と「入力」に情報が表示されます。

- 比較(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

係数(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

「係数」タブでは、SVMの係数を表示できます。ビューアでは、係数が表示される順序を指定するソート、および表示する係数を選択するフィルタリングがサポートされています。

係数は「係数」グリッドに表示されます。係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。ゼロに近い数値の場合、この棒は小さすぎて表示されない場合があります。

設定(AD)

異常検出モデル・ビューアの「設定」タブでは、「サマリー」と「入力」に情報が表示されます。

異常検出の「設定」タブは次のタブで構成されます。

比較(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

選択した属性について、Data Minerは傾向、つまり、自然な性向やプリファレンスを計算して、2つのターゲット値のうち1つを優先します。たとえば、「ターゲット値1」の傾向が、「ターゲット値1」を優先する傾向となります。

ターゲット値を比較するには、次の手順を実行します。

1. 情報の表示方法を次のうちから選択します。

- フェッチ・サイズ: デフォルトのフェッチ・サイズは1000の属性です。この数値は変更できます。

- 絶対値でソート: これがデフォルトです。このオプションの選択を解除できます。

2. 比較する2つの個別のターゲット値を次のように選択します。

- ターゲット値1: 最初のターゲット値を選択します。

- ターゲット値2: 2つ目のターゲット値を選択します。

3. 「問合せ」をクリックします。デフォルトを変更しなかった場合、このステップを実行する必要はありません。

グリッドに表示される情報:

- 属性: 属性の名前。

- 値: 属性の値

- Target_Value_1の傾向: 「ターゲット値1」を優先する傾向。

- Target_Value_2の傾向: 「ターゲット値2」を優先する傾向。

モデル・ビューアでのモデルの表示

モデルを正しく構築すると、モデル・ビューアでそのモデルの詳細を表示できるようになります。

モデルを構築するノードを正しく実行する必要があります。

モデル・ビューアには2つの方法でアクセスできます。「モデルの表示」コンテキスト・メニュー・オプションを使用してアクセスできます。

1. モデルが構築されたワークフロー・ノードを選択します。

2. 右クリックして「モデルの表示」を選択します。

3. 表示するモデルを選択します。

モデル・プロパティからモデルを表示することもできます。

1. モデルが構築されたノードを右クリックします。

2. 「プロパティに移動」を選択します。

3. 「プロパティ」の「モデル」セクションで、をクリックします。

相関

相関は、項目の予測であり、グループ化される可能性が高い、相関ルールを発見するための監視なしマイニング機能です。Oracle Data Miningでは、相関ルール(AR)という1つのアルゴリズムが提供されます。

ARモデルを構築するには、相関ノードを使用します。

注意:

モデルにルールがない場合、または非常に多数のルールが存在する場合は、ARモデルのトラブルシューティングが必要になることがあります。

相関ルール(AR)モデルのデータは、通常、他の種類のモデルと異なり、トランザクション形式になります。

Oracle Data Miningでは、ARモデルの適用(スコアリング)はサポートされません。

内容は次のとおりです。

- 相関の計算
Aprioriアルゴリズムでの相関ルール計算では、高頻度項目セット内に、ある項目が別の項目とともに存在する確率が計算されます。この処理では、データベース内の個々の高頻度項目が識別されます。

- ARモデルのデータ
相関では、テキストはサポートされません。通常、相関ルールはトランザクション・データとともに使用されますが、単一レコード・ケース・データにも適用できます(他のアルゴリズムと同様)。

- ARモデルのトラブルシューティング
相関ルール・モデルでは、支持度と信頼度が非常に低い場合、多数のルールが生成されることがあります。

- ARモデル・ビューア
ARモデル・ビューアが新しいタブで開きます。相関モデルのデフォルト名は、名前にASSOCが含まれています。

- モデル・ビューアでのモデルの表示
モデルを正しく構築すると、モデル・ビューアでそのモデルの詳細を表示できるようになります。

関連項目

- 「相関ノード」

相関の計算

Aprioriアルゴリズムでの相関ルール計算では、高頻度項目セット内に、ある項目が別の項目とともに存在する確率が計算されます。この処理では、データベース内の個々の高頻度項目が識別されます。

相関マイニングの問題は、次の2つの下位問題に分解できます。

1. 指定した最小頻度で発生する一連のトランザクションですべての項目の組合せを見つける。これらの組合せは高頻度項目セットと呼ばれます。

2. 高頻度項目セット内で項目が同時に発生する確率を表す相関ルールを計算する。

- 項目セット
項目セットは1つ以上の項目で構成されます。

- 相関ルール
相関ルールは、IF antecedent THEN consequentの形式になります。

項目セット

項目セットは1つ以上の項目で構成されます。

1つの項目セットに含める項目の最大数はユーザーが指定します。

- 最大数を2にした場合は、2項目から構成されるすべての組合せがカウントされます。

- 最大数が2を超える場合は、2項目から構成されるすべての組合せ、3項目から成るすべての組合せ、以降指定した最大数の項目から成るすべての組合せがカウントされます。

相関ルールは項目セットに基づいて計算されます。そのため、通常は、データ内での発生頻度が高い項目セットのみを使用してルールを生成する方が望ましいと言えます。高頻度項目セットとは、ユーザーが指定した最小頻度で発生する項目セットのことです。

最小頻度の項目セットの支持度は、相関ルール用に使用される項目セット数を制限するための割合であり、ユーザーが指定します。相関ルールの基盤として使用する項目セットは、すべてのトランザクションに対して少なくともこの割合で出現する必要があります。

関連項目

- 相関ルール

相関ルール

相関ルールは、IF antecedent THEN consequentの形式になります。

相関ルールは、項目または項目のグループ(前件)がある確率で別の項目(後件)の存在を示すことを表します。ターゲットを予測するディシジョン・ツリー・ルールとは異なり、相関ルールは単に相関関係を表します。

Aprioriアルゴリズムは、高頻度項目セット内の項目間の確率的な関係を表すルールを計算します。たとえば、A、BおよびCを含む高頻度項目セットから、「トランザクションにAとBが含まれる場合、Cも含まれる可能性が高い」というルールが導出されます。

相関ルールには、次のように信頼度および支持度が含まれます。

- 相関ルールの信頼度は、同一のトランザクションで前件と後件の両方が発生する確率を示します。信頼度は、前件が発生した場合に後件が発生する条件付き確率です。つまり、信頼度は、前件を含むトランザクションの数に対する、ルールの支持度の割合です。

- 相関ルールの支持度は、そのルールにある項目が同時に発生する頻度を示します。支持度は、全トランザクションの合計数に対する、前件と後件のすべての項目が含まれるトランザクションの割合です。

ARモデルのデータ

相関では、テキストはサポートされません。通常、相関ルールはトランザクション・データとともに使用されますが、単一レコード・ケース・データにも適用できます(他のアルゴリズムと同様)。

ネイティブ・トランザクショナル・データは、次の2つの列で構成されます。

- ケースID (カテゴリ型または数値型のいずれか)、項目ID (カテゴリ型または数値型のいずれか)

トランザクショナル・データには3つ目の列が含まれる場合もあります。

- 項目値、カテゴリ型または数値型のいずれか

トランザクショナル・データの典型例はマーケット・バスケット・データです。マーケット・バスケット・データでは、1つのケースが1つのバスケット(複数の項目を含む可能性がある)を表します。各項目は個別の行に格納され、1つのケースを表すのに多くの行が必要になる場合があります。ケースID値は各行を一意に識別しません。トランザクション・データはマルチレコード・ケース・データとも呼ばれます。

相関モデルを構築する場合は、次の情報を指定します。

- 項目ID: トランザクション内の項目が含まれる列の名前です。

- 項目値: トランザクション内の各項目に関連付けられている値が含まれる列の名前です。項目値列では、(リンゴ3個などの)項目数、(マッキントッシュのリンゴなどの)項目タイプなどの情報を指定できます。
項目値のデフォルト値は「存在」です。つまり、項目IDにより識別された1つ以上の項目がバスケット内にあります。

項目値に特定の値を選択した場合は、適切なデータ準備を実行する必要がある場合があります。項目値の個別値の最大数は10 です。項目値の特定の値が128よりも大きい場合は、変換ノードを使用して項目値で指定した属性をビニングします。

- テキストのサポート(AR)
Oracle Data Minerでは、相関はテキストをサポートしません。

関連項目

- Oracle Data Miningにおけるテキスト・マイニング

テキストのサポート(AR)

Oracle Data Minerでは、相関はテキストをサポートしません。

Oracle Data MiningのAPIでテキストがサポートされている場合でも、相関にテキストを使用することは推奨されません。

ARモデルのトラブルシューティング

相関ルール・モデルでは、支持度と信頼度が非常に低い場合、多数のルールが生成されることがあります。

信頼度と支持度を高くすると、生成されるルールの数が減少します。

通常、信頼度は支持度以上である必要があります。

モデルにルールがない場合、「モデルにルールが含まれていません。確信度とサポートの設定を低くしてモデルを再構築することを検討してください。」というメッセージがモデル・ビューアの「ルール」タブに表示されます。

- 相関ルールのアルゴリズム設定

相関ルールのアルゴリズム設定

相関ノードのアルゴリズム設定を変更するには、ノードを右クリックし、「詳細設定」を選択します。次に、モデルを選択します。次の設定が「アルゴリズム設定」タブに表示されます。

1. ノードを右クリックします。

2. 「詳細設定」を選択します。

3. モデルを選択します。次の設定が「アルゴリズム設定」タブに表示されます。

- ルールの最大長: デフォルトは4です。

- 最小確信度: デフォルトは10%です。

- 最小サポート: デフォルトは1%です。

4. ルールが生成されない場合は、次のことを実行します。

- まず、最小支持度を低くしてみます。

- 効果がない場合は、「最小確信度」値を低くします。これらの値のいずれに対しても、大幅に小さい値を指定する必要がある場合があります。

5. 完了後、「OK」をクリックします。

6. ノードを実行します。

関連項目

- 「アルゴリズム設定」

ARモデル・ビューア

ARモデル・ビューアが新しいタブで開きます。相関モデルのデフォルト名は、名前にASSOCが含まれています。

ARモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- ルール(AR)
相関ルールは、項目または項目のグループが別の項目の存在を示すことを表します。

- アイテム・セット
ルールは項目セットから計算されます。項目セット・タブには、項目セットに関する情報が表示されます。

- 設定(AR)
ARモデルはスコアリングできない、つまり、新規データに適用できません。スコアリングできないモデルの場合、そのモデル・ビューアに「属性」タブはありません。

ルール(AR)

相関ルールは、項目または項目のグループが別の項目の存在を示すことを表します。

各ルールには確率があります。ターゲットを予測するディシジョン・ツリー・ルールとは異なり、相関ルールは単に相関関係を表します。

属性がネストした列の場合、完全な名前はCOLUMN_ NAME.SUBNAMEとして表示されます。たとえば、GENDER.MALEです。属性が標準の列である場合は、列名のみが表示されます。

Oracle Data Miningでは、前件(ルールのIF部分)に1つ以上の項目を、後件(ルールのTHEN部分)に1つの項目を持つ相関ルールをサポートしています。前件は条件と呼ばれ、後件は相関と呼ばれます。

ルールには、信頼度、支持度およびリフトが含まれます。

「ルール」タブは、上のセクション(フィルタリングとソート)および下のセクション(ARルール・グリッド)の2つのセクションに分かれています。上のセクションの設定を使用して定義されたソートまたはフィルタリングは、モデルのすべてのルールに適用されます。下のセクションの設定を使用して定義されたソートまたはフィルタリングは、グリッド表示にのみ適用されます。

「ルール」タブで、次の機能を実行できます。

- ソート基準: ルールを表示する順序を指定できます。ルールは次の基準でソートできます。

- リフト、信頼度、支持度または長さ

- 昇順または降順

注意:
集計情報を基準にソートできるのは、集計がノードに定義されている場合のみです。

- フィルタ: フィルタリング・オプションを表示するには、「詳細」をクリックし、「フィルタの使用」を選択します。フィルタ表には次の列があります。

- タイプ: タイプ(メトリックまたは項目)を示します。

- フィルタ対象: 次のいずれかをダブルクリックして選択します。

- リフト

- 信頼度

- 逆確信度

- アイテム数

- サポート

- サポート数

- フィルタ対象: フィルタの対象がルール、前件または後件のいずれであるかを示します。ダブルクリックして編集します。

- 値: ここで値の範囲を設定できます。ダブルクリックして値の範囲を編集し、「適用」をクリックします。

- フェッチ・サイズ: 多くの場合、相関モデルでは多数のルールが生成されます。調べるルールの数を指定するには、「フェッチ・サイズ」をクリックします。デフォルトは1000です。

- 問合せ: 指定した基準を使用して、データベースを問い合せます。たとえば、デフォルトのソート順序の変更、フィルタリングの指定、またはフェッチ・サイズの変更を実行した場合は、「問合せ」をクリックします。

- ARルール・グリッド

- ARルールの表示

- ルールの詳細

- ソート

- フィルタリング

- 項目フィルタ

- 項目フィルタの追加

ARルール・グリッド

「ルール」タブの下の部分には、取得されたルールがグリッドで表示されます。次のことがグリッド上に表示されます。

- 使用可能なルール: モデルのルールの総数。

- 取得されたルール: 問合せによって取得されたルールの数、つまり、フィルタリングによって取得されたルールの数。

- ルール・コンテンツ: 情報を最大化するには、「名前」、「サブ名」および「値」の3つをすべて選択しますが、より少ない特性をメニューから選択することもできます。この選択は、グリッド内のルールにのみ適用されます。ルール・コンテンツのスマートな機能により、この値は、モデルの性質に基づいてより読みやすく設定されます。

関連項目

- ARルールの表示

ARルールの表示

各ルールでは、「ルール」グリッドに次の情報が表示されます。

- ID: ルールの識別子、整数の文字列。

- 条件

- 相関

- リフト: 棒が列に含まれます。棒のサイズは、いずれのルールでも、モデルで指定された最大のリフト値に合せてスケーリングするように設定されています。

- 信頼度:

- 支持度:

- 長さ

- 前件の支持度

- 条件の支持度。集計が定義されている場合は、集計列を表示できます。デフォルトで表示される列の数は、相関ルールのプリファレンス設定によって制御します。

次のタスクを実行できます。

- ソート: グリッド内の項目は、列のタイトルをクリックしてソートできます。このソートは、そのグリッドにのみ適用されます。

- 詳細の表示: ルールの詳細を表示するには、ルールをクリックし、ルール詳細を調べます。

- ルールの妥当性の決定: ルールが有効であるかどうかを決定するには、支持度と信頼度およびリフトを使用する必要があります。

- 選択したルールの項目セット表示構造の変更:別の表示構造を選択するには、ルールを選択し、をクリックします。「アイテム・セット表示構造の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

これらの統計例を含む詳細は、『Oracle Data Mining概要』の相関ルールの評価に関する説明を参照してください

- ARルールのリフト
リフトは、後件の支持度で除算した項目の組合せの信頼度として定義することができます。

- ARルールの信頼度
ルールの信頼度は、同一のトランザクションで前件と後件の両方が発生する確率を示します。

- ARルールの支持度
ルールの支持度は、そのルールにある項目が同時に発生する頻度を示します。

- アイテム・セット表示構造の選択
「アイテム・セット表示構造の選択」を使用すると、ARモデル・ビューアの「ルール」タブにトランザクション・データを表示する形式を各種選択できます。

関連項目

- アイテム・セット表示構造の選択

- Oracle Data Mining概要

ARルールのリフト

リフトは、後件の支持度で除算した項目の組合せの信頼度として定義することができます。

ルールが有効であるかどうかを決定するには、ARルールの支持度とARルールの信頼度を使用する必要があります。ただし、これらの測度が高くても、有益でないルールが生成される場合もあります。

リフトは、それぞれの支持度を持つ前件と後件のランダムな同時発生に対するルールの強度を示します。リフトにより、改良度(前件を前提とする後件の確率の増加)に関する情報が得られます。リフトは次のように定義されます。

(ルールの支持度) / (支持度(前件) * 支持度(後件))

関連項目

- ARルールの支持度

- ARルールの信頼度

ARルールの信頼度

ルールの信頼度は、同一のトランザクションで前件と後件の両方が発生する確率を示します。

前件が存在する場合に後件が存在する条件付き確率です。

相関ルールは、IF antecedent THEN consequentの形式になります。

ARルールの支持度

ルールの支持度は、そのルールにある項目が同時に発生する頻度を示します。

支持度は、全トランザクションの合計数に対する、前件と後件のすべての項目が含まれるトランザクションの割合です。

相関ルールは、IF antecedent THEN consequentの形式になります。

アイテム・セット表示構造の選択

「アイテム・セット表示構造の選択」を使用すると、ARモデル・ビューアの「ルール」タブにトランザクション・データを表示する形式を各種選択できます。

Oracle Data Minerでは、トランザクション形式を使用するARモデルのみが構築されます。トランザクション・データはARルールでname.subnameとして表されます(name=列名、subname=項目名)。ARでは集計メトリックがサポートされているため、値は選択されません。値を表示した場合は、デフォルトで1が表示されます。

Oracle Data Mining APIを使用すると、非トランザクション・データを使用するモデルを構築できます。このような場合は、nameのみを入力し、Subnameは空にします。非トランザクション・データ構造はマーケット・バスケット分析のデータを表す構造として一般的ではないため、Oracle Data Minerではこのようなモデルを構築できません。ただし、それをモデル・ノードから参照することでモデルを表示することは可能です。

ARモデル・ビューアを表示するには、相関ルール・モデルを作成して実行する必要があります。

1. 「ルール」タブの「ルール」セクションでルールを選択します。

2. 「ルール」セクションでをクリックします。
「アイテム・セット表示構造の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 「アイテム・セット表示構造の選択」フィールドで、ドロップダウン・リストからオプションを選択します。使用可能なオプションは次のとおりです。

- 名前

- サブ名

- 名前 = 値

- 名前.サブ名 = 値

- サブ名

- サブ名 = 値

4. 「OK」をクリックします。

ルールの詳細

ルール・グリッドでの情報は、「ルール詳細」リストに読みやすい書式で表示されます。

ソート

デフォルトのソートは次のとおりです。

1. リフトによる降順ソート(デフォルト)

2. 信頼度による降順ソート

3. 支持度による降順ソート

4. ルールの長さによる降順ソート

ここで指定したソートは、モデル内のすべてのルールに適用されます。

フィルタリング

すべてのフィルタリング・オプションを表示するには、「詳細」をクリックします。

次のものを指定できます。

- フィルタ: フィルタ・ルールは、ルールの特性値に基づきます。次のものを指定できます。

- 最小リフト

- 最小サポート

- 最小確信度

- ルール内の最大項目数

- ルール内の最小項目数

- フェッチ・サイズ: フェッチする最大行数です。デフォルトは1000です。値を小さくすると、フェッチが高速になります。

- 項目フィルタを定義して、戻されるルールの数を減らします。

フィルタを定義するには、「フィルタの使用」を選択します。フィルタを定義した後に、「問合せ」をクリックします。

関連項目

- 項目フィルタ

項目フィルタ

項目フィルタを使用すると、必要な内容が含まれるルールのみを表示できます。ルール・フィルタでは、相関、条件、またはそれら両方に必要な項目を考慮する必要があります。ルール・フィルタでは、ルールのそれぞれの側(相関コレクション、条件コレクション)にOR論理を使用します。ただし、ルール・フィルタはANDルールをコレクション全体で実行します。そのため、ルールが返されるには、そのルールに少なくとも1つの相関項目と1つの条件項目の両方が含まれる必要があります。

次のコントロールを使用して、項目フィルタを管理できます。

- 「アイテム・フィルタの追加」ダイアログ・ボックスを開くには、をクリックします。

- 選択した項目フィルタを削除するには、をクリックします。

- 選択した行の「フィルタ」列を「両方」に変更するには、をクリックします。両方とは、相関と条件を示します。

- 選択した行の「フィルタ」列を「条件」に変更するには、をクリックします。

- 選択した行の「フィルタ」列を「相関」に変更するには、をクリックします。

関連項目

- 項目フィルタの追加

項目フィルタの追加

「アイテムの追加」ダイアログ・ボックスを開くには、をクリックします。

表示される実際の情報は、モデルによって異なります。たとえば、表示しているモデルのデータに複数の異なる値がある場合は、「値」列があります。

「詳細」をクリックして、次のように設定できるすべての情報を表示します。

- 項目フィルタのソートを指定します。デフォルトでは、属性で降順に、次に、支持度で昇順にソートされます。

- フィルタの名前を指定します。

- 「フェッチ・サイズ」をデフォルトの100,000から変更します。

- 変更を行った場合は、「問合せ」をクリックして、属性または値のペアを取得します。

- 取得した項目を名前または値でフィルタ処理します。

- グリッド内の1つ以上の項目を選択します。

- ルールのフィルタ時に項目を使用する方法を選択します。

フィルタの定義の終了後に「OK」をクリックします。

項目セット

ルールは項目セットから計算されます。項目セット・タブには、項目セットに関する情報が表示されます。

属性がネストした列の場合、完全な名前はCOLUMN_ NAME.SUBNAMEとして表示されます。たとえば、GENDER.MALEです。属性が標準の列である場合は、列名のみが表示されます。

項目セットには支持度があります。各項目セットには、1つ以上の項目が含まれます。

- 項目セットをソートします。「ソート基準」では、項目セットの順序を指定します。項目セットは次の基準でソートできます。

- ID

- 項目数

- 支持度の昇順

- 支持度の降順

デフォルトでは、項目セットは支持度で降順にソートされます。その他のソート・オプションを確認するには、「詳細」をクリックします。ソート順を変更するには、変更を加えてから、「問合せ」をクリックします。

- 項目セットをフィルタ処理します

- 項目セットの詳細を表示します。項目セットをクリックして、その詳細を表示します。

「アイテム・セット」タブには、次の情報が表示されます。

- 使用可能な項目セット: モデル内の項目セットの合計数。

- 取得された項目セット: 問合せで取得された項目セットの数。つまり、フィルタリングに基づいて取得された項目セットの数です。

- 「アイテム・セット・コンテンツ」: 最大の情報を得るには、「名前」、「サブ名」および「値」の3つすべてを選択します。より少ない特性をメニューから選択できます。

他のタブ: ARモデル・ビューアには次に示すその他のタブがあります。

- ARルール

- 設定

- 項目セットの表示

- 項目セットの詳細

関連項目

- ルール(AR)

- 設定(AR)

項目セットの表示

各項目セットに関して、項目セット・グリッドには次の情報が表示されます。

- ID: 項目セットの識別子、整数文字列

- 項目

- 支持度。列内の棒は、支持度の相対サイズを示します。

- 項目セット内の項目の数

項目セットの詳細

項目セットの詳細を表示するには、項目セット・グリッド内の1つ以上の項目セットを選択します。項目セット・グリッド内での情報は、読みやすい書式で表示されます。

設定(AR)

ARモデルはスコアリングできない、つまり、新規データに適用できません。スコアリングできないモデルの場合、そのモデル・ビューアに「属性」タブはありません。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー

他のタブ:

- 項目セット

- ARルール

- サマリー

関連項目

- 項目セット

- ルール(AR)

サマリー

「サマリー」タブには、モデルに関する次の情報が含まれています。

- 一般: 次の情報がリストされます。

- モデルのタイプ

- モデルの所有者(分類、回帰など)

- モデル名(モデルが構築されたスキーマ)

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデル・サイズ(MB)

- コメント

- アルゴリズム: 次の情報がリストされます。

- 自動準備(「オン」または「オフ」)

- 最小確信度

- 最小サポート

これらの値を変更するには、モデル・ノードを右クリックし、「詳細設定」を選択します。

- ビルド詳細: 次のことがリストされます。

- アイテム・セット数

- 最大サポート

- 行数

- ルール数

- トランザクション件数

- アルゴリズム設定

関連項目

- 「一般設定」

アルゴリズム設定

相関(AR)では、次のアルゴリズム設定がサポートされています。

- ルールの最大長: 各ルール内の最大属性数。この数は、2から20までの整数である必要があります。ルールの数が多いと、構築速度が遅くなります。デフォルト値は4です。
ルール内の属性の数を変更したり、無制限にすることができます。各ルールで多数の属性を指定すると、ルールの数が大幅に増えます。デフォルトで開始して、この数を徐々に増やすことが推奨されます。

- 最小信頼度: 信頼度は、データ内のこれらの項目が同時に発生する可能性を示します。信頼度は、前件が発生した場合に後件が発生する条件付き確率です。
信頼度は、パーセンテージを示す0から100までの数字です。信頼度が高くなると、構築速度が速くなります。デフォルトは10パーセントです。

- 最小サポート: パーセンテージを示す0から100までの数字。支持度は、項目がデータ内で同時に発生する頻度を示します。
支持度の値が小さくなると、構築速度が遅くなり、より多くのシステム・リソースが必要となります。デフォルトは1パーセントです。

- 最小サポート数: 任意の整数を指定できます。デフォルト値は1です。

- 最小逆確信度(%): 任意の浮動小数点値を指定できます。デフォルトは0.0%です。

関連項目

- 相関ルール

モデル・ビューアでのモデルの表示

モデルを正しく構築すると、モデル・ビューアでそのモデルの詳細を表示できるようになります。

モデルを構築するノードを正しく実行する必要があります。

モデル・ビューアには2つの方法でアクセスできます。「モデルの表示」コンテキスト・メニュー・オプションを使用してアクセスできます。

1. モデルが構築されたワークフロー・ノードを選択します。

2. 右クリックして「モデルの表示」を選択します。

3. 表示するモデルを選択します。

モデル・プロパティからモデルを表示することもできます。

1. モデルが構築されたノードを右クリックします。

2. 「プロパティに移動」を選択します。

3. 「プロパティ」の「モデル」セクションで、をクリックします。

ディシジョン・ツリー

ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、ルールを生成する分類アルゴリズムです。Oracle Data Miningでは、ディシジョン・ツリー(DT)アルゴリズムがサポートされています。

内容は次のとおりです。

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム
ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは条件付き確率に基づきます。

- ディシジョン・ツリー・モデルの構築、テストおよび適用
ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、自身のデータ準備を内部的に管理します。データを事前処理する必要はありません。

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定
ディシジョン・ツリー・アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- ディシジョン・ツリー・モデル・ビューア
ディシジョン・ツリー・モデルのデフォルト名は、名前にDTが含まれます。ツリー・ビューアには、次の2つのタブがあります。

ディシジョン・ツリー・アルゴリズム

ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは条件付き確率に基づきます。

ただし、ディシジョン・ツリーでは、Naive Bayesとは異なり、ルールが生成されます。ルールは、ユーザーが使用でき、レコード・セットを識別するためにデータベース内で使用できる条件文です。

ディシジョン・ツリー・アルゴリズム:

- ユーザーによる操作をあまり必要とせずに、正確かつ解釈可能なモデルを作成します。このアルゴリズムは、2項および多クラスのどちらの分類問題にも使用できます。このアルゴリズムは、作成時と適用時の両方において高速です。ディシジョン・ツリー・アルゴリズムの作成プロセスは、並列処理されます。スコアリングはアルゴリズムに関係なく並列処理されます。

- 一連の質問を問うことによってターゲット値を予測します。各段階で問われる質問はそれぞれ、直前の質問に対する回答によって決まります。最終的に特定のターゲット値を一意に識別できるような質問を重ねていきます。

ディシジョン・ツリーのスコアリングは特に高速です。モデル作成時に作成されるツリー構造は、一連(通常、2から7)の単純なテストに使用されます。各テストは、単一の予測子に基づきます。これは、値のリストにIN(含まれる)かNOT IN(含まれない)か(質的予測子)、または、一定の値に対してLESS THAN(未満)かEQUAL TO(等しい)か(量的予測子)のメンバーシップに関するテストです。

ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、モデル構築において、ケース(レコード)のセットを2つの子ノードに分割する最も効率的な方法を繰り返し見つける必要があります。Oracle Data Miningでは、この分岐の計算用に2つの同種メトリック(ジニおよびエントロピ)を使用できます。デフォルトのメトリックはジニです。

- ディシジョン・ツリー・ルール
ルールは、モデルの予測の根拠を示します。

ディシジョン・ツリー・ルール

ルールは、モデルの予測の根拠を示します。

ルールではモデルの透明性が提供され、モデルの内部機構について知ることができます。Oracle Data Miningではモデルの透明性が高いレベルで確保されています。

信頼度と支持度は、次のように、ディシジョン・ツリー・アルゴリズムによって生成されたルールをランク付けするために使用されます。

- 支持度: ルールを満たすトレーニング・データ・セット内のレコード数です。

- 信頼度: ルールが満たされている場合に、予測結果が発生する可能性です。

ディシジョン・ツリー・モデルの構築、テストおよび適用

ディシジョン・ツリー・アルゴリズムは、自身のデータ準備を内部的に管理します。データを事前処理する必要はありません。

ディシジョン・ツリーは自動データ準備の影響を受けません。

ディシジョン・ツリーは、欠損値を、ランダムに欠損した値として解釈します。このアルゴリズムでは、ネストした表がサポートされないため、スパース・データもサポートされません。ディシジョン・ツリー・モデルで次のタスクを実行できます。

- ディシジョン・ツリー・モデルの構築: ディシジョン・ツリー・モデルを構築する場合は、分類ノードを使用します。Oracle Data Mining 12cリリース1 (12.1)以上では、ディシジョン・ツリーはネストされたデータをサポートします。ディシジョン・ツリーは、Oracle Database 12c以上のテキストをサポートしますが、それより前のリリースのテキストはサポートしません。

- ディシジョン・ツリー・モデルのテスト: デフォルトでは、分類ノードはそれ自体が構築したすべてのモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。テスト・ノードを使用してディシジョン・ツリー・モデルをテストすることもできます。

- ディシジョン・ツリー・モデルのチューニング: ディシジョン・ツリー・モデルを構築およびテストした後、そのモデルをチューニングできます。

- ディシジョン・ツリー・モデルの適用: モデルを適用するには、適用ノードを使用します。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「分類モデルのテスト」

- 「分類モデルのチューニング」

ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定

ディシジョン・ツリー・アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- 同質性メトリック:

- ジニ(デフォルト)

- エントロピ

- 最大深度: ツリーの最大レベル数。デフォルトは7です。この値は2から20までの範囲の整数である必要があります。

- ノードの最小レコード: ノードの最小レコード数。デフォルトは10です。この値は0以上の整数である必要があります。

- ノードのレコード数の最小パーセント: デフォルトは0.05です。この値は0から10までの範囲の数字である必要があります。

- 監視対象ビンの最大数: 監視対象ビンを使用するアルゴリズムの属性ごとのビン数の上限。デフォルト値は32です。

- 分割の最小レコード: 分割する最小レコード数。デフォルトは20です。値は0以上の整数にする必要があります。

- 分割のレコード数の最小パーセント: デフォルトは0.1です。この値は0から20までの範囲の数字である必要があります。

ディシジョン・ツリー・モデル・ビューア

ディシジョン・ツリー・モデルのデフォルト名は、名前にDTが含まれます。ツリー・ビューアには、次の2つのタブがあります。

- ツリー: このタブはデフォルトで表示されます。「構造」ウィンドウを使用して、ツリーを移動および分析します。次の2つのペインに水平方向に分割されます。

- 上のペインにはツリーが表示されます。ルート・ノードはペインの最上部にあります。ツリーの各ノードに関して次の情報が表示されます。

- ノード番号: 0はルート・ノードです。

- 予測: 予測されたターゲット値。

- サポート: これは予測に対するものです。

- 信頼度: これは予測に対するものです。

- ヒストグラムには、ノードのターゲット値の分布が表示されます。

- 分割: ノードの分割に使用される属性(リーフ・ノードに分割はありません)。

- 下部ペインには、ルールが表示されます。ノードまたはリンクに関連付けられているルールを表示するには、そのノードまたはリンクを選択します。ルールが下部ペインに表示されます。次の情報が下部ペインに表示されます。

- ルール

- サロゲート

- ターゲット値

- 設定: 上部ペインの最上部にあるアイコンとメニューにより、ツリーおよびそのノードが表示される方法が制御されます。次のタスクを実行できます。

- ツリーのズームインまたはズームアウト。ドロップダウン・リストからサイズを選択することもできます。ツリーをウィンドウに合せることもできます。

- レイアウトを水平に変更します。ツリーのデフォルトの「レイアウト・タイプ」は垂直です。

- ノードに表示されるヒストグラムを非表示にします。

- 表示される内容を減らします。

- すべてのノードを展開します。

- ルールの保存

- ルールの保存
ディシジョン・ツリー・ルールまたはクラスタリング・ルールをファイルとしてシステムに保存できます。

- 設定(DT)
「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- 「「構造」ウィンドウ」

ルールの保存

ディシジョン・ツリー・ルールまたはクラスタリング・ルールをファイルとしてシステムに保存できます。

アルゴリズム・ルールを保存するには、次の手順を実行します。

1. 上のタブの右端にある「ルールの保存」をクリックします。デフォルトでは、リーフ・ノードのルールのみがMicrosoft Windowsのクリップボードに保存されます。その後、これらのルールをMicrosoft Wordドキュメントなどの任意のリッチ・ドキュメントに貼り付けることができます。「リーフのみ」の選択を解除して、すべてのルールを保存することもできます。

2. ルールをファイルに保存するには、「ファイルに保存」をクリックして、ファイル名を指定します。

3. 「保存」ダイアログ・ボックスでファイルの場所を選択します。デフォルトでは、ルールはHTMLファイルとして保存されます。

4. 「OK」をクリックします。

設定(DT)

「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

「パーティション」フィールドで、パーティション名をクリックします。パーティションの詳細が「パーティションの詳細」ウィンドウに表示されます。

をクリックして「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスを開くと、パーティション・キーに基づいてフィルタ処理されたパーティションが表示されます。

「設定」タブの内容は次のとおりです。

- サマリー(DT)
「サマリー」タブには、モデルに関する次の情報が表示されます。

- 入力(DT)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性に関する情報が表示されます。

- パーティション・キー
「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

- ターゲット値(DT)
「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

関連項目

- パーティションの選択

サマリー(DT)

「サマリー」タブには、モデルに関する次の情報が表示されます。

- 「一般」には、次の情報が含まれています。

- モデルのタイプ

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント(モデルにコメントがある場合)

- アルゴリズム

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- ディシジョン・ツリー・アルゴリズム設定

- 「一般設定」

入力(DT)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性に関する情報が表示されます。

Oracle Data Minerでは、必ずしも構築データのすべての属性を使用するわけではありません。たとえば、属性の値が定数である場合、その属性は使用されません。

モデルの構築に使用された各属性に関して、このタブには次の情報が表示されます。

- 名前

- データ型

- マイニング型: 「カテゴリ型」、「数値型」または「テキスト」。

- ターゲット: この列のは、属性がターゲットであることを示します。

- データ準備

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

パーティション・キー

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列とともに次の詳細がリストされます。

- パーティション名

- ソース

- データ型

- 値

ターゲット値(DT)

「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

期待値の最大化

期待値の最大化(EM)は、密度推定の技術です。Oracle Data Miningでは、確率密度推定を使用する配布ベースのクラスタリング・アルゴリズムとしてEMを実装します。

密度推定の目的は、所与の母集団がどのように分布しているかを取得する密度関数を構成することです。密度推定値は、母集団のサンプルを表現する観測済データに基づく。

注意:

期待値の最大化では、Oracle Database 12c以上が必要です。

密度の高い領域は、コンポーネントまたはクラスタとして解釈されます。密度ベースのクラスタリングは、クラスタ内の最小の距離および最大の距離に強調が置かれる距離ベースのクラスタリング(k-Meansなど)とは概念的に異なります。

EMで使用される確率密度関数の形状によって、識別されたクラスタの形状が効率的に前もって決定されます。たとえば、ガウス密度関数では、単一ピークの対称クラスタを識別できます。これらのクラスタは、単一の成分によってモデル化されます。より複雑な形状のクラスタは、複数の成分によってモデル化される必要があります。EMアルゴリズムでは、デフォルトで、モデル成分を高レベル・クラスタに割り当てます。

- EMモデルの構築および適用
期待値の最大化モデルを構築および適用するには、それぞれクラスタリング・ノードおよび適用ノードを使用します。

- EMアルゴリズム設定
期待値の最大化アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- EMモデル・ビューア
EMモデル・ビューアでEMモデルを表示および調べることができます。

EMモデルの構築および適用

期待値の最大化モデルを構築および適用するには、それぞれクラスタリング・ノードおよび適用ノードを使用します。

EMモデルを構築するには、クラスタリング・ノードを使用します。

注意:
Oracle Database 12c以上に接続する必要があります。

EMモデルを適用するには、適用ノードを使用します。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「クラスタリング・ノード」

EMアルゴリズム設定

期待値の最大化アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

設定は次のとおりです。

- 「クラスタ数」は、アルゴリズムによって生成されたリーフ・クラスタの最大数です。データによっては、指定した数よりも少ないクラスタがEMによって返される場合があります。EMによって返されるクラスタ数は、アルゴリズム固有の設定で制御しているコンポーネント数を超えることはできません。これらの設定によっては、コンポーネントよりも少ないクラスタが存在する場合があります。コンポーネントのクラスタリングが無効な場合、クラスタの数はコンポーネントの数に等しくなります。
デフォルトは「システム決定」です。特定の数のクラスタを指定するには、「ユーザー指定」をクリックし、整数値を入力します。

- 「コンポーネントのクラスタリング」がデフォルトで選択されています。
「コンポーネント・クラスタのしきい値」では、EMコンポーネントのクラスタリングを制御する相違のしきい値を指定します。値が小さいと、よりコンパクトな多数のクラスタが作成され、値が大きいと、より広く散らばった少数のクラスタが作成されます。デフォルト値は2です。

- 「リンク・ファンクション」では、凝集クラスタリング・ステップにおけるリンケージ機能の指定を許可します。リンケージ機能は次のとおりです。

- 「シングル」では、ブランチ内の最短距離が使用されます。クラスタは、大きくて特異な形状をしている傾向があります。
「シングル」がデフォルトです。

- 「平均」では、ブランチ内の平均距離が使用されます。連鎖効果は少なく、クラスタはよりコンパクトなものになります。

- 「完了」では、ブランチ内の最大距離が使用されます。クラスタは小さく、強固なコンポーネント・オーバーラップを必要とします。

- 近似計算は、パフォーマンスを向上させるために、アルゴリズムで近似計算を使用するかどうかを示します。
EMの場合、近似計算は、多数のコンポーネントが含まれた大規模なモデルや、多数の列を持つデータ・セットに適しています。近似計算では、このモデルに最大の影響を与える可能性があるパラメータでの学習を制限する、ローカライズされたパラメータの最適化が使用されます。

近似計算の値を次に示します。

- システム決定(デフォルト)

- 有効化

- 無効化

- 「コンポーネント数」では、モデル内の最大コンポーネント数を指定します。アルゴリズムによってコンポーネントの数(尤度関数の改善度または正則化に基づいた指定された最大数まで)が自動的に決定されます。
コンポーネントの数は、クラスタの数以上である必要があります。

デフォルトのコンポーネント数は20です。

- 「最大反復数」では、EMコア・アルゴリズムにおける最大反復数を指定します。最大反復数は、1以上である必要があります。この設定は入力表または入力ビューの全体に適用され、属性ごとの指定は許可されません。
デフォルトは100です。

- 「対数尤度の改善率」では、モデルに新しいコンポーネントを追加するために必要な対数尤度関数の値の改善率を指定します。
デフォルト値は0.001です。

- 「収束基準」では、EMの収束基準を指定します。収束基準は次のとおりです。

- システム決定(デフォルト)

- ベイジアン情報量規準

- 除外データセット

- 「数値分布」では、数値属性をモデリングするための分布を指定します。分布のオプションは次のとおりです。

- ベルヌーイ

- ガウス

- システム決定(デフォルト)

ベルヌーイ分布やガウス分布を選択した場合、すべての数値属性が同じ分布を使用してモデリングされます。システム決定の分布の場合は、個々の属性で、データに応じて異なる分布(ベルヌーイ分布またはガウス分布)を使用できます。

- 「詳細のレベル」では、クラスタ(セントロイド、ヒストグラムおよびルール)の記述統計の収集を有効または無効にします。クラスタ統計を無効にすると、モデルが小さくなり、計算されるモデル詳細が減ります。

- 「すべて」を選択すると、アルゴリズム設定が有効になります。

- 「階層」を選択すると、アルゴリズム設定が無効になります。

- 「属性ルール・サポートの最小パーセント」では、属性をクラスタ・ルールに含めるためにその属性に存在する必要があるクラスタに割り当てられたデータ行のパーセンテージを指定します。デフォルト値は0.1です。

- 「データの準備と分析」では、データの準備と分析の設定を指定します。選択内容を表示または変更するには、「設定」をクリックします。

- 「乱数シード」では、期待値の最大化で使用されるランダム・ジェネレータのシードを制御します。この値は、負でない整数である必要があります。デフォルトは0です。

- 「モデル検索」では、EMでの検索を有効にし、様々なモデル・サイズの中から最適なサイズを選択できます。デフォルトでは、「無効化」に設定されています。

- 「小さいコンポーネントの削除」では、アルゴリズムでソリューションから小さいコンポーネントを削除できるようにします。デフォルトでは、「有効化」に設定されています。

完了後、「OK」をクリックします。

- EMデータの準備と分析の設定

EMデータの準備と分析の設定

このダイアログ・ボックスでは、次の設定を表示または変更できます。

- 「相関2D属性の最大数」では、EMモデルで使用される相関2次元属性の最大数を指定します。2次元属性は、単純な(ネストしていない)データ型の列に対応します。
デフォルトは50です。

- 「ネストした列ごとの予測数」では、ネストした各列で使用される予測の数を指定します。指定した数の予測よりも列の個別属性の数が少ない場合、データの予測は行われません。この設定は、すべてのネストしている列に適用されます。
デフォルトは50です。

- 「変位値ビニングの数(数値型の列)」では、複数値のベルヌーイ分布において、数値列のモデリングに使用される分位ビンの数を指定します。
デフォルトは「システム決定」です。

- 「TopNビニングの数」(カテゴリ型の列)では、複数値のベルヌーイ分布において、カテゴリ型の列のモデリングに使用される上位Nビンの数を指定します。
デフォルトは「システム決定」です。

- 「等幅ビニングの数(数値型の列)」では、数値型の列のクラスタ統計を収集するために使用される等幅ビンの数を指定します。
デフォルトは11です。

- 「相関関係のない2D属性を含める」では、相関関係のない2次元属性をモデルに含めるかどうかを指定します。2次元属性は、ネストされていない列に対応します。
値は次のとおりです。

- システム決定(デフォルト)

- 有効化

- 無効化

変更を完了したら、「OK」をクリックします。

EMモデル・ビューア

EMモデル・ビューアでEMモデルを表示および調べることができます。

「ツリー」タブがデフォルトで表示されます。EMモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア
ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

- クラスタ(ビューア)
「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

- クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)
クラスタ・モデル・ビューアの「設定」タブには、モデル・サマリーおよびモデル入力に関する情報が含まれています。

- EM、KMおよびOCの「比較」
「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

- コンポーネント(EM)
「コンポーネント」タブには、EMモデルのコンポーネントに関する詳細情報が表示されます。

- 詳細(EM)
「詳細」タブには、期待値の最大化モデルに関するグローバルな詳細が含まれています。

EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

期待値の最大化、k-Meansおよび直交クラスタリングの各ツリー・ビューアの動作は同じです。ツリーを表示すると、次のようになります。

- ワークフロー・サムネイルが開き、ツリー全体のビューが示されます。

- 「構造」ウィンドウは、ツリーの移動および分析を実行する場合に役立ちます。

EM、KMおよびOCの「比較」を使用して、特定のノードの属性を、母集団の属性と比較できます。

特定のノードに関する情報を表示するには、次の手順を実行します。

1. ノードを選択します。

2. 下部のペインでは、次に示す各タブに情報が表示されます。

- 重心: クラスタの重心を表示します。

- クラスタ・ルール: クラスタのすべての要素が満たすルールを表示します。

表示コントロール:

次のコントロールによってツリーの表示全体が制御されます。

- ズームイン: ダイアグラムにズームインし、ルールの詳細ビューを表示します。

- ズームアウト: ダイアグラムをズームアウトし、ルールの大部分またはすべてのビューを表示します。

- パーセント・サイズ: ビューの拡大率を正確なパーセンテージで選択できます。

- ウィンドウに合せる: ダイアグラム全体が画面内に収まるまでダイアグラムからズームアウトします。

- レイアウト・タイプ: 水平レイアウトまたは垂直レイアウトを選択でき、デフォルトは垂直レイアウトとなっています。

- 展開: すべてのノードにツリーのブランチが表示されます。

- 詳細の表示: 各ツリー・ノードの詳細データを表示します。もう一度クリックすると、詳細が非表示になります。

- 上位の属性: 上位Nの属性を表示します。デフォルトでは、Nは5です。Nを変更するには、リストから別の数を選択します。

- リフレッシュ: 変更された「問合せ設定」を適用できます。

- 問合せ設定: 上位数の設定を変更できます。デフォルトは10です。別の数を新しいデフォルト値として保存できます。

- ルールの保存

関連項目

- ルールの保存

- 「「構造」ウィンドウ」

- EM、KMおよびOCの「比較」

- ワークフローのサムネイル

クラスタ(ビューア)

「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

EM、KMおよびOCの「クラスタ」タブは同じように動作します。

次の情報が表示されます:

- クラスタ: 表示されるクラスタのID。別のクラスタを表示するには、メニューから別のIDを選択します。「リーフのみ」を選択して、リーフのみ(終端クラスタ)を表示できます。「リーフのみ」がデフォルトです。

- フェッチ・サイズ: デフォルトは20です。この値は変更できます。
「フェッチ・サイズ」を変更した場合は、「問合せ」をクリックして、新しい表示を確認します。

グリッドには、クラスタ内の属性がリストされます。各属性について、次の情報が表示されます。

- 属性の「名前」。

- クラスタ内の属性値の「ヒストグラム」。

- 数値、およびパーセンテージを示す棒の両方として表示される「信頼度」。信頼度が非常に小さい場合、棒は表示されません。

- 支持度(ケースの数)。

- 平均。数値属性の場合に表示されます。

- 最頻値。カテゴリ属性の場合に表示されます。

- 分散

大きいバージョンのヒストグラムを表示する場合は、属性を選択すると、ヒストグラムがグリッドの下に表示されます。ヒストグラム内の棒の上にカーソルを置いて、正確な値など、ヒストグラムの詳細を表示します。

特定の属性名や特定の最頻値で属性リストを検索できます。検索するには、検索ボックスを使用します。

ドロップダウン・リストでは、「属性」 (デフォルト)または最頻値でグリッドを検索できます。の横のボックスに検索語を入力します。

検索をクリアする場合は、をクリックします。

他のタブ: NBモデル・ビューアには、次のようなタブもあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定

関連項目

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定(KM)

クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)

クラスタ・モデル・ビューアの「設定」タブには、モデル・サマリーおよびモデル入力に関する情報が含まれています。

情報は次のタブに表示されます。

EM、KMおよびOCの「比較」

「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

EM、KMおよびOCの「比較」タブは同じように動作します。この表示では、比較する2つのクラスタを選択できます。

次のタスクを実行できます。

- クラスタの比較: 比較するクラスタは、リストから選択します。クラスタの比較では、属性値が比較されます。この比較はグリッドに表示されます。「比較」を使用して、個々のクラスタを母集団と比較します。

- クラスタ名の変更: クラスタ名を変更するには、「編集」 をクリックします。これにより、「クラスタ名の変更」ダイアログ・ボックスが開きます。デフォルトでは、リーフのみが表示されます。すべてのノードを表示するには、「リーフのみ表示」の選択を解除します。デフォルトのフェッチ・サイズは20です。この値は変更できます。

- 属性の検索: 属性を検索するには、検索ボックスに属性の名前を入力します。ランクで検索することもできます。

- 問合せの作成: 変更を加えた場合は、「問合せ」をクリックします。

各クラスタに関して、ヒストグラムが生成され、そのクラスタ内の属性値が表示されます。クラスタの拡大されたヒストグラムを表示するには、目的の属性をクリックします。拡大されたヒストグラムが属性グリッドの下に表示されます。

場合によっては、クラスタ内にヒストグラムが存在しないことがあります。

コンポーネント(EM)

「コンポーネント」タブには、EMモデルのコンポーネントに関する詳細情報が表示されます。

このタブは、複数のペインに分かれています。

上のペインでは、表示するクラスタを指定します。

- コンポーネント: クラスタを識別する整数です。デフォルト値は1です。

- 優先度: 指定したコンポーネントの優先度です。

- 属性名でフィルタ: 必要な属性のみを表示できます。属性名を入力して、問合せをクリックします。

- フェッチ・サイズ: フェッチされるレコード数です。デフォルトは2,000です。

中央のペインには、指定したコンポーネントの属性に関する次の情報が表示されます。

- 検索ボックスを使用して、指定した属性を検索できます。

- 属性は、グリッドに表示されます。グリッドには、属性(名前)、分布(ヒストグラムとして)、および平均と分散(数値属性のみ)がリストされます。
これらの列のいずれかをソートするには、その列タイトルをクリックします。

- 属性のより大きいバージョンのヒストグラム、および分布に関する情報を表示するには、属性を選択します。ヒストグラムが下のペインに表示されます。

下のペインに、選択したヒストグラム、データおよび予測(ある場合)のより大きいバージョンが次のように表示されます。

- 「グラフ」タブには、選択した属性のより大きなバージョンのヒストグラムが含まれています。

- 「データ」タブには、ヒストグラム・ビンの頻度が表示されます。

- 「予測」タブでは、グリッドに予測が表示され、各属性のサブ名の「値」および「係数」がリストされます。

詳細(EM)

「詳細」タブには、期待値の最大化モデルに関するグローバルな詳細が含まれています。

次の情報が表示されます:

- 対数尤度の改善率

- クラスタ数

- コンポーネント数

明示的セマンティック分析

明示的セマンティック分析アルゴリズムでは、特異値分解などの潜在的セマンティック分析手法により導出される潜在特徴のかわりに、既存のナレッジ・ベースの概念が特徴として使用されます。

各概念または特徴は属性ベクトルまたは特徴IDで表されます。これらの属性ベクトルの要素は、対応する属性と概念の間の関連の強さを定量化するものです。属性ベクトルの要素は、概念のプロパティを示す質的な値となる場合もあります。明示的セマンティック分析では、すべての属性をナレッジ・ベースの概念(つまり、概念-属性の関連値のベクトル)にマップする転置インデックスを作成します。(ESA)は、ドキュメント・コーパスをナレッジ・ベースとして使用するベクトル形式のテキスト表現(個々の単語またはドキュメント全体)です。ESAでは、単語とドキュメントは次のように表されます。

- 単語: テキスト・コーパスのtf-idfマトリックスにおける列ベクトルとして表されます。一般的なテキスト・コーパスはWikipediaです。

- ドキュメント(複数の単語からなる文字列): 単語を表すベクトルの重心として表されます。

Oracle Data MiningにはWikipediaをベースとした事前構築済ESAモデルが用意されており、ユーザーはそのモデルをOracle Data Minerにインポートしてデータ・マイニングを行うことができます。

- アルゴリズムの使用
明示的セマンティック分析(ESA)アルゴリズムはテキスト処理分野で使用できます。

- サポートされているマイニング・モデル
明示的セマンティック分析でサポートされているデータ・マイニング・モデルがリストされます。

- ESAアルゴリズム設定
明示的セマンティック分析アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- ESAモデル・ビューア
ESAモデル・ビューアには、ESA係数、アラート、特徴およびアルゴリズム設定が表示されます。

アルゴリズムの使用

明示的セマンティック分析(ESA)アルゴリズムはテキスト処理分野で使用できます。

具体的なテキスト処理領域は次のとおりです。

- ドキュメント分類

- セマンティック関連の計算

- 情報の取得

サポートされているマイニング・モデル

明示的セマンティック分析でサポートされているデータ・マイニング・モデルがリストされます。

データ・マイニング・モデルは次のとおりです。

- モデル・ノード

- モデル詳細ノード

- 適用ノード

ESAアルゴリズム設定

明示的セマンティック分析アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

設定は次のとおりです。

- アルゴリズム名: 明示的セマンティック分析の名前が表示されます。

- 自動準備: 「オン」(デフォルト)になっています。自動データ準備を示します。

- テキスト機能の最大数: テキストの特徴の数が表示されます。

- 最小アイテム: 入力行に表示する必要があるゼロ以外のエントリの最小数を決定します。デフォルト値は次のとおりです。

- テキスト入力の場合: 100

- テキスト以外の入力の場合: 0

- トークンに必要な最小行数: トークンに必要な最小行数が表示されます。

- 欠落値の処理: 単純なデータ型の列に値が欠損している場合、質的データの欠損値は最頻値に、量的データの欠損値は平均値に自動的に置換されます。ネストした列に欠損値がある場合、アルゴリズムではそれらをスパースとして解釈します。

- サンプリング: 「有効」または「無効」を指定します。

- しきい値: しきい値(変換後の構築データの下限値)を設定します。負でない数値である必要があります。デフォルトは0.00000001です。

- 上位N機能: 属性ごとの特徴の最大数を制御します。

ESAモデル・ビューア

ESAモデル・ビューアには、ESA係数、アラート、特徴およびアルゴリズム設定が表示されます。

モデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 係数: ESA係数が表示されます。特徴IDを指定して係数やその属性を検索できます

- 特徴

- 設定

- アラート: パーティション化されたモデルに関するアラートが表示されます(存在する場合)。

- 特徴
「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

- 設定(ESA)
「設定」タブでは、モデル、アルゴリズム、入力およびテキストの特徴に関する一般情報が次のタブに表示されます。

- 係数(ESA)
選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。特徴IDを指定して特徴を検索できます。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- ESAアルゴリズム設定

特徴

「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

下部のパネルには、次のタブがあります。

- タグ・クラウド: 選択した特徴がタグ・クラウド形式で表示されます。特徴タグを係数順またはアルファベット順にソートできます。昇順または降順で表示することもできます。クラウド画像をコピーして保存するには、右クリックして次のいずれかを選択します。

- 画像を別名で保存

- 画像をクリップボードにコピー

- 係数: 選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。

設定(ESA)

「設定」タブでは、モデル、アルゴリズム、入力およびテキストの特徴に関する一般情報が次のタブに表示されます。

- サマリー: 次の3つのカテゴリの情報が表示されます。

- 一般: モデル名、モデル・タイプ、作成日、期間など、モデルに関する一般情報が表示されます。

- アルゴリズム: アルゴリズムに関する情報が表示されます。

- ビルド詳細: 計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

- 入力: 各属性の名前、データ型、マイニング・タイプ、データ準備およびパーティション・キーが表示されます。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

- テキストの機能: このタブは、テキスト処理が行われる場合にのみ表示されます。このタブには、単語がそれに関連するドキュメント頻度とともに表示されます。

係数(ESA)

選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。特徴IDを指定して特徴を検索できます。

- をクリックします。「値の検索」ダイアログ・ボックスで、検索する特徴を入力します。特徴を検索する際には、その他のパラメータを指定することもできます。

- をクリックして、特徴を問い合せます。

一般化線形モデル

一般化線形モデル(GLM)は、線形モデリング用の統計的手法です。Oracle Data Miningでは、回帰および分類の両方に対してGLMがサポートされています。

次の項目では、GLMモデルについて説明します。

- 一般化線形モデルの概要
一般化線形モデル(GLM)は、線形回帰と呼ばれる線形モデルのクラスを含み、このクラスを拡張したものです。

- GLM分類モデル
分類ノードを使用すると、GLM分類モデルを構築、テストおよび適用できます。

- GLM分類アルゴリズム設定
GLMアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- GLM分類モデル・ビューア
GLMCはロジスティック回帰とも呼ばれます。GLM分類(GLMC)モデル・ビューアには、GLMCモデルの特性が表示されます。

- GLM回帰モデル
回帰ノードを使用すると、GLM回帰モデルを構築、テストおよび適用できます。

- GLM回帰アルゴリズム設定
回帰の一般化線形モデルでサポートされている設定がリストされます。

- GLM回帰モデル・ビューア
GLM回帰(GLMR)モデル・ビューアには、GLMRモデルの特性が表示されます。GLMRは、線形回帰とも呼ばれます。

一般化線形モデルの概要

一般化線形モデル(GLM)は、線形回帰と呼ばれる線形モデルのクラスを含み、このクラスを拡張したものです。

Oracle Data Miningは、GLMモデルのファミリのうち最もよく使用されている次の2つのアルゴリズムを備えています。これらのアルゴリズムでは、最もよく使用されているリンク関数および分散関数が使用されます。

- 線形回帰: 恒等リンク関数および分散関数(定数1に等しい: 応答値の範囲に対する一定分散)を使用します。

- ロジスティック回帰: ロジスティック・リンク関数および2項分散関数を使用します。

Oracle Database 12c以上では、特徴選択および特徴の生成を実装するために、GLM分類およびGLM回帰が拡張されています。この機能は、指定されている場合、アルゴリズムのパフォーマンスを向上し、精度と解釈性を改善できます。

- 線形回帰

- ロジスティック回帰

- GLM用のデータ準備

線形回帰

線形回帰は、Oracle Data MiningでサポートされているGLM回帰アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、ターゲット値の範囲に対する一定分散およびターゲット変換を想定していません。

ロジスティック回帰

2項ロジスティック回帰は、Oracle Data MiningでサポートされているGLM分類アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、ロジット・リンク関数および2項分散関数を使用します。

GLM用のデータ準備

GLMでは自動データ準備を使用することをお薦めします。

GLM分類モデル

分類ノードを使用すると、GLM分類モデルを構築、テストおよび適用できます。

GLM分類モデルで次のタスクを実行できます。

- GLM分類モデルの構築およびテスト: GLM分類(GLMC)モデルを構築およびテストする場合は、分類ノードを使用します。デフォルトでは、分類ノードはそれ自体が構築したモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。テスト・ノードを使用してモデルをテストすることもできます。

- GLM分類モデルのチューニング: GLM分類モデルを構築およびテストした後に、そのモデルをチューニングできます。

- GLM分類モデルの適用: GLM分類モデルを適用する場合は、適用ノードを使用します。

関連項目

- 「分類ノード」

- 「分類モデルのテスト」

- 「分類モデルのチューニング」

GLM分類アルゴリズム設定

GLMアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

分類の設定には次のようなものがあります。

- 行診断の生成: デフォルトでは、「行診断の生成」の選択は解除されています。行診断を生成するには、このオプションを選択し、「ケースID」も指定する必要があります。
「ケースID」を指定しないと、この設定は使用可能になりません。

モデル・ビューアの「診断」タブで「行診断」を表示できます。行診断をさらに分析するには、モデル詳細ノードを使用して行の診断表を抽出します。

- 信頼水準: 1.0より小さい正の数です。この値は、モデルによって計算される信頼限界内に真の確率が収まる確度を示します。デフォルトの信頼度は0.95です。

- 参照クラス名: 参照ターゲット・クラスは、2項ロジスティック回帰モデルで参照として使用されるターゲット値です。その他の(非参照)クラスに対しては確率が生成されます。デフォルトでは、アルゴリズムは普及率の最も高い値(ほとんどのケース)を選択します。タイの値が存在する場合、属性値は英数字の昇順でソートされます。「参照クラス名」のデフォルトは「システム決定」、つまり、アルゴリズムによって値が決定されます。

- 欠損値の処理: デフォルトは平均最頻値、つまり、量的な値には平均、質的な値には最頻値を使用します。「行の削除」を選択して、欠損値が含まれる行を削除することもできます。欠損値が含まれる行を削除する場合は、モデルが適用されるすべてのデータに同じ欠損値処理(行の削除)を適用する必要があります。

- 行の重み列の指定: デフォルトでは、「行の重み列」は指定されていません。「行の重み列」は、行の重み要素を含むトレーニング・データの列です。
行の重みは、特定の構成が複数回繰り返される試用を設計する場合のように、繰返し行のコンパクトな表現として使用できます。

また、行の重みは、モデルの作成中に特定の行を強調するためにも使用できます。たとえば、より新しい行を優先し、古い可能性のあるデータを避けるようにモデルにバイアスをかけます。

「行の重み列」を指定するには、チェック・ボックスを選択し、リストから列を選択します。

- 特徴選択: デフォルトでは、特徴選択の選択は解除されています。この設定では、Oracle Database 12c以上に接続している必要があります。「機能選択」を指定するには、または「機能選択」設定の表示や指定を行うには、「オプション」をクリックして、機能選択オプション・ダイアログ・ボックスを開きます。
「機能選択」を選択した場合、「リッジ回帰」の選択は自動的に解除されます。

注意:

「機能選択」設定は、Oracle Database 12c以上で使用できます。

- ソルバー: GLMソルバーを選択できます。オプションは次のとおりです。

- システム決定(デフォルト)

- 確率的勾配降下

- コレスキー

- QR

スパース・ソルバー: デフォルトでは、この設定は無効になっています。

- リッジ回帰: Oracle Database 11gおよび12c以上の両方において、デフォルトでは、「リッジ回帰」はシステムによって決定されます(無効化されません)。

注意:

Oracle Database 11gおよびOracle Database 12c以上の両方において、「リッジ回帰」設定は一貫性がある(システムによって決定される)必要があります。

「リッジ回帰」を選択した場合、「機能選択」は自動的に選択が解除されます。

リッジ回帰は、多重共線性を補う手法です(相関関係にある予測子を使用する多変量回帰)。Oracle Data Miningでは、回帰および分類の両マイニング機能に対してリッジ回帰がサポートされています。

「リッジ回帰」のオプションを指定するには、「オプション」をクリックして、リッジ回帰オプション・ダイアログ・ボックスを開きます。

「リッジ回帰」が有効な場合、戻されるグローバルな詳細がより少なくなります。たとえば、「リッジ回帰」が有効な場合、予測限界は生成されません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)に接続されているときに、GLMモデルの構築時にエラーORA-40024が発生した場合は、「リッジ回帰」を有効にして、モデルを再構築します。

- 収束許容値: GLMアルゴリズムの収束許容値を決定します。値は0から1までの範囲内(0と1は含まない)にある必要があります。デフォルトは「システム決定」です。

- 反復数: GLMアルゴリズムにおける最大反復数を制御します。デフォルトは、システムによって決定されます。

- バッチ行: ソルバーで使用されるバッチ内の行数を制御します。デフォルトは2000です。

- 近似計算: パフォーマンスを向上させるために、アルゴリズムで近似計算を使用するかどうかを指定します。GLMでは、数多くの行を持つデータ密度の高い(データがまばらではない)データ・セットが近似処理に適しています。
近似計算の値を次に示します。

- システム決定(デフォルト)

- 有効化

- 無効化

- 機能選択オプション・ダイアログ
機能選択オプション・ダイアログ・ボックスでは、GLMCまたはGLMRモデルの特徴選択を指定できます。

- 参照値の選択(GLMC)
「参照値の選択」ダイアログ・ボックスでは、一般化線形モデルの参照値を設定できます。

- リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMC)

特徴選択オプション・ダイアログ

機能選択オプション・ダイアログ・ボックスでは、GLMCまたはGLMRモデルの特徴選択を指定できます。

「アルゴリズム設定」タブで「機能選択」を選択すると、「リッジ回帰」の選択が自動的に解除されます。「機能選択」を選択し、「オプション」をクリックします。機能選択オプション・ダイアログ・ボックスで、次の設定を指定します。

注意:
この設定では、Oracle Database 12c以上に接続している必要があります。

- プルーニング・モデル: デフォルトでは、「有効化」が選択されています。「無効化」を選択することもできます。

- 特徴の最大数: デフォルト設定は、システムによって決定されます。
複数の特徴を指定するには、「ユーザー指定」をクリックし、特徴の整数を入力します。

- 特徴選択の条件: デフォルト設定は、システムによって決定されます。次のいずれかを選択できます。

- 赤池情報量

- シュワルツのベイジアン情報量

- リスク・インフレーション

- アルファ投資

- 特徴識別: デフォルト設定は、システムによって決定されます。
次を選択することもできます。

- サンプリングの有効化

- サンプリングの無効化

- 特徴の受入れ: デフォルト設定は、システムによって決定されます。
次を選択することもできます。

- 厳密

- 寛容

- カテゴリ型予測子の処理: デフォルトでは、「一度に1つずつ追加」が選択されています。「一度にすべてを追加」を選択することもできます。
デフォルトである「一度に1つずつ追加」をそのまま使用する場合、特徴の生成は選択されません。「機能の生成」を選択すると、デフォルトでは「二次候補」になります。「三次候補」を選択することもできます。

参照値の選択(GLMC)

「参照値の選択」ダイアログ・ボックスでは、一般化線形モデルの参照値を設定できます。

一般化線形モデルの参照値を設定するには、次の手順を実行します。

1. 「詳細設定」ダイアログ・ボックスで、「アルゴリズム設定」タブに移動します。

2. 「参照クラス名」フィールドで、「編集」をクリックします。「参照値の選択」ダイアログ・ボックスが開きます。

3. 「参照値の選択」ダイアログで、「カスタム」を選択します。検索アイコンをクリックして、モデルの参照値を選択します。

4. 「ターゲット値」リストでいずれかの値を選択します。

5. 「OK」をクリックします。

リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMC)

システムによって決定された「リッジ値」を使用するか、独自の値を指定することが可能です。デフォルトでは、システムによって決定された値が使用されます。

「OK」をクリックします。

GLM分類モデル・ビューア

GLMCはロジスティック回帰とも呼ばれます。GLM分類(GLMC)モデル・ビューアには、GLMCモデルの特性が表示されます。

GLMCモデルを表示するには、次のいずれかの方法を使用します。

ビューアには、次のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 比較

- 診断。診断はデフォルトでは生成されません。

- 設定

- 詳細(GLMC)
「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

- 係数(GLMC)
「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

- 比較(GLMC)
GLM分類比較ビューアは、2項分類モデルに対してのみGLMモデルを構築できることを除き、SVM係数比較ビューアに似ています。

- 診断(GLMC)
GLM分類の「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

- 設定(GLMC)
「設定」タブには、モデル・サマリー、アルゴリズム詳細、パーティション詳細(パーティション化されたモデルの場合)などに関する情報が表示されます。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

詳細(GLMC)

「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

メトリックには、メトリックの「名前」およびメトリックの「値」という2つの列が表示されます。次のメトリックが表示されます。

- 切片のみのモデルの適合度に関する赤池の基準(AIC)

- 切片および共変量(予測子)モデルの適合度に関する赤池基準モデル

- 依存平均

- 尤度比のカイ二乗値。

- 尤度比のカイ二乗確率値。

- 尤度比の自由度。

- 収束したモデル(「はい」または「いいえ」)

- 切片のみのモデルの-2対数尤度。

- モデルの-2対数尤度

- パラメータ数(切片を含む係数の数)

- 行数

- 正確な予測比率

- 不正確に予測された行の割合

- 結合ケース予測、つまり、予測を実行できないケース

- 擬似R2乗(CoxおよびSnell)

- Nagelkerke擬似R2乗

- 切片のみのモデルの適合度に関するシュワルツの基準(SC)

- 切片および共変量(予測子)モデルの適合度に関するシュワルツの基準

- 終了(正常かどうか)

- 有効な共分散行列(「はい」または「いいえ」)

注意:

計算されたメトリックの実際のリストは、モデル設定によって異なります。

他のタブ: ビューアには、次のようなタブもあります。

- 係数

- 比較

- 診断(生成された場合)

- 設定

関連項目

- 係数(GLMC)

- 比較(GLMC)

- 診断(GLMC)

- 設定(GLMC)

係数(GLMC)

「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

ビューアでは、係数が表示される順序を制御するソート、および表示する係数を選択するフィルタリングがサポートされています。

デフォルトでは、絶対値で係数をソートします。「絶対値でソート」の選択を解除した場合は、「問合せ」をクリックします。

デフォルトのフェッチ・サイズは1000レコードです。フェッチ・サイズを変更するには、新しいレコード数を指定して、「問合せ」をクリックします。

注意:

このタブで基準を変更した後に、「問合せ」をクリックしてデータベースに問い合せます。「絶対値でソート」の選択や選択の解除、フェッチ・サイズの変更などの変更の場合にも、「問合せ」をクリックする必要があります。

係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。係数が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

- ターゲット値: 特定のターゲット値を選択し、それらの係数のみを表示します。デフォルトでは、発生頻度が最も低い値の係数が表示されます。ターゲット値に係数がない場合もあり、その場合、リストにはエントリがありません。

- 絶対値でソート: デフォルトでは、絶対値で係数のリストをソートしますが、このオプションの選択は解除できます。

- フェッチ・サイズ: 表示される行数。デフォルトは1000です。すべての係数が表示されているかどうかを確認するには、表示されている行数よりも大きいフェッチ・サイズを選択します。

係数は、グリッドにリストされます。項目がリストされていない場合、そのターゲット値に係数はありません。係数グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- 係数: 選択したターゲット値の線形係数推定値が表示されます。各係数の前に棒が表示されます(重なっている場合もあります)。棒は、係数の相対サイズを示します。正の値の場合、棒は明るい青色で、負の値の場合、棒は赤色です。(値が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。)

- 標準化係数: 予測子の標準偏差の割合で、ターゲットの標準偏差に再スケーリングされた係数。
標準化係数では、すべての係数が同じスケール上に配置されるため、大きい係数と小さい係数を一目で識別できます。

- Exp (係数)。係数の指数です。

- 予測の「標準エラー」。

- Waldカイ2乗

- カイ2乗よりも大きい「確率」

- テスト統計: 線形回帰の場合は係数推定値のt値、ロジスティック回帰の場合は係数推定値のWaldカイ2乗値

- テスト統計の「確率」。モデルの特定の属性の重要度を分析するのに使用されます。

- 分散拡大係数

- 切片の場合は0

- ロジスティック回帰の場合はNull

- 「係数の下限」、係数の信頼限界値の下限

- 「係数の上限」、係数の信頼限界値の上限

- Exp (係数)

- ロジスティック回帰の場合は指数係数

- 線形回帰の場合はNull

- Exp(係数の下限)

- ロジスティック回帰の場合、信頼限界値の下限に対する指数係数

- 線形回帰の場合はNull

- Exp(係数の上限)

- ロジスティック回帰の場合、信頼限界値の上限に対する指数係数

- 線形回帰の場合はNull

注意:

各係数に対して、必ずしもすべての統計が戻されるわけではありません。

次のいずれかに該当する場合、統計はnullです。

- 統計がマイニング機能に適用されません。たとえば、「Exp(係数)」は線形回帰には適用されません。

- システム・リソースの制限のために、統計を計算できません。

- 統計の値が無限です。

- リッジ回帰を使用してモデルが構築されたか、または構築中に共分散マトリックスの異常が検出された場合に、係数限界値(上限および下限)の値がNULLになります。

他のタブ: ビューアには、次のようなタブもあります。

- 係数

- 比較

- 診断

- 設定

- GLMC係数のソートおよび検索
数値型の列は、列のタイトルをクリックしてソートできます。

GLMC係数のソートおよび検索

数値型の列は、列のタイトルをクリックしてソートできます。

たとえば、係数を数値の増加順に配置するには、グリッド内の「係数」をクリックします。

を使用して、項目を検索します。デフォルトでは、「属性」(名前)で検索されます。

表示される列を制限する検索オプションがあります。(または)/(および)の接尾辞を指定したフィルタ設定を使用すると、スペースで区切られた複数の文字列を入力できます。たとえば、「属性/値/係数(または)」を選択すると、文字列A .02によって、属性または値タイプが文字Aで始まるか、係数が0.02で始まるすべての列が生成されます。

検索をクリアする場合は、をクリックします。

比較(GLMC)

GLM分類比較ビューアは、2項分類モデルに対してのみGLMモデルを構築できることを除き、SVM係数比較ビューアに似ています。

2つのターゲット・クラス値のみを比較に使用できます。

他のタブ: ビューアには、次のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 診断

- 設定

関連項目

- 詳細(GLMC)

- 係数(GLMC)

- 診断(GLMC)

- 設定(GLMC)

診断(GLMC)

GLM分類の「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

結果をフィルタ処理できます。

注意:

診断はデフォルトでは生成されません。診断を生成するには、「ケースID」を指定し、「詳細設定」で「行診断の生成」を選択します。

次の情報が「診断」グリッドに表示されます。

- CASE_ ID

- トレーニング・データ内の行のTARGET_VALUE

- TARGET_VALUE_PROB (ターゲット値に関連付けられている確率)

- HAT (ハット・マトリックスの対角要素の値)

- WORKING_RESIDUAL (調整済従属変数に関する残差)

- PEARSON_RESlDUAL (ターゲットの推定標準偏差によってスケーリングされた生の残差)

- DEVIANCE_RESIDUAL (モデルの全体的な適合度に対する寄与率)

- C (信頼区間の変位診断)

- CBAR (信頼区間の変位診断)

- DIFDEV (特定の観測値を削除したことによる逸脱度の変化)

- DIFCHISQ (ピアソンのカイ2乗の変化)

他のタブ: ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 比較

- 設定

関連項目

- 詳細(GLMC)

- 係数(GLMC)

- 比較(GLMC)

- 設定(GLMC)

設定(GLMC)

「設定」タブには、モデル・サマリー、アルゴリズム詳細、パーティション詳細(パーティション化されたモデルの場合)などに関する情報が表示されます。

「パーティション」フィールドで、パーティション名をクリックします。パーティションの詳細が「パーティションの詳細」ウィンドウに表示されます。

をクリックして「パーティションの選択」ダイアログ・ボックスを開くと、パーティション・キーに基づいてフィルタ処理されたパーティションが表示されます。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー
「サマリー」タブには、モデル、アルゴリズム設定およびビルド詳細の特性に関する情報が含まれています。

- 入力
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

- パーティション・キー
「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

- 重み
「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

- ターゲット値(GLMC)
「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

関連項目

- パーティションの選択

サマリー

「サマリー」タブには、モデル、アルゴリズム設定およびビルド詳細の特性に関する情報が含まれています。

一般設定セクションには、次の情報が含まれています。

- 名前

- タイプ

- アルゴリズム

- ターゲット属性

- 作成日

- モデル構築の期間

- コメント

「アルゴリズム設定」では、モデル構築を制御します。「アルゴリズム」設定は構築ノードを定義するときに指定します。

モデルが構築されると、システムによって計算された値がこのタブに表示されます。たとえば、「リッジ回帰の有効化」で「システム決定」を選択した場合、このタブには「リッジ回帰」が有効になっているかどうか、および計算されたリッジ値が表示されます。

「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

他のタブ: 「設定」タブには、次に示すその他のタブがあります。

- 入力

- ターゲット値

関連項目

- 入力

- ターゲット値(GLMC)

- 「一般設定」

- GLM分類アルゴリズム設定

入力

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

パーティション・キー

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列とともに次の詳細がリストされます。

- パーティション名

- ソース

- データ型

- 値

重み

「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

モデルをチューニングすると、重みが変更される場合があります。

ターゲット値(GLMC)

「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

他のタブ: 「設定」タブには、次に示すその他のタブがあります。

- サマリー

- 入力

関連項目

- サマリー

- 入力

GLM回帰モデル

回帰ノードを使用すると、GLM回帰モデルを構築、テストおよび適用できます。

GLM回帰モデルで次のタスクを実行できます。

- GLM回帰モデルの構築およびテスト: GLM回帰(GLMR)モデルを構築およびテストする場合は、回帰ノードを使用します。デフォルトでは、回帰ノードはそれ自体が構築したモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。テスト・ノードを使用してモデルをテストすることもできます。

- GLM回帰モデルの適用: GLM回帰モデルを適用する場合は、適用ノードを使用します。

関連項目

- 「適用ノード」

- 回帰ノード

- 「テスト・ノード」

- 「回帰モデルのテスト」

GLM回帰アルゴリズム設定

回帰の一般化線形モデルでサポートされている設定がリストされます。

回帰の設定は次のとおりです。

- 「行診断の生成」は、デフォルトで「オフ」に設定されています。行診断を生成するには、このオプションを選択し、「ケースID」も指定する必要があります。
「ケースID」を指定しないと、この設定は使用可能になりません。

モデルの表示時に「診断」タブで「行診断」を表示できます。行診断をさらに分析するには、モデル詳細ノードを使用して行の診断表を抽出します。

- 信頼水準: 1.0より小さい正の数です。この水準は、モデルによって計算される信頼限界内に真の確率が収まる確度を示します。デフォルトの信頼度は0.95です。

- 欠落値の処理: デフォルトは「平均モード」です。つまり、量的な値には平均、質的な値には最頻値を使用します。「行の削除」を選択して、欠損値が含まれる行を削除することもできます。欠損値が含まれる行を削除する場合は、モデルが適用されるすべてのデータに同じ欠損値処理(行の削除)を適用する必要があります。

- 行の重み列の指定: 「行の重み列」は、行の重み要素を含むトレーニング・データの列です。デフォルトでは、「行の重み列」は指定されていません。行の重みは次の目的で使用できます。

- 特定の構成が複数回繰り返される試用を設計する場合のように、繰返し行のコンパクトな表現として。

- モデルの作成中に特定の行を強調するため。たとえば、より新しい行を優先し、古い可能性のあるデータを避けるようにモデルにバイアスをかけます。

- 機能選択: この設定では、Oracle Database 12cに接続している必要があります。デフォルトでは、特徴選択の選択は解除されています。「機能選択」を指定するには、または「機能選択」設定の表示や指定を行うには、「オプション」をクリックして、機能選択オプション・ダイアログ・ボックスを開きます。
「機能選択」を選択した場合、「リッジ回帰」の選択は自動的に解除されます。

注意:

特徴選択設定は、Oracle Database 12cでのみ使用できます。

- ソルバー: GLMソルバーを選択できます。オプションは次のとおりです。

- システム決定

- 確率的勾配降下

- コレスキー

- QR

スパース・ソルバー: デフォルトでは、この設定は無効になっています。

- リッジ回帰: リッジ回帰は、多重共線性を補う手法です(相関関係にある予測子を使用する多変量回帰)。Oracle Data Miningでは、回帰および分類の両マイニング機能に対してリッジ回帰がサポートされています。
Oracle Database 11gおよびOracle Database 12cの両方において、デフォルトでは、「リッジ回帰」はシステムによって決定されます(無効化されません)。「リッジ回帰」を選択した場合、「機能選択」は自動的に選択が解除されます。

「リッジ回帰」のオプションを指定するには、「オプション」をクリックして、リッジ回帰オプション・ダイアログ・ボックスを開きます。

「リッジ回帰」が有効な場合、戻されるグローバルな詳細がより少なくなります。たとえば、「リッジ回帰」が有効な場合、予測限界は生成されません。

注意:

Oracle Database 11gリリース2 (11.2)に接続されているときに、GLMモデルの構築時にエラーORA-40024が発生した場合は、「リッジ回帰」を有効にして、モデルを再構築します。

- 収束許容値: GLMアルゴリズムの収束許容値を決定します。値は0から1までの範囲内(0と1は含まない)にある必要があります。デフォルトは「システム決定」です。

- 反復数: GLMアルゴリズムにおける最大反復数を制御します。デフォルトは、システムによって決定されます。

- バッチ行: ソルバーで使用されるバッチ内の行数を制御します。デフォルトは2000です。

- 近似計算: パフォーマンスを向上させるために、アルゴリズムで近似計算を使用するかどうかを指定します。GLMでは、数多くの行を持つデータ密度の高い(データがまばらではない)データ・セットが近似処理に適しています。
近似計算の値を次に示します。

- システム決定(デフォルト)

- 有効化

- 無効化

- リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMR)
リッジ回帰オプション・ダイアログ・ボックスでは、回帰の一般化線形モデルのリッジ値を設定できます。

- 参照値の選択(GLMR)
「参照値の選択」ダイアログ・ボックスでは、回帰の一般化線形モデルの参照値を設定できます。

関連項目

- 特徴選択オプション・ダイアログ

リッジ回帰オプション・ダイアログ(GLMR)

リッジ回帰オプション・ダイアログ・ボックスでは、回帰の一般化線形モデルのリッジ値を設定できます。

システムによって決定された「リッジ値」を使用するか、独自の値を指定することが可能です。デフォルトでは、システムによって決定された値が使用されます。「分散拡大係数の生成」(VIF)は、デフォルトでは選択されていません。

参照値の選択(GLMR)

「参照値の選択」ダイアログ・ボックスでは、回帰の一般化線形モデルの参照値を設定できます。

値を選択するには、次の手順を実行します。

1. 「編集」をクリックします。

2. 「参照値の選択」ダイアログ・ボックスで、「カスタム」をクリックします。

3. 「ターゲット値」フィールド内のいずれかの値を選択します。

4. 「OK」をクリックします。

GLM回帰モデル・ビューア

GLM回帰(GLMR)モデル・ビューアには、GLMRモデルの特性が表示されます。GLMRは、線形回帰とも呼ばれます。

GLMモデルのデフォルト名は、名前にGLMが含まれます。

GLMRビューアが新しいタブで開きます。

「詳細」タブがデフォルトで表示されます。

GLM回帰モデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 診断(デフォルトでは、診断は生成されません)

- 設定

- 係数(GLMR)
「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

- 詳細(GLMR)
「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

- 診断(GLMR)
「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

- 設定(GLMR)
「設定」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

係数(GLMR)

「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

ビューアでは、係数が表示される順序、および表示する係数を選択するためにフィルタリングされる順序を制御するソートがサポートされています。

デフォルトでは、係数は絶対値でソートされます。「絶対値でソート」の選択を解除するか、選択し、「問合せ」をクリックできます。

デフォルトのフェッチ・サイズは1,000レコードです。フェッチ・サイズを変更するには、新しいレコード数を指定して、「問合せ」をクリックします。

注意:

このタブで基準を変更した後に、「問合せ」をクリックしてデータベースに問い合せます。「絶対値でソート」の選択や選択の解除、フェッチ・サイズの変更などの変更の場合にも、「問合せ」をクリックする必要があります。

係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。係数が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

- 絶対値でソート: 係数のリストを絶対値でソートします。

- フェッチ・サイズ: 表示される行数。すべての係数が表示されているかどうかを確認するには、表示されている行数よりも大きいフェッチ・サイズを選択します。

係数は、グリッドにリストされます。項目がリストされていない場合、そのターゲット値に係数はありません。係数グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- 係数: 選択したターゲット値の線形係数推定値が表示されます。各係数の前に棒が表示されます(重なっている場合もあります)。棒は、係数の相対サイズを示します。正の値の場合、棒は明るい青色で、負の値の場合、棒は赤色です。値が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

- 予測の「標準エラー」

- Waldカイ2乗

- Pr > カイ2乗

- 係数の上限

- 係数の下限

注意:

各係数に対して、必ずしもすべての統計が戻されるわけではありません。

次のいずれかに該当する場合、統計はnullです。

- 統計がマイニング機能に適用されません。たとえば、exp_coefficientは線形回帰には適用されません。

- システム・リソースの制限のために、統計を計算できません。

- 統計の値が無限です。

- リッジ回帰を使用してモデルが構築されたか、または構築中に共分散マトリックスの異常が検出された場合に、係数限界値(上限および下限)の値がNULLになります。

他のタブ: ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 詳細

- 診断

- 設定

関連項目

- GLMC係数のソートおよび検索

詳細(GLMR)

「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

メトリックには、メトリックの「名前」およびメトリックの「値」という2つの列が表示されます。次のメトリックが表示されます。

- 調整済R2乗

- 赤池情報量規準

- 変動の係数

- 修正された総自由度。

- 修正された総平方和。

- 依存平均

- 誤差の自由度。

- 2乗平均の誤差

- 誤差の平方和。

- モデルのF値の統計。

- 推定平均平方根誤差。

- HockingのSp統計

- JP統計(最終予測誤差)。

- 収束したモデル(「はい」または「いいえ」)

- モデルの自由度。

- モデルのF値の確率。

- 2乗平均のモデル

- モデルの平方和。

- パラメータ数(切片を含む係数の数)。

- 行数

- 2乗平均平方根誤差。

- R2乗

- シュワルツのベイズ情報量基準。

- 終了

- 計算された有効な共分散マトリックス(「はい」または「いいえ」)。

診断(GLMR)

「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

結果をフィルタ処理できます。

注意:

診断はデフォルトでは生成されません。診断を生成するには、「ケースID」を指定し、「行診断の生成」を選択する必要があります。

次の情報が「診断」グリッドに表示されます。

- CASE_ID

- トレーニング・データ内の行のTARGET_VALUE

- PREDICTED_VALUE (ターゲットについてモデルにより予測された値)

- HAT (ハット・マトリックスの対角要素の値)

- RESIDUAL (調整済従属変数に関する残差)

- STD_ERR_RESIDUAL (残差の標準誤差)

- STUDENTIZED_RESIDUAL

- PRED_RES (予測残差)

- COOKS_D (Cookの距離影響統計)

他のタブ: ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 設定

設定(GLMR)

「設定」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー(GLMR)
「サマリー」タブには、一般設定、アルゴリズム設定およびビルド詳細に関する情報が含まれています。

- 入力(GLMR)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

- 係数(GLMR)
「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

- 詳細(GLMR)
「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

- 診断(GLMR)
「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

サマリー(GLMR)

「サマリー」タブには、一般設定、アルゴリズム設定およびビルド詳細に関する情報が含まれています。

- 「一般」設定では、モデルの特性(所有者、名前、タイプ、アルゴリズム、ターゲット属性、モデル構築の作成日の期間、コメントなど)を示します。

- 「アルゴリズム」設定によってモデル構築が制御され、アルゴリズム設定は構築ノードを定義するときに指定します。モデルが構築されると、システムによって計算された値がこのタブに表示されます。たとえば、「リッジ回帰の有効化」で「システム決定」を選択した場合、このタブには「リッジ回帰」が有効になっているかどうか、および計算されたリッジ値が表示されます。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

- 「設定」タブには、GLMRの「入力」タブがあります。

関連項目

- 「一般設定」

- GLM回帰アルゴリズム設定

- 入力(GLMR)

入力(GLMR)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型:: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: チェックマークは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

関連項目

- サマリー(GLMR)

係数(GLMR)

「係数」タブでは、GLM係数を表示できます。

ビューアでは、係数が表示される順序、および表示する係数を選択するためにフィルタリングされる順序を制御するソートがサポートされています。

デフォルトでは、係数は絶対値でソートされます。「絶対値でソート」の選択を解除するか、選択し、「問合せ」をクリックできます。

デフォルトのフェッチ・サイズは1,000レコードです。フェッチ・サイズを変更するには、新しいレコード数を指定して、「問合せ」をクリックします。

注意:

このタブで基準を変更した後に、「問合せ」をクリックしてデータベースに問い合せます。「絶対値でソート」の選択や選択の解除、フェッチ・サイズの変更などの変更の場合にも、「問合せ」をクリックする必要があります。

係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。係数が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

- 絶対値でソート: 係数のリストを絶対値でソートします。

- フェッチ・サイズ: 表示される行数。すべての係数が表示されているかどうかを確認するには、表示されている行数よりも大きいフェッチ・サイズを選択します。

係数は、グリッドにリストされます。項目がリストされていない場合、そのターゲット値に係数はありません。係数グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- 係数: 選択したターゲット値の線形係数推定値が表示されます。各係数の前に棒が表示されます(重なっている場合もあります)。棒は、係数の相対サイズを示します。正の値の場合、棒は明るい青色で、負の値の場合、棒は赤色です。値が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

- 予測の「標準エラー」

- Waldカイ2乗

- Pr > カイ2乗

- 係数の上限

- 係数の下限

注意:

各係数に対して、必ずしもすべての統計が戻されるわけではありません。

次のいずれかに該当する場合、統計はnullです。

- 統計がマイニング機能に適用されません。たとえば、exp_coefficientは線形回帰には適用されません。

- システム・リソースの制限のために、統計を計算できません。

- 統計の値が無限です。

- リッジ回帰を使用してモデルが構築されたか、または構築中に共分散マトリックスの異常が検出された場合に、係数限界値(上限および下限)の値がNULLになります。

他のタブ: ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 詳細

- 診断

- 設定

関連項目

- GLMC係数のソートおよび検索

詳細(GLMR)

「モデル詳細」には、モデル全体としてのグローバル・メトリックがリストされます。

メトリックには、メトリックの「名前」およびメトリックの「値」という2つの列が表示されます。次のメトリックが表示されます。

- 調整済R2乗

- 赤池情報量規準

- 変動の係数

- 修正された総自由度。

- 修正された総平方和。

- 依存平均

- 誤差の自由度。

- 2乗平均の誤差

- 誤差の平方和。

- モデルのF値の統計。

- 推定平均平方根誤差。

- HockingのSp統計

- JP統計(最終予測誤差)。

- 収束したモデル(「はい」または「いいえ」)

- モデルの自由度。

- モデルのF値の確率。

- 2乗平均のモデル

- モデルの平方和。

- パラメータ数(切片を含む係数の数)。

- 行数

- 2乗平均平方根誤差。

- R2乗

- シュワルツのベイズ情報量基準。

- 終了

- 計算された有効な共分散マトリックス(「はい」または「いいえ」)。

診断(GLMR)

「診断」タブには、構築データの各ケースIDの診断が表示されます。

結果をフィルタ処理できます。

注意:

診断はデフォルトでは生成されません。診断を生成するには、「ケースID」を指定し、「行診断の生成」を選択する必要があります。

次の情報が「診断」グリッドに表示されます。

- CASE_ID

- トレーニング・データ内の行のTARGET_VALUE

- PREDICTED_VALUE (ターゲットについてモデルにより予測された値)

- HAT (ハット・マトリックスの対角要素の値)

- RESIDUAL (調整済従属変数に関する残差)

- STD_ERR_RESIDUAL (残差の標準誤差)

- STUDENTIZED_RESIDUAL

- PRED_RES (予測残差)

- COOKS_D (Cookの距離影響統計)

他のタブ: ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 詳細

- 係数

- 設定

k-Means

k-Means (KM)アルゴリズムは、十分な数の個別ケースがある場合に、事前に決められた数のクラスタにデータをパーティション化する、距離ベースのクラスタリング・アルゴリズムです。

距離ベースのアルゴリズムは、距離メトリック(関数)を使用して、データ・ポイント間の類似度を計測する。距離メトリックは、ユークリッド距離、コサイン距離または高速コサイン距離のいずれかです。各データ・ポイントは、使用される距離メトリックに従って、最も近いクラスタに割り当てられる。

KMモデルを構築および適用するには、次の手順を実行します。

- クラスタリング・ノードを使用して、KMモデルを構築します。

- 適用ノードを使用して、KMモデルを新規データに適用します。

次の項目では、KMモデルについて説明します。

- k-Meansアルゴリズム
Oracle Data Miningには、拡張バージョンのk-Meansアルゴリズムが実装されています。

- KMアルゴリズム設定
k-Means (KM)アルゴリズムでは、クラスタ数、増加係数、収束許容値、距離関数、反復数および最小属性サポートに関連する設定がサポートされています。

- KMモデル・ビューア
KMモデル・ビューアでは、KMモデルを調べることができます。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「クラスタリング・ノード」

k-Meansアルゴリズム

Oracle Data Miningには、拡張バージョンのk-Meansアルゴリズムが実装されています。

k-Meansアルゴリズムの特徴は次のとおりです。

- このアルゴリズムは、階層形式でモデルを作成します。トップダウンでモデルを作成する際、2分岐を使用し、最後にすべてのノードを精錬します。この意味では、2分k-Meansアルゴリズムと似ています。階層の内部ノードの重心は、ツリーが展開していくにつれて、その変化を反映するように更新されます。ツリー全体が戻されます。

- このアルゴリズムでは、一度に1つのノードでツリーを拡張します(不均衡法)。ユーザー設定に基づき、分散が最も大きいノードは、クラスタの数が指定された数に達するまで分割され、ツリーのサイズが大きくなります。クラスタの最大数は、構築設定で指定されます。

- このアルゴリズムでは、確率的なスコアリングおよびクラスタへのデータの割当てが可能です。

- このアルゴリズムは、クラスタごとに次の情報を返します。

- 重心(クラスタの原型)。重心は、カテゴリ属性については最頻値を、数値属性については平均および分散を示します。

- ヒストグラム(属性ごとに1つ)。

- クラスタに割り当てられるデータの大部分を囲むハイパーボックスを記述するルール。

拡張k-Meansによって検出されたクラスタを使用して、ベイズ的な確率モデルを生成し、このモデルを使用して、スコアリング(モデル適用)時にデータ・ポイントをクラスタに割り当てます。k-Meansアルゴリズムは、混合要素が、すべての要素に関して同じ分散を持つ球面多変量正規分布であるような混合モデルと解釈できます。

注意:

k-Meansアルゴリズムでは、100万行をサンプリングします。サンプルを使用して、モデルを構築できます。

KMアルゴリズム設定

k-Means (KM)アルゴリズムでは、クラスタ数、増加係数、収束許容値、距離関数、反復数および最小属性サポートに関連する設定がサポートされています。

次に、設定とその説明を示します。

- 「クラスタ数」は、アルゴリズムによって生成されたリーフ・クラスタの最大数です。デフォルトは10です。通常、k-Meansでは、個別のデータ・ポイントの数の方が多ければ、指定された数に正確に一致する数のクラスタが生成されます。

- 「増加係数」は、1よりも大きく、5以下の数値です。この値では、クラスタ・データを保持するために割り当てられるメモリーの増加係数を指定します。デフォルトは2です。

- 「収束許容値」は、0.001 (低速の構築)と0.1 (高速の構築)の間である必要があります。デフォルトは0.01です。許容値では、アルゴリズムの収束を制御します。この値が小さくなると、最適なソリューションに近づきますが、実行時間が長くなります。このパラメータは、反復パラメータの数と相互作用します。

- 距離関数では、アルゴリズムが距離を計算する方法を指定します。デフォルトの距離関数はユークリッドです。その他の距離関数は次のとおりです。

- コサイン

- 高速コサイン

- 「反復数」は、1以上である必要があります。デフォルトは30です。この値は、k-Meansアルゴリズムの最大反復数です。一般的に、反復が多くなると、構築速度が遅くなります。ただし、アルゴリズムは、最大に到達したり、早期に収束する可能性があります。収束は、「収束許容値」設定を満たすかどうかによって決定されます。

- 最小パーセント属性サポートは整数ではありません。最小パーセント属性サポートの値の範囲は次のとおりです。

- 0以上、

- 1以下。
デフォルト値は0.1です。デフォルト値によって、非常に低い支持度を持つ長い述語リストが生成されるかわりに、より重要な述語を強調できます。

この値を使用して、支持度しきい値を満たさないルール述語を除外できます。この値を高く設定しすぎると、結果として短いルール、場合によっては空のルールになります。

極端な場合、非常にまばらなデータでは、すべての属性述語が除外され、ルールが生成されない可能性があります。ルールが生成されない場合は、支持度しきい値を低くし、モデルを再構築して、述語支持度が非常に低い場合にもアルゴリズムによってルールが生成されるようにします。

- 「ヒストグラム・ビン数」は正の整数で、デフォルト値は10です。この値では、k-Meansによって生成される属性ヒストグラム内のビンの数を指定します。各属性のビン境界は、トレーニング・データセット全体でグローバルに計算されます。ビニングの方法は等幅です。ただ1つのビンを持つ単一値が含まれる属性を除き、すべての属性は同じ数のビンを持ちます。

- 「分割基準」は、「分散」または「サイズ」になります。デフォルトは「分散」です。分割基準は、k-Meansクラスタの初期化に関連します。アルゴリズムがバイナリ・ツリーを作成し、同時に新しいクラスタを1つ追加します。「サイズ」の場合、現在最大のクラスタが存在する領域内に新しいクラスタが配置されます。「分散」の場合、最も広く散らばったクラスタの領域内に新しいクラスタが配置されます。

- 「詳細のレベル」では、構築の過程で計算されるクラスタ詳細のレベルを決定します。適用できる値は次のとおりです。

- なし: 詳細なし。スコアリング情報のみが保持されます

- 階層: クラスタ階層とクラスタ・レコード数

- すべて: クラスタ階層、レコード数およびすべての記述統計(平均値、分散値、最頻値、ヒストグラム、ルールなど)

- 「乱数シード」では、k-Meansの初期化中に使用されるランダム・ジェネレータのシードを制御します。乱数シードは1以上の値である必要があります。デフォルトは0です。

KMモデル・ビューア

KMモデル・ビューアでは、KMモデルを調べることができます。

KMモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア
ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

- クラスタ(ビューア)
「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

- EM、KMおよびOCの「比較」
「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

- 設定(KM)
「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

期待値の最大化、k-Meansおよび直交クラスタリングの各ツリー・ビューアの動作は同じです。ツリーを表示すると、次のようになります。

- ワークフロー・サムネイルが開き、ツリー全体のビューが示されます。

- 「構造」ウィンドウは、ツリーの移動および分析を実行する場合に役立ちます。

EM、KMおよびOCの「比較」を使用して、特定のノードの属性を、母集団の属性と比較できます。

特定のノードに関する情報を表示するには、次の手順を実行します。

1. ノードを選択します。

2. 下部のペインでは、次に示す各タブに情報が表示されます。

- 重心: クラスタの重心を表示します。

- クラスタ・ルール: クラスタのすべての要素が満たすルールを表示します。

表示コントロール:

次のコントロールによってツリーの表示全体が制御されます。

- ズームイン: ダイアグラムにズームインし、ルールの詳細ビューを表示します。

- ズームアウト: ダイアグラムをズームアウトし、ルールの大部分またはすべてのビューを表示します。

- パーセント・サイズ: ビューの拡大率を正確なパーセンテージで選択できます。

- ウィンドウに合せる: ダイアグラム全体が画面内に収まるまでダイアグラムからズームアウトします。

- レイアウト・タイプ: 水平レイアウトまたは垂直レイアウトを選択でき、デフォルトは垂直レイアウトとなっています。

- 展開: すべてのノードにツリーのブランチが表示されます。

- 詳細の表示: 各ツリー・ノードの詳細データを表示します。もう一度クリックすると、詳細が非表示になります。

- 上位の属性: 上位Nの属性を表示します。デフォルトでは、Nは5です。Nを変更するには、リストから別の数を選択します。

- リフレッシュ: 変更された「問合せ設定」を適用できます。

- 問合せ設定: 上位数の設定を変更できます。デフォルトは10です。別の数を新しいデフォルト値として保存できます。

- ルールの保存

関連項目

- ルールの保存

- 「「構造」ウィンドウ」

- EM、KMおよびOCの「比較」

- ワークフローのサムネイル

クラスタ(ビューア)

「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

EM、KMおよびOCの「クラスタ」タブは同じように動作します。

次の情報が表示されます:

- クラスタ: 表示されるクラスタのID。別のクラスタを表示するには、メニューから別のIDを選択します。「リーフのみ」を選択して、リーフのみ(終端クラスタ)を表示できます。「リーフのみ」がデフォルトです。

- フェッチ・サイズ: デフォルトは20です。この値は変更できます。
「フェッチ・サイズ」を変更した場合は、「問合せ」をクリックして、新しい表示を確認します。

グリッドには、クラスタ内の属性がリストされます。各属性について、次の情報が表示されます。

- 属性の「名前」。

- クラスタ内の属性値の「ヒストグラム」。

- 数値、およびパーセンテージを示す棒の両方として表示される「信頼度」。信頼度が非常に小さい場合、棒は表示されません。

- 支持度(ケースの数)。

- 平均。数値属性の場合に表示されます。

- 最頻値。カテゴリ属性の場合に表示されます。

- 分散

大きいバージョンのヒストグラムを表示する場合は、属性を選択すると、ヒストグラムがグリッドの下に表示されます。ヒストグラム内の棒の上にカーソルを置いて、正確な値など、ヒストグラムの詳細を表示します。

特定の属性名や特定の最頻値で属性リストを検索できます。検索するには、検索ボックスを使用します。

ドロップダウン・リストでは、「属性」 (デフォルト)または最頻値でグリッドを検索できます。の横のボックスに検索語を入力します。

検索をクリアする場合は、をクリックします。

他のタブ: NBモデル・ビューアには、次のようなタブもあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定

関連項目

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定(KM)

EM、KMおよびOCの「比較」

「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

EM、KMおよびOCの「比較」タブは同じように動作します。この表示では、比較する2つのクラスタを選択できます。

次のタスクを実行できます。

- クラスタの比較: 比較するクラスタは、リストから選択します。クラスタの比較では、属性値が比較されます。この比較はグリッドに表示されます。「比較」を使用して、個々のクラスタを母集団と比較します。

- クラスタ名の変更: クラスタ名を変更するには、「編集」 をクリックします。これにより、「クラスタ名の変更」ダイアログ・ボックスが開きます。デフォルトでは、リーフのみが表示されます。すべてのノードを表示するには、「リーフのみ表示」の選択を解除します。デフォルトのフェッチ・サイズは20です。この値は変更できます。

- 属性の検索: 属性を検索するには、検索ボックスに属性の名前を入力します。ランクで検索することもできます。

- 問合せの作成: 変更を加えた場合は、「問合せ」をクリックします。

各クラスタに関して、ヒストグラムが生成され、そのクラスタ内の属性値が表示されます。クラスタの拡大されたヒストグラムを表示するには、目的の属性をクリックします。拡大されたヒストグラムが属性グリッドの下に表示されます。

場合によっては、クラスタ内にヒストグラムが存在しないことがあります。

- クラスタと母集団の比較
個々のクラスタと母集団を比較表示できます。

- クラスタ内に存在しないヒストグラム
クラスタがスパース・データを使用して構築されている場合、一部の属性値は、クラスタに割り当てられているレコード内に存在しません。

- クラスタ名の変更
クラスタIDは数値です。ダイアログ・ボックスのタイトル・バーには、名前を変更するクラスタが表示されます。

クラスタと母集団の比較

個々のクラスタと母集団を比較表示できます。

クラスタと母集団を比較するには、次の手順を実行します。

1. 「比較」をクリックします。

2. 「リーフのみ」の選択を解除します。

3. ルート・ノードを「クラスタ1」として選択します。クラスタの名前が変更されていない場合、これはクラスタ1です。クラスタ1内の属性値の分布は、母集団全体の値の分布を表します。母集団と比較するクラスタを「クラスタ2」として選択します。

4. これで、クラスタ2として選択したクラスタ内の各属性の値の分布を、クラスタ1内の値と比較できます。

クラスタ内に存在しないヒストグラム

クラスタがスパース・データを使用して構築されている場合、一部の属性値は、クラスタに割り当てられているレコード内に存在しません。

この場合、クラスタ比較には、属性が存在するクラスタの場合は重心値とヒストグラム値が表示され、属性が存在するクラスタの場合は空白のままになります。

クラスタ名の変更

クラスタIDは番号です。ダイアログ・ボックスのタイトル・バーには、名前を変更するクラスタが表示されます。

これを文字列に変更できます。クラスタ名を変更するには、次の手順を実行します。

1. 新しい名前を入力します。

2. 「OK」をクリックします。

注意:

2つの異なるクラスタに同じ名前を付けることはできません。

設定(KM)

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます

情報は次のタブに表示されます。

- クラスタ・モデルの「サマリー」

- クラスタ・モデルの「入力」

他のタブ:

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- クラスタ・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)
クラスタ・モデル・ビューアの「設定」タブには、モデル・サマリーおよびモデル入力に関する情報が含まれています。

関連項目

- クラスタ・モデルの「サマリー」

- クラスタ・モデルの「入力」

クラスタ・モデルの「設定」(ビューア)

クラスタ・モデル・ビューアの「設定」タブには、モデル・サマリーおよびモデル入力に関する情報が含まれています。

情報は次のタブに表示されます。

- クラスタ・モデルの「サマリー」
「サマリー」タブには、モデル、モデル構築およびアルゴリズムに関する一般情報が含まれています。

- クラスタ・モデルの「入力」
「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

クラスタ・モデルの「サマリー」

「サマリー」タブには、モデル、モデル構築およびアルゴリズムに関する一般情報が含まれています。

「サマリー」タブには、次が含まれます。

- 「一般」設定には、次の情報がリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント

- 「アルゴリズム設定」には、モデルの構築に使用されたアルゴリズムとアルゴリズム設定がリストされます。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「KMアルゴリズム設定」

- 「EMアルゴリズム設定」

- 「OCアルゴリズム設定」

- 「一般設定」

クラスタ・モデルの「入力」

「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

モデルの構築に使用された属性のリストです。各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: カテゴリ型または数値型。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

Naive Bayes

Naive Bayes (NB)アルゴリズムは、分類モデルの構築に使用されます。Naive Bayesモデルを構築、テスト、適用およびチューニングできます。

- NBモデルを構築する場合は、分類ノードを使用します。デフォルトでは、分類ノードはそれ自体が構築したすべてのモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。

- NBモデルをテストする場合は、テスト・ノードを使用することもできます。

- NBモデルを新規データに適用する場合は、適用ノードを使用します。

- NBモデルをチューニングする場合は、最初にNBモデルを構築してテストする必要があります。

次の項目では、Naive Bayesについて説明します。

- Naive Bayesアルゴリズム
Naive Bayes (NB)アルゴリズムは、条件付き確率に基づき、Bayesの定理を使用します。

- Naive Bayesテスト・ビューア
デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

- Naive Bayesモデル・ビューア
Naive Bayesモデル・ビューアでは、Naive Bayesモデルを調べることができます。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「分類ノード」

- 「分類モデルのテスト」

- 「回帰モデルのテスト」

Naive Bayesアルゴリズム

Naive Bayes (NB)アルゴリズムは、条件付き確率に基づき、Bayesの定理を使用します。

Naive Bayes (NB)アルゴリズムでは、Bayesの定理を使用して、履歴データの値の組合せと値の頻度を数えて確率を計算します。Bayesの定理では、すでに発生している別のイベントの確率を前提として、あるイベントの発生確率を見つけます。

前提:

Naive Bayesでは、各予測子は他の予測子とは条件的に独立していると想定されます。所定のターゲット値に関して、各予測子の分布は他の予測子とは独立しています。この非依存性という前提によって、(たとえ前提が満たされていない場合でも)モデルの予測精度が極端に低くなることがなくなり、またこの前提が、高速で計算可能なアルゴリズムと扱いにくいアルゴリズムの違いになっています。

特定の予測子の分布が、明らかに、より大きな母集団を代表していない場合があります。たとえば、トレーニング・データ内に21才未満の顧客が少数しか存在しないが、広範な顧客ベースには、この年齢グループの顧客が実際に多数存在する場合などが考えられます。補正するには、モデルのトレーニングの際に、事前確率を指定します。

- Naive Bayesの利点

Naive Bayesの利点

Naive Bayesモデルの利点は次のとおりです。

- Naive Bayesアルゴリズムは、高速でスケーラビリティの高いモデルの構築およびスコアリングを実行できます。このアルゴリズムは予測子および行の数に基づいて線形にスケーリングされます。

- Naive Bayesの構築プロセスは、並列処理されます。スコアリングもアルゴリズムに関係なく並列処理できます。

- Naive Bayesは、2項および多クラスのどちらの分類問題にも使用できます。

Naive Bayesテスト・ビューア

デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

分類モデルは、モデルの予測を既知の結果と比較することでテストされます。Oracle Data Minerでは、最新のテスト結果が保持されます。

モデルのテスト結果を表示するには、構築ノードを右クリックし、「結果の表示」を選択します。

関連項目

- 「分類モデルのテスト」

Naive Bayesモデル・ビューア

Naive Bayesモデル・ビューアでは、Naive Bayesモデルを調べることができます。

次のいずれかの方法を使用して、Naive Bayesモデルを表示できます。

NBモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 確率(NB)
「確率」タブには、モデル構築中に計算された確率がリストされます。確率が表示される順序をソートおよびフィルタ処理できます。

- 比較(NB)
「比較」タブでは、2つの異なるターゲット値の結果を比較できます。

- 設定(NB)
「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

確率(NB)

「確率」タブには、モデル構築中に計算された確率がリストされます。確率が表示される順序をソートおよびフィルタ処理できます。

確率の相対値は棒としてグラフィカルに表示され、正の値の場合は青色の棒、負の値の場合は赤色の棒が表示されます。ゼロに近い数値の場合、この棒は小さすぎて表示されない場合があります。

「ターゲット値」を選択します。選択した値に関連付けられた確率が表示されます。デフォルトでは、発生頻度が最も低い値の確率が表示されます。

確率はグリッドにリストされます。

他のタブ: NBモデル・ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 比較

- 設定

- グリッド
グリッドでは、行数とグリッド・フィルタを表示できます。

- フェッチ・サイズ
フェッチ・サイズでは、フィルタ設定やサーバー設定に関係なく、戻される行数を制限します。

- グリッド・フィルタ
グリッド・フィルタでは、様々なカテゴリに基づいて項目をフィルタできます。

関連項目

- 比較(NB)

- 設定(NB)

グリッド

グリッドでは、行数とグリッド・フィルタを表示できます。

項目がリストされていない場合は、指定した基準を満たす値が存在しません。

- 行カウント: 表示されている行数。

- グリッド・フィルタ: グリッド・フィルタを使用して、グリッド内の情報をフィルタ処理します。

確率グリッドには、次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- 確率: 属性の値の確率。確率は、数値、およびパーセンテージを示す棒の両方として表示されます。確率が非常に小さい場合、棒は表示されません。

関連項目

- 「グリッド・フィルタ」

フェッチ・サイズ

フェッチ・サイズでは、フィルタ設定やサーバー設定に関係なく、戻される行数を制限します。

デフォルトのフェッチ・サイズは1000です。上下の矢印をクリックして、フェッチ・サイズを変更します。フェッチ・サイズを変更した場合は、「問合せ」をクリックします。

グリッド・フィルタ

グリッド・フィルタでは、様々なカテゴリに基づいて項目をフィルタできます。

フィルタ制御では、グリッドに表示される項目をフィルタ処理できます。フィルタリングは、フィルタ検索ボックスに入力すると実行されます。

フィルタ・カテゴリを表示するには、双眼鏡アイコンの横にある下矢印をクリックします。確率では次のカテゴリがサポートされています。

- 属性: 「属性」(名前)列をフィルタ処理します。これがデフォルトのカテゴリです。たとえば、属性名にCUSTが含まれるすべてのエントリを表示するには、検索ボックスにCUSTと入力します。

- 値: 値列をフィルタ処理します。

- 確率: 確率列をフィルタ処理します。

- すべて(および): 1つ以上の文字列およびその値を入力すると、AND条件を使用して「属性」列および「値」列と比較されます。たとえば、CUST Mと入力して、属性名にCUSTが含まれ、その値がMである行を表示します。

- すべて(または): 比較にOR条件を使用する点を除き、「すべて(および)」と同様に動作します。

比較のグリッド・フィルタには次のような類似カテゴリがリストされます。

- 名前: 属性名でフィルタします(デフォルト)。

- 値: 値列をフィルタ処理します。

- 属性/値/傾向(または): 属性、値および傾向のいずれかの列の値をフィルタ処理します。

- 属性/値/傾向(および): 属性、値および傾向のいずれかの列の値をフィルタ処理します。

- ターゲット値1の傾向: ターゲット値1の傾向値をフィルタ処理します。

- ターゲット値2の傾向: ターゲット値2の傾向値をフィルタ処理します。

1つ以上の文字列をフィルタ検索ボックスに入力すると、が表示されます。このアイコンをクリックして、検索文字列をクリアします。

比較(NB)

「比較」タブでは、2つの異なるターゲット値の結果を比較できます。

2つのターゲット値を選択します。「ターゲット値1」と「ターゲット値2」のデフォルト値が表示されます。

次の操作を実行できます。

- ターゲット値を変更します。選択するターゲット値は異なる値である必要があります。

- グリッド・フィルタを使用して、特定の値を表示します。

- 「フェッチ・サイズ」を変更します。

- グリッド列をソートします。比較のグリッドには、次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- ターゲット値1の傾向

- ターゲット値2の傾向

両方の傾向に関して、ヒストグラム棒が表示されます。傾向の最大値は1.0です。最小は-1.0です。

「傾向」では、特定の属性値ペアに対して、2つのターゲット値のうち、どちらとの関係の予測可能性が高いかを示します。傾向は、ターゲット値の肯定的または否定的な予測という観点で測定でき、否定的な予測は負の値として示されます。

他のタブ:

- 確率

- 設定

関連項目

- 「グリッド・フィルタ」

- 「フェッチ・サイズ」

設定(NB)

「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

「パーティション」フィールドで、パーティション名をクリックします。パーティションの詳細が「パーティションの詳細」ウィンドウに表示されます。

をクリックして、「パーティションの選択」ダイアログを開きます。

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

他のタブ: NBモデル・ビューアには、次に示すその他のタブがあります。

- 比較

- 確率

- 設定(NB)
「設定」タブには、モデルの情報が表示されます。

- サマリー(NB)
「サマリー」タブでは、すべてのモデルについて説明しています。

- 入力(NB)
Naive Bayesの「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

- パーティション・キー
「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

- 重み
「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

- ターゲット値
「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

設定(NB)

「設定」タブには、モデルの情報が表示されます。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー(NB)
「サマリー」タブでは、すべてのモデルについて説明しています。

- 入力(NB)
Naive Bayesの「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

- 重み
「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

- ターゲット値
「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

- ターゲット値
「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

サマリー(NB)

「サマリー」タブでは、すべてのモデルについて説明しています。

モデル設定では、モデル構築の特性が示されます。「設定」は、次のように分かれています。

入力(NB)

Naive Bayesの「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

モデルの構築に使用された属性のリストです。各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

重み

「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

モデルをチューニングすると、重みが変更される場合があります。

ターゲット値

「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

Naive Bayesの「ターゲット値」タブには次の情報が表示されます。

- ターゲット属性

- データ型

- 各ターゲット属性の値

ターゲット値

「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

Naive Bayesの「ターゲット値」タブには次の情報が表示されます。

- ターゲット属性

- データ型

- 各ターゲット属性の値

サマリー(NB)

「サマリー」タブでは、すべてのモデルについて説明しています。

モデル設定では、モデル構築の特性が示されます。「設定」は、次のように分かれています。

- Naive Bayesアルゴリズム設定
Naive Bayesアルゴリズムの設定がリストされます。

- 一般設定
一般設定は「設定」タブと「一般」タブに含まれています。

Naive Bayesアルゴリズム設定

Naive Bayesアルゴリズムの設定がリストされます。

このセクションでは、アルゴリズム、および自動データ準備が「オン」であるか「オフ」であるかを識別します。

Naive Bayes固有の設定を次に示します。

- 「組のしきい値」: モデルに予測子を含めるために必要な組の最小発生割合。デフォルトは0です。

- 単一のしきい値: モデルに予測子を含めるために必要な単一の最小発生割合。デフォルトは0です。

関連項目

- 自動データ準備(ADP)

一般設定

一般設定は「設定」タブと「一般」タブに含まれています。

モデル・ビューアの「設定」タブには、次の3つのカテゴリの設定が表示されます。

- 「一般」には、この項目で説明するようなモデルの一般情報が表示されます。

- 「アルゴリズム設定」には、選択したアルゴリズムに固有の情報が表示されます。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

「一般」タブには、すべてのアルゴリズムの次の情報が含まれています。

- タイプ モデルのマイニング機能(異常検出、相関ルール、属性重要度、分類、クラスタリング、特徴抽出または回帰)。

- 所有者: モデルの構築に使用されたデータ・マイニング・アカウント(スキーマ)。

- モデル名: モデルの名前。

- ターゲット属性: ターゲット属性(分類モデルと回帰モデルのみがターゲットを持ちます)。

- 作成日: モデルが作成された日付(MM/DD/YYYYの形式)

- 期間: モデルの構築に必要となった時間(分単位)。

- サイズ: モデルのサイズ(MB)。

- コメント: Oracle Data Minerを使用して作成されていないモデルの場合、このオプションでは、モデルに埋め込まれたコメントを表示します。Oracle Data Minerを使用して構築されたモデルに対するコメントを表示するには、モデルが構築されたノードの「プロパティ」に移動します。
Oracle Data Minerを使用して作成されたモデルでは、BALANCED、NATURAL、CUSTOMまたはTUNEDが含まれている場合があります。Oracle Data Minerは、これらの値を挿入して、モデルがチューニングされたかどうかや、チューニングされた方法を示します。

入力(NB)

Naive Bayesの「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

モデルの構築に使用された属性のリストです。各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

パーティション・キー

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列とともに次の詳細がリストされます。

- パーティション名

- ソース

- データ型

- 値

重み

「重み」タブには、各ターゲット値に対してシステムによって計算された重みが表示されます。

モデルをチューニングすると、重みが変更される場合があります。

ターゲット値

「ターゲット値」タブには、ターゲット属性、そのデータ型および各ターゲット属性の値が表示されます。

Naive Bayesの「ターゲット値」タブには次の情報が表示されます。

- ターゲット属性

- データ型

- 各ターゲット属性の値

Nonnegative Matrix Factorization

Nonnegative Matrix Factorization (NMF)は、特徴抽出用にOracle Data Miningで使用される監視なしアルゴリズムです。

- NMFモデルを構築するには、特徴抽出ノードを使用します。

- NMFモデルを新規データに適用する場合は、適用ノードを使用します。

- Nonnegative Matrix Factorizationの使用
Nonnegative Matrix Factorization (NMF)は、属性の数が多く、それらの属性があいまいであるか、予測可能性が低い場合に役立ちます。

- Nonnegative Matrix Factorizationの仕組み
Non-Negative Matrix Factorization (NMF)では、多変量分析および線形代数の手法が使用されます。

- NMFアルゴリズム設定
Nonnegative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- NMFモデル・ビューア
NMFモデル・ビューアでは、係数や設定など、モデルとアルゴリズムに関する情報を表示できます。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「特徴抽出ノード」

Nonnegative Matrix Factorizationの使用方法

Nonnegative Matrix Factorization (NMF)は、属性の数が多く、それらの属性があいまいであるか、予測可能性が低い場合に役立ちます。

属性を組み合せることによって、NMFで意味のあるパターン、トピックまたはテーマが生成されます。

NMFは、特にテキスト・マイニングに適しています。テキスト・ドキュメントでは、同じ言葉が異なる場所で別の意味を持って出現することがあります。たとえば、hikeという単語は、アウトドア(outdoor)または金利(interest rate)に関連して使用されます。NMFでは、次のように属性を組み合せることによって、予測能力にとって必須であるコンテキストを取り入れます。

- "hike" + "mountain" -> "outdoor sports"

- "hike" + "interest" -> "interest rates"

Nonnegative Matrix Factorizationの仕組み

Non-Negative Matrix Factorization (NMF)では、多変量分析および線形代数の手法が使用されます。

NMFでは、ユーザーが定義した数の特徴を作成して多変量データを分解します。各特徴は、元の属性セットの一次結合です。一次結合の係数は非負数です。

NMFは、VとW×Hがほぼ等しくなるように、データ行列Vを2つの下位ランク行列WおよびHの積に分解します。NMFは、反復法を使用して、その積がVに近づくようにWとHの初期値を変更します。近似誤差が収束するか、反復が指定数に達すると、処理が停止します。

モデルへの適用時、NMFモデルでは、モデルによって発見された属性(特徴)の新しいセットに元のデータがマップされます。

NMFアルゴリズム設定

Nonnegative Matrix Factorization (NMF)アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

設定は次のとおりです。

- 収束許容値: 最小収束許容値を示します。デフォルトは0.5です。

- 自動データ準備: オン(デフォルト)。自動データ準備を示します。

- 負のスコアリングなし: NMFスコアリングの結果をゼロで切り捨てるかどうか、つまり負の値が生成されないようにするかどうかを制御します。オプションは「有効」または「無効」です。デフォルトでは、「負のスコアリングなし」は有効になっています。

- 特徴数: デフォルトでは、特徴の数は指定されません。特徴の数を指定しない場合、アルゴリズムによって特徴の数が決定されます。
特徴の数を指定するには、「特徴数の指定」を選択し、特徴の整数を入力します。特徴の数は、属性の最小数以下、かつケース数以下の正の整数である必要があります。多くの場合、5、または7以下のその他の数にすると、良好な結果となります。

- 反復数: 実行される反復の最大数を示します。デフォルトは50です。

- 乱数シード: サンプルの乱数シードです。デフォルト値は-1です。シードは変更できます。この操作を繰り返して同じ結果を得るようにするには、必ず同じ乱数シードを使用してください。

NMFモデル・ビューア

NMFモデル・ビューアでは、係数や設定など、モデルとアルゴリズムに関する情報を表示できます。

NMFモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 係数(NMF)
ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

- 特徴
「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

- 設定(NMF)
「設定」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

係数(NMF)

ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

グリッドのタイトル「係数: x / y」には、モデルで使用可能なすべての行から返された行数が表示されます。

デフォルトでは、特徴IDは整数です。

「フェッチ・サイズ」によって、戻される行数が制限されます。デフォルトは1000、またはモデル・ビューアの「プリファレンス」設定で指定した値となります。

次のタスクを実行できます。

- 名前変更

- フィルタ

「係数」グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性名

- 値: 属性の値

- 係数: 値は棒として表示され、棒の中央に値が示されます。正の値は明るい青色です。負の値は赤色です。

- 名前変更(NMF)
「名前変更」ダイアログ・ボックスでは、任意の特徴IDの名前を変更できます。

- フィルタ(NMF)
「フィルタ」ダイアログ・ボックスでは、フィルタを作成したり、属性、値、係数などの各種カテゴリを基準にフィルタを表示できます。

名前変更(NMF)

「名前変更」ダイアログ・ボックスでは、任意の特徴IDの名前を変更できます。

選択した特徴IDの名前を変更するには、次の手順を実行します。

1. 「特徴ID」フィールドに新しい名前を入力します。

2. 「OK」をクリックします。

注意:

異なる特徴には別の名前を付ける必要があります。

フィルタ(NMF)

「フィルタ」ダイアログ・ボックスでは、フィルタを作成したり、属性、値、係数などの各種カテゴリを基準にフィルタを表示できます。

フィルタ・カテゴリを表示するには、をクリックします。

フィルタ・カテゴリを次に示します。

- 属性(デフォルト): 属性名を検索します。

- 値: これは値列です。

- 係数: これは係数列です。

フィルタを作成するには、テキスト・ボックスに文字列を入力します。文字列が入力されると、アイコンが表示されます。フィルタをクリアするには、アイコンをクリックします。

特徴

「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

下部のパネルには、次のタブがあります。

- タグ・クラウド: 選択した特徴がタグ・クラウド形式で表示されます。特徴タグを係数順またはアルファベット順にソートできます。昇順または降順で表示することもできます。クラウド画像をコピーして保存するには、右クリックして次のいずれかを選択します。

- 画像を別名で保存

- 画像をクリップボードにコピー

- 係数: 選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。

設定(NMF)

「設定」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- サマリー(NMF)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(NMF)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

サマリー(NMF)

「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

「サマリー」タブには次のセクションがあります。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント

- 「アルゴリズム設定」には、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- NMFアルゴリズム設定

入力(NMF)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

Oracle Data Minerでは、必ずしも構築データのすべての属性を使用するわけではありません。たとえば、属性の値が定数である場合、その属性は使用されません。

モデルの構築に使用された各属性に関して、このタブには次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

直交パーティショニング・クラスタリング

直交パーティショニング・クラスタリングは、Oracle独自のクラスタリング・アルゴリズムです。

(O-Cluster) O-Clusterアルゴリズムを構築および適用するための要件:

- OCモデルを構築するには、クラスタリング・ノードを使用します。

- OCモデルを新規データに適用する場合は、適用ノードを使用します。

次の項目では、O-Clusterについて説明します。

- O-Clusterアルゴリズム
O-Cluster (OC)アルゴリズムによって、階層グリッドベースのクラスタリング・モデルが作成されます。つまり、軸並行な(直行の)パーティションを入力属性空間に作成します。

- OCアルゴリズム設定
O-Cluster (OC)アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- OCモデル・ビューア
OCモデル・ビューアでは、OCモデルの詳細を調べることができます。

- クラスタ・ルールの解釈
クラスタ・ルールは数学的表記で表されます。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「クラスタリング・ノード」

O-Clusterアルゴリズム

O-Cluster (OC)アルゴリズムによって、階層グリッドベースのクラスタリング・モデルが作成されます。つまり、軸並行な(直行の)パーティションを入力属性空間に作成します。

このアルゴリズムは再帰的に作用します。生成される階層構造は、属性空間をクラスタに分割する不規則なグリッドになります。生成されるクラスタは、属性空間内の密度の高い領域を定義します。

クラスタは、属性軸沿いの間隔と、対応する重心およびヒストグラムによって記述されます。sensitivityパラメータは、基準となる密度レベルを定義します。最大密度がこの基準レベルを上回る領域のみを、クラスタとして認識できます。

O-Clusterによって検出されたクラスタを使用して、ベイズ的な確率モデルを生成し、その後このモデルは、スコアリング(モデル適用)時にデータ・ポイントをクラスタに割り当てるために使用されます。生成される確率モデルは混合モデルで、混合要素は、量的属性の独立正規分布と質的属性の多項分布の積によって表されます。

O-Clusterは、収束するまでチャンクのデータを調査します。処理される行数に明示的な制限はありません。

O-Clusterでは、欠損値をそのまま(ランダムに欠損している値として)処理します。このアルゴリズムでは、ネストした表がサポートされないため、スパース・データもサポートされません。

注意:

OCでは、テキストはサポートされません。

OCアルゴリズム設定

O-Cluster (OC)アルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

設定は次のとおりです。

- クラスタ数: アルゴリズムで生成されるリーフ・クラスタの最大数です。デフォルトは10です。

- バッファ・サイズ: アルゴリズムが使用できる、メモリー・バッファの最大サイズです(論理レコード単位)。デフォルトは50,000論理レコードです。

- 更新検出: 0 (クラスタ数が少ない)から1 (クラスタ数が多い)の間の数値です。デフォルトは0.5 です。この値では、新しいクラスタを分割するために必要な最大密度を指定します。この値は、全体の均一密度と関連しています。

OCモデル・ビューア

OCモデル・ビューアでは、OCモデルの詳細を調べることができます。

OCモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア
ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

- クラスタ(ビューア)
「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

- EM、KMおよびOCの「比較」
「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

- 詳細(OC)
「詳細」タブでは、クラスタの詳細を表示できます。選択したクラスタでの属性の値を見つけることができます。

- 設定(OC)
「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

- 「クラスタ・ルールの解釈」

EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

ツリー・ビューアは、階層クラスタのグラフィカル・ツリーです。

期待値の最大化、k-Meansおよび直交クラスタリングの各ツリー・ビューアの動作は同じです。ツリーを表示すると、次のようになります。

- ワークフロー・サムネイルが開き、ツリー全体のビューが示されます。

- 「構造」ウィンドウは、ツリーの移動および分析を実行する場合に役立ちます。

EM、KMおよびOCの「比較」を使用して、特定のノードの属性を、母集団の属性と比較できます。

特定のノードに関する情報を表示するには、次の手順を実行します。

1. ノードを選択します。

2. 下部のペインでは、次に示す各タブに情報が表示されます。

- 重心: クラスタの重心を表示します。

- クラスタ・ルール: クラスタのすべての要素が満たすルールを表示します。

表示コントロール:

次のコントロールによってツリーの表示全体が制御されます。

- ズームイン: ダイアグラムにズームインし、ルールの詳細ビューを表示します。

- ズームアウト: ダイアグラムをズームアウトし、ルールの大部分またはすべてのビューを表示します。

- パーセント・サイズ: ビューの拡大率を正確なパーセンテージで選択できます。

- ウィンドウに合せる: ダイアグラム全体が画面内に収まるまでダイアグラムからズームアウトします。

- レイアウト・タイプ: 水平レイアウトまたは垂直レイアウトを選択でき、デフォルトは垂直レイアウトとなっています。

- 展開: すべてのノードにツリーのブランチが表示されます。

- 詳細の表示: 各ツリー・ノードの詳細データを表示します。もう一度クリックすると、詳細が非表示になります。

- 上位の属性: 上位Nの属性を表示します。デフォルトでは、Nは5です。Nを変更するには、リストから別の数を選択します。

- リフレッシュ: 変更された「問合せ設定」を適用できます。

- 問合せ設定: 上位数の設定を変更できます。デフォルトは10です。別の数を新しいデフォルト値として保存できます。

- ルールの保存

関連項目

- ルールの保存

- 「「構造」ウィンドウ」

- EM、KMおよびOCの「比較」

- ワークフローのサムネイル

クラスタ(ビューア)

「クラスタ」タブでは、選択したクラスタに関する情報を表示できます。このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。

EM、KMおよびOCの「クラスタ」タブは同じように動作します。

次の情報が表示されます:

- クラスタ: 表示されるクラスタのID。別のクラスタを表示するには、メニューから別のIDを選択します。「リーフのみ」を選択して、リーフのみ(終端クラスタ)を表示できます。「リーフのみ」がデフォルトです。

- フェッチ・サイズ: デフォルトは20です。この値は変更できます。
「フェッチ・サイズ」を変更した場合は、「問合せ」をクリックして、新しい表示を確認します。

グリッドには、クラスタ内の属性がリストされます。各属性について、次の情報が表示されます。

- 属性の「名前」。

- クラスタ内の属性値の「ヒストグラム」。

- 数値、およびパーセンテージを示す棒の両方として表示される「信頼度」。信頼度が非常に小さい場合、棒は表示されません。

- 支持度(ケースの数)。

- 平均。数値属性の場合に表示されます。

- 最頻値。カテゴリ属性の場合に表示されます。

- 分散

大きいバージョンのヒストグラムを表示する場合は、属性を選択すると、ヒストグラムがグリッドの下に表示されます。ヒストグラム内の棒の上にカーソルを置いて、正確な値など、ヒストグラムの詳細を表示します。

特定の属性名や特定の最頻値で属性リストを検索できます。検索するには、検索ボックスを使用します。

ドロップダウン・リストでは、「属性」 (デフォルト)または最頻値でグリッドを検索できます。の横のボックスに検索語を入力します。

検索をクリアする場合は、をクリックします。

他のタブ: NBモデル・ビューアには、次のようなタブもあります。

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定

関連項目

- EM、KMおよびOCのツリー・ビューア

- EM、KMおよびOCの「比較」

- 設定(KM)

EM、KMおよびOCの「比較」

「比較」タブでは、同じモデル内の2つのクラスタを比較できます。

EM、KMおよびOCの「比較」タブは同じように動作します。この表示では、比較する2つのクラスタを選択できます。

次のタスクを実行できます。

- クラスタの比較: 比較するクラスタは、リストから選択します。クラスタの比較では、属性値が比較されます。この比較はグリッドに表示されます。「比較」を使用して、個々のクラスタを母集団と比較します。

- クラスタ名の変更: クラスタ名を変更するには、「編集」 をクリックします。これにより、「クラスタ名の変更」ダイアログ・ボックスが開きます。デフォルトでは、リーフのみが表示されます。すべてのノードを表示するには、「リーフのみ表示」の選択を解除します。デフォルトのフェッチ・サイズは20です。この値は変更できます。

- 属性の検索: 属性を検索するには、検索ボックスに属性の名前を入力します。ランクで検索することもできます。

- 問合せの作成: 変更を加えた場合は、「問合せ」をクリックします。

各クラスタに関して、ヒストグラムが生成され、そのクラスタ内の属性値が表示されます。クラスタの拡大されたヒストグラムを表示するには、目的の属性をクリックします。拡大されたヒストグラムが属性グリッドの下に表示されます。

場合によっては、クラスタ内にヒストグラムが存在しないことがあります。

詳細(OC)

「詳細」タブでは、クラスタの詳細を表示できます。選択したクラスタでの属性の値を見つけることができます。

このビューアでは、選択した確率のみが表示されるようにするフィルタリングがサポートされています。次の情報が表示されます:

- クラスタ: 表示されるクラスタのID。別のIDを選択して、クラスタを変更できます。終端クラスタのみを表示するには、「リーフのみ」を選択します。

- フェッチ・サイズ: 選択した列の数。デフォルトは50です。フェッチ・サイズは変更できます。フェッチ・サイズを変更した場合は、「問合せ」をクリックします。

グリッドには、クラスタ内の属性がリストされます。各属性について、次の情報が表示されます。

- 属性: 属性は、予測モデルの予測子、または記述モデルの記述情報の項目を指します。データ属性は、モデルの作成に使用されるデータの列を指します。データ属性は、変換により、モデルで質的属性または量的属性として使用できるようになる。質的属性および量的属性はモデル属性です。

- ヒストグラム: 選択したクラスタの属性値は、ヒストグラムとして表示されます。
大きいバージョンのヒストグラムを表示するには、属性を選択します。ヒストグラムがグリッドの下に表示されます。ヒストグラム内の棒の上にカーソルを置いて、正確な値など、ヒストグラムの詳細を表示します。

- 信頼度: 数値、およびパーセンテージを示す棒の両方として表示されます。信頼度が非常に小さい場合、棒は表示されません。

- 支持度: ケースの数。

- 平均: 数値属性の場合に表示されます。

- 最頻値: カテゴリ属性の場合に表示されます。

- 分散

次のタスクを実行できます。

- クラスタ内の属性をソートします。ソートするには、グリッド内の目的の列ヘッダーをクリックします。たとえば、属性名でソートするには、「属性」をクリックします。属性は次の基準でソートできます。

- 信頼度

- サポート

- 平均

- モード

- 分散

- 属性名

- 特定の属性名または特定の最頻値で属性リストを検索します。検索するには、の横にある検索ボックスを使用します。

- 「属性」でグリッドをソートします。ドロップダウン・リストでは、「属性」(デフォルト)または「モード」でグリッドを検索できます。検索フィールドに検索用語を入力します。検索をクリアする場合は、をクリックします。

他のタブ: OCモデル・ビューアには、「設定」タブがあります。

関連項目

- 設定(OC)

設定(OC)

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

- サマリー(OC)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(OC)
「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

関連項目

- 詳細(OC)

サマリー(OC)

「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

「サマリー」タブには次のセクションがあります。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント

- 「アルゴリズム設定」には、次のことがリストされます。

- アルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御する設定。「アルゴリズム」設定は構築ノードを定義するときに指定します。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- 「OCアルゴリズム設定」

入力(OC)

「入力」タブは、スコアリングのみを実行できるモデルの場合に表示されます。

次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

クラスタ・ルールの解釈

クラスタ・ルールは数学的表記で表されます。

クラスタリング構築ノードを実行すると、クラスタリング・ノードにより、O-Cluster、k-Means、期待値の最大化の各アルゴリズムを使用して3つのモデルが構築されます。モデル・ビューアでは、「ツリー」タブの下部ペインにある「ルール」タブに各クラスタのクラスタリング・ルールが表示されます。ルールごとに、「設定」タブの「サマリー」にアルゴリズムの詳細が表示されます。ツリー・ノードでクラスタを選択すると、選択したクラスタのルールが表示されます。

例13-1 クラスタ・ルールの例

選択したクラスタのルールが次のようになっていると仮定します。

If TIME_AS_CUSTOMER In ("1", "2")
And N_OF_DEPENDENTS = "(.857143; 1.71429]"

And HOUSE_OWNERSHIP = "1"

And N_MORTGAGES = "1"

And REGION In ("NorthEast", "South")

Then Cluster is: 19

ビンについてのルールが生成されます。この例におけるルールは次のように解釈できます。

ルールIf TIME_AS_CUSTOMER In ("1", "2")では、属性TIME_AS_CUSTOMERにより、値が1および2の行を対象としています。列のマイニング型がカテゴリ型であるため、ルールはセットとして表されます。

ルールN_OF_DEPENDENTS = "(.857143; 1.71429]"は.857143 < N_OF_DEPENDENTS <= 1.71429を意味します。列のマイニング型が数値型であるため、ビンは範囲として表されます。

ルールHOUSE_OWNERSHIP = "1"およびN_MORTGAGES = "1"では、属性HOUSE_OWNERSHIPおよびN_MORTGAGESにより、値が1の行を対象としています。

ルールREGION In ("NorthEast", "South")では、属性REGIONにより、値として"Northeast"および"South"が含まれている行を対象としています。

これらのルールによると、クラスタは19として導出されます。

特異値分解および主成分分析

特異値分解(SVD)および主成分分析(PCA)は、特徴抽出用にOracle Data Miningで使用される監視なしアルゴリズムです。

NMFとは異なり、SVDおよびPCAは、基礎となるデータ分散を取得する場合に最適な直交線形変換です。この特性は、高次元データのディメンション性を減少させ、有益なデータ・ビジュアライゼーションをサポートする場合に非常に役立つ。

注意:

特異値分解(SVD)および主成分分析(PCA)では、Oracle Database 12c以上が必要です。

ディメンション性の低減に加え、SVDとPCAには、データのノイズ除去(スムージング)、データ圧縮、マトリックス反転、線形方程式系の解決など、他にも複数の重要な応用があります。Oracle Data Mining実装SVD/PCAで、これらすべての領域を実質的にサポートできます。

SVDは、特徴抽出アルゴリズムとして実装されます。PCAは、SVDアルゴリズムの特別なスコア計算方法として実装されます。

- SVDモデルとPCAモデルの構築および適用
SVDまたはPCAモデルを構築するには、特徴抽出ノードを使用します。

- PCAアルゴリズム設定
PCAアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- PCAモデル・ビューア
PCAモデル・ビューアでは、主成分分析モデルの詳細を調べることができます。

- SVDアルゴリズム設定
SVDアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- SVDモデル・ビューア
SVDモデル・ビューアでは、特異値分解モデルの詳細を調べることができます。

関連項目

- 「Nonnegative Matrix Factorization」

- 「SVDモデルとPCAモデルの構築および適用」

SVDモデルとPCAモデルの構築および適用

SVDまたはPCAモデルを構築するには、特徴抽出ノードを使用します。

特徴抽出モデルは、特徴構築ノードを作成します。Oracle Database 12c以上に接続している場合、特徴構築ノードは、1つのNMFモデルと1つのPCAモデルを作成します。SVDモデルを追加できます。

SVDまたはPCAモデルを適用するには、適用ノードを使用します。

関連項目

- 「適用ノード」

- 「特徴抽出ノード」

PCAアルゴリズム設定

PCAアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- 特徴数: デフォルトは「システム決定」です。値を指定するには、「ユーザー指定」を選択し、整数値を入力します。

- ソルバー: ソルバー設定は、データの主成分分析(PCA)の計算に使用されるSVDソルバーのタイプを示します。ソルバーは、ナロー・データ・ソルバーであるTall-Skinny SVDソルバーとワイド・データ・ソルバーである確率SVDソルバーに分類されます。オプションは次のとおりです。

- Tall-Skinny (QR計算用)。これはナロー・データ用のデフォルト・ソルバーです。

- Tall-Skinny (固有値計算用)

- 確率(QR計算用)。このオプションを選択した場合は、「オプション」をクリックします。これにより、ソルバー(確率QR計算)ダイアログ・ボックスが開きます。これはワイド・データ用のデフォルトです。

- 確率(固有値計算用)

注意:

QR計算を使用したソルバー(tssvdおよびssvd)は、固定値計算を使用したソルバー(tseigenおよびsteigen)よりも安定性が高く、不良条件データ行列に対してもより精度の高い結果を生み出します。安定性の向上は計算コストの増加につながっています。

- 許容範囲: デフォルトでは、「システム決定」に設定されています。値を指定するには、「ユーザー指定」をクリックします。値は、0より大きく1より小さい数値にする必要があります。

- 概算: デフォルトは「システム決定」です。「有効化」または「無効化」を選択できます。近似計算によってパフォーマンスが向上します。

- 予測: デフォルトでは、「予測」は選択されていません。

- 特徴数: デフォルトは「システム決定」です。数値を指定できます。

- スコアリング・モード: 使用するスコアリング・モード(特異値分解スコアリングまたは主成分分析スコアリング)です。デフォルトは、「主要コンポーネント分析スコアリング」(PCAスコアリング)です。

- ビルド・データがSVDでスコアリングされた場合、Uマトリックスと同じ予測になります。

- ビルド・データがPCAでスコアリングされた場合、UマトリックスとSマトリックスの積が予測になります。

- Uマトリックス出力: SVDによって作成されたUマトリックスを永続化するかどうかを指定します。SVDのUマトリックスには、構築データの行と同数の行があります。大規模なモデルの作成を回避するため、Uマトリックスは、「Uマトリックス出力」が有効な場合にのみ永続化されます。「Uマトリックス出力」を有効にした場合、構築データにケースIDを含める必要があります。デフォルトは「無効」です。

- ソルバー(確率QR計算)

関連項目

- 「SVDアルゴリズム設定」

ソルバー(確率QR計算)

ここでは、確率(QR計算)ソルバーの設定を指定できます。

1. 「オーバー・サンプリング」・フィールドで、1以上10000以下の値を指定します。デフォルトは5です。オーバーサンプリング値を大きくするほど、精度が向上しますが、長期的なトレーニング・コストが発生することになります。この値により、確率SVDソルバーで使用されるサンプリング・マトリックスの列数が構成されます。このマトリックスの列数は、特徴の要求数にオーバーサンプリング設定を加えた数と同じです。

2. 「べき乗法」フィールドで、0以上20以下の値を指定します。デフォルトは2です。この値を使用して、ソルバーの精度を向上させます。

3. 「乱数シード」フィールドで、0以上4294967296以下の値を指定します。デフォルトは0です。ランダム・シード値を使用して、確率SVDソルバーで使用されるサンプリング・マトリックスを初期化します。

4. 「OK」をクリックします。

PCAモデル・ビューア

PCAモデル・ビューアでは、主成分分析モデルの詳細を調べることができます。

モデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 係数(PCA)
ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

- スクリー・プロット(PCA)
スクリー・プロットには、成分または因子に関連する固有値が表示されます。

- 特徴
「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

- 詳細(PCA)
「詳細」タブには、SVDモデルのグローバル詳細の値が表示されます。

- 設定(PCA)
「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

係数(PCA)

ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

グリッドのタイトル「係数: x / y」には、モデルで使用可能なすべての行から返された行数が表示されます。デフォルトでは、特徴IDは整数(1、2、3、…)です。選択した特徴IDの固有値が、読取り専用値として表示されます。

次のタスクを実行できます。

- フィルタ・カテゴリの表示および作成

- 機能IDの名前変更

「係数」グリッドには次の列があります。

- 属性

- 単一値
値は棒として表示され、棒の中央に値が示されます。正の値は明るい青色で、負の値は赤色です。

デフォルトは「絶対値でソート」です。このオプションの選択を解除した場合は、「問合せ」をクリックします。

- 名前変更(PCA)

- フィルタ(PCA)

名前変更(PCA)

「名前変更」ダイアログ・ボックスでは、選択した特徴IDの名前を変更できます。名前を変更するには、次の手順を実行します。

1. 「特徴ID」フィールドに新しい名前を入力します。

2. 「OK」をクリックします。

注意:

異なる特徴には別の名前を付ける必要があります。

フィルタ(PCA)

フィルタ・カテゴリを表示するには、をクリックします。

フィルタ・カテゴリを次に示します。

- 属性: (デフォルト)。属性名を検索します。

- 単一値: 特異値列です。

フィルタを作成するには、テキスト・ボックスに文字列を入力します。文字列が入力されると、が表示されます。フィルタをクリアするには、そのフィルタをクリックします。

スクリー・プロット(PCA)

スクリー・プロットには、成分または因子に関連する固有値が表示されます。

主成分分析では、スクリー・プロットを使用して、データのほとんどの変化を説明する成分または因子を視覚的に評価できます。PCAのスクリー・プロットは次のようになっています。

- 特徴は、X軸に沿って描画されます。

- カットオフは、Y軸に沿って描画されます。

- 分散は赤い線として描画されます。

- 累積パーセントは青い線として描画されます。

グラフの下のグリッドには、各特徴IDの「固有値」、「分散」および累積パーセント分散が表示されます。

特徴

「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

下部のパネルには、次のタブがあります。

- タグ・クラウド: 選択した特徴がタグ・クラウド形式で表示されます。特徴タグを係数順またはアルファベット順にソートできます。昇順または降順で表示することもできます。クラウド画像をコピーして保存するには、右クリックして次のいずれかを選択します。

- 画像を別名で保存

- 画像をクリップボードにコピー

- 係数: 選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。

詳細(PCA)

「詳細」タブには、SVDモデルのグローバル詳細の値が表示されます。

次の情報が表示されます:

- コンポーネント数

- 推奨カットオフ

設定(PCA)

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー(PCA)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(PCA)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

サマリー(PCA)

「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

「サマリー」タブの各セクションには、次の情報が含まれています。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント

- 「アルゴリズム設定」には、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- PCAアルゴリズム設定

入力(PCA)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

Oracle Data Minerでは、必ずしも構築データのすべての属性を使用するわけではありません。たとえば、属性の値が定数である場合、その属性は使用されません。

モデルの構築に使用された各属性に関して、このタブには次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

SVDアルゴリズム設定

SVDアルゴリズムでサポートされている設定がリストされます。

- 概算: パフォーマンスを向上させるために、アルゴリズムで近似計算を使用するかどうかを指定します。SVDでは、多くの場合、数多くの列を含むデータ・セットが近似計算に適しています。近似処理の低ランク分解では、適切な計算コストで十分な結果を得られます。SVDの近似計算を無効にすると、近似処理はデータの特徴に基づいて行われます。2500個の属性(特徴の最大許容数)を超えるデータ・セットでは、近似分解のみが実行可能です。2500個の属性を超えるデータ・セットで近似計算を無効にすると、例外が発生します。
近似計算の値を次に示します。

- システム決定(デフォルト)

- 有効化

- 無効化

- 自動準備: 「オン」または「オフ」。デフォルトは「オン」です。

- 特徴数: 「システム決定」(デフォルト)。ユーザーは、数を指定できます。

- ソルバー: この設定は、データの特異値分解(SVD)の計算に使用されるソルバーを示します。ソルバーは、ナロー・データ・ソルバーであるTall-Skinny SVDソルバーとワイド・データ・ソルバーである確率SVDソルバーに分類されます。オプションは次のとおりです。

- Tall-Skinny (QR計算用)。これはナロー・データ用のデフォルト・ソルバーです。

- Tall-Skinny (固有値計算用)

- 確率(QR計算用)。このオプションを選択した場合は、「オプション」をクリックします。これにより、ソルバー(確率QR計算)ダイアログ・ボックスが開きます。これはワイド・データ用のデフォルトです。

- 確率(固有値計算用)

注意:

QR計算を使用したソルバー(tssvdおよびssvd)は、固定値計算を使用したソルバー(tseigenおよびsteigen)よりも安定性が高く、不良条件データ行列に対してもより精度の高い結果を生み出します。安定性の向上は計算コストの増加につながっています。

- 許容範囲: デフォルトでは、「システム決定」に設定されています。値を指定するには、「ユーザー指定」をクリックします。値は、0より大きく1より小さい数値にする必要があります。

- スコアリング・モード: 使用するスコアリング・モード(特異値分解スコアリングまたは主成分分析スコアリング)です。デフォルトは、「単一値分解スコアリング」です。

- ビルド・データがSVDでスコアリングされた場合、Uマトリックスと同じ予測になります。

- ビルド・データがPCAでスコアリングされた場合、UマトリックスとSマトリックスの積が予測になります。

- Uマトリックス出力: SVDによって作成されたUマトリックスを永続化するかどうかの指定。SVDのUマトリックスには、ビルド・データの行と同数の行があります。大規模なモデルの作成を回避するため、Uマトリックスは、「Uマトリックス出力」が有効な場合にのみ永続化されます。「Uマトリックス出力」を有効にした場合、構築データにケースIDを含める必要があります。デフォルトは「無効化」です。

関連項目

- 「ソルバー(確率QR計算)」

SVDモデル・ビューア

SVDモデル・ビューアでは、特異値分解モデルの詳細を調べることができます。

SVDモデル・ビューアには、次のタブがあります。

- 係数(SVD)
ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

- 特徴
「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

- 単一値(SVD)

- 詳細(SVD)

- 設定(SVD)
「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

係数(SVD)

ある特徴IDに関して、その係数が「係数」グリッドに表示されます。

グリッドのタイトル「係数: x / y」には、モデルで使用可能なすべての行から返された行数が表示されます。デフォルトでは、特徴IDは整数です。

選択した特徴IDの固有値が、読取り専用値として表示されます。

「フェッチ・サイズ」によって、戻される行数が制限されます。デフォルトは1,000、またはモデル・ビューアの「プリファレンス」設定で指定した値となります。

次のタスクを実行できます。

- 名前変更

- フィルタ

「係数」グリッドには次の列があります。

- 属性

- 単一値
値は棒として表示され、棒の中央に値が示されます。正の値は明るい青色で、負の値は赤色です。

デフォルトは「絶対値でソート」です。符号付き値でソートするには、オプションの選択を解除してから、「問合せ」をクリックします。

- 名前変更(SVD)

- フィルタ(SVD)

名前変更(SVD)

選択した特徴IDの名前を変更できます。新しい名を入力して、OKをクリックします。異なる特徴には別の名前を付ける必要があります。

フィルタ(SVD)

フィルタ・カテゴリを表示するには、をクリックします。

フィルタ・カテゴリを次に示します。

- 「属性」(デフォルト)では、属性名を検索します

- 特異値、特異値列。

フィルタを作成するには、テキスト・ボックスに文字列を入力します。文字列が入力されると、が表示されます。フィルタをクリアするには、そのフィルタをクリックします。

特徴

「特徴」タブには、すべての特徴が特徴IDおよび対応する項目とともに表示されます。

下部のパネルには、次のタブがあります。

- タグ・クラウド: 選択した特徴がタグ・クラウド形式で表示されます。特徴タグを係数順またはアルファベット順にソートできます。昇順または降順で表示することもできます。クラウド画像をコピーして保存するには、右クリックして次のいずれかを選択します。

- 画像を別名で保存

- 画像をクリップボードにコピー

- 係数: 選択した特徴の属性がその値および係数とともに表形式で表示されます。

単一値(SVD)

各特徴IDの特異値がグリッド形式で表示されます。

詳細(SVD)

このタブには、次に示すSVDモデルのグローバル詳細の値が表示されます。

- コンポーネント数

- 推奨カットオフ

設定(SVD)

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

「設定」タブには、次のタブがあります。

- サマリー

- 入力

- サマリー(SVD)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(SVD)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

サマリー(SVD)

「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

「サマリー」タブの各セクションには、次の情報が含まれています。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント

- 「アルゴリズム設定」には、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- 「SVDアルゴリズム設定」

入力(SVD)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

Oracle Data Minerでは、必ずしも構築データのすべての属性を使用するわけではありません。たとえば、属性の値が定数である場合、その属性は使用されません。

モデルの構築に使用された各属性に関して、このタブには次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

サポート・ベクター・マシン

サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、分類モデル、回帰モデルおよび異常検出モデルの構築に使用できます。

次の項目では、サポート・ベクター・マシンについて説明します。

- サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム
サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、様々な問題およびデータで使用できるアルゴリズム・スイートです。あるカーネルを別のカーネルに変更することで、SVMは様々なデータ・マイニングの問題を解決できます。

- SVMモデルの構築およびテスト
構築データを表すデータ・ソース・ノードを適切な構築ノードに接続して、モデルの構築を指定します。

- SVMモデルの適用
モデルを新規データに適用して、動作を予測します。

- SVM分類アルゴリズム設定
サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに対して指定する設定は、選択するカーネル関数に基づきます。

- SVM分類テスト・ビューア
デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

- SVM分類モデル・ビューア
SVMモデル・ビューアでは、SVM分類モデルの詳細を調べることができます。

- SVM回帰アルゴリズム設定
サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに対して指定する設定は、選択するカーネル関数に基づきます。

- SVM回帰テスト・ビューア
デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

- SVM回帰モデル・ビューア
SVM回帰モデル・ビューアでは、SVM (回帰)モデルを調べることができます。

サポート・ベクター・マシン・アルゴリズム

サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、様々な問題およびデータで使用できるアルゴリズム・スイートです。あるカーネルを別のカーネルに変更することで、SVMは様々なデータ・マイニングの問題を解決できます。

Oracle Data Miningでは、次の2つのカーネル関数をサポートしています。

- 線形

- ガウス

SVMの主要な機能は次のとおりです。

- SVMは、線形回帰、ニューラル・ネットなどの従来の方法をエミュレートできますが、柔軟性、スケーラビリティおよび速度の点でこれらの方法をはるかに超えています。

- SVMを使用して、分類、回帰および異常検出の問題を解決できます。
OracleData Miningでは、異常検出用の1クラス分類機能としてSVMが使用されます。SVMは異常検出で使用される場合、分類マイニング機能を持ちますが、ターゲットは使用しません。1クラスSVMモデルを適用すると、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率が生成されます。予測が1の場合、そのケースは典型的とみなされます。予測が0の場合、そのケースは異常とみなされます。

- サポート・ベクター・マシンの機能
SVMは、データ・ポイントの周りにn次元チューブを定義し、最も広範な区切りを与えるベクターを決定して、回帰問題を解決します。

- SVMカーネル関数
サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、ガウスおよび線形の2つのカーネル関数をサポートします。

サポート・ベクター・マシンの機能

SVMは、データ・ポイントの周りにn次元チューブを定義し、最も広範な区切りを与えるベクターを決定して、回帰問題を解決します。

n属性を含むデータ・レコードは、n次元空間のポイントとみなすことができます。これらの点は、SVMによって同種のターゲット値を持つサブセットに分割されます。点は、線形ケースの超平面、および非線形ケース(ガウス)の非線形セパレータによって分割されます。SVMは、クラスの最も広範な区切りを与えるセパレータを定義するベクター(サポート・ベクター)を検出します。n = 2の場合は簡単にビジュアル化でき、SVMは平面のポイントのクラスを分割する直線(線形)または曲線(非線形)を検出します。

SVMカーネル関数

サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムは、ガウスおよび線形の2つのカーネル関数をサポートします。

構築するモデルのタイプ(分類または回帰)およびデータに応じて、いずれかのカーネル関数を使用します。

カーネル関数を選択した場合は、次のいずれかを選択します。

- システム決定(デフォルト)

- ガウス

- 線形

分類モデルおよび異常検出モデルの場合は、ガウス・カーネルを使用して、クラスを線形に分離できない(つまり、クラスを線または平面で分離できない)問題を解決します。ガウス・カーネル・モデルを使用すると、強力な非線形クラス分離モデルが実現します。クラスを線形に分離できる場合は、線形カーネルを使用します。

回帰の問題の場合、線形カーネルも同様に直線を持つデータの近似値を求めます。線形カーネルは、データに直線を適合するよりも強力です。ガウス・カーネルでは、非線形関数を持つデータの近似値を求めます。

SVMモデルの構築およびテスト

構築データを表すデータ・ソース・ノードを適切な構築ノードに接続して、モデルの構築を指定します。

デフォルトでは、分類ノードまたは回帰ノードはそれ自体が構築したすべてのモデルをテストします。デフォルトでは、テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。または、2つのデータ・ソースを構築ノードに接続したり、テスト・ノードを使用してモデルをテストすることができます。

次の3種類のSVMモデルを構築できます。

- SVM分類モデル
SVM分類(SVMC)は、決定境界を定義する決定面の概念に基づいています。

- SVM回帰モデル
SVM回帰(SVMR)モデルでは、データ・ポイントの最大数がイプシロン幅の非感受性チューブ内に収まるような連続関数の検出が試行されます。

- SVM異常検出モデル
Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)に1クラスSVMが使用されます。

関連項目

- 「テスト・ノード」

- 「分類モデルのテスト」

- 「回帰モデルのテスト」

SVM分類モデル

SVM分類(SVMC)は、決定境界を定義する決定面の概念に基づいています。

決定面は、異なるクラスのメンバーシップを持つオブジェクト・セット間を区別するものです。SVMは、クラスの最も広範な区切りを与えるセパレータを定義するベクター(サポート・ベクター)を検出します。

SVMCでは、2項および多クラスの両ターゲットがサポートされています。

SVMCモデルを構築およびテストするには、分類ノードを使用します。デフォルトでは、SVMCノードはそれ自体が構築したモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。テスト・ノードを使用してモデルをテストすることもできます。

SVMCモデルをテストした後に、そのモデルをチューニングできます。

SVMCはSVMの「重み」を使用して、ターゲット値の相対的な重要度を指定します。

- SVMの重み

関連項目

- 「分類ノード」

- 「テスト・ノード」

- 「分類モデルのチューニング」

SVMの重み

SVMモデルは、クラス全体にわたって最良の平均予測を得るために自動的に初期化されます。トレーニング・データが実際の分布を代表していない場合は、モデルにバイアスをかけて、十分に代表されていないクラス値を補正できます。クラスの重みを増やすと、そのクラスの正しい予測子の割合が増加します。

SVM回帰モデル

SVM回帰(SVMR)モデルでは、データ・ポイントの最大数がイプシロン幅の非感受性チューブ内に収まるような連続関数の検出が試行されます。

SVMでは、回帰問題を解決するために、イプシロン非感受性損失関数が使用されます。真のターゲット値のイプシロン距離内におさまる予測は、誤差として解釈されません。

イプシロン要素は、SVMR用の正則化設定です。この設定によって、モデルの堅牢性と誤差のマージンのバランスがとられ、新しいデータへの最適な一般化を実現できます。

SVMRモデルを構築およびテストするには、回帰ノードを使用します。デフォルトでは、回帰ノードはそれ自体が構築したモデルをテストします。テスト・データは、入力データを構築サブセットとテスト・サブセットに分割することによって作成されます。テスト・ノードを使用してモデルをテストすることもできます。

関連項目

- 回帰ノード

- 「テスト・ノード」

- 「回帰モデルのテスト」

SVM異常検出モデル

Oracle Data Miningでは、異常検出(AD)に1クラスSVMが使用されます。

異常検出のターゲットはありません。ADモデルを構築するには、適切なデータ・ソースに接続されている異常検出ノードを使用します。

関連項目

- 「異常検出ノード」

- 「異常検出」

SVMモデルの適用

モデルを新規データに適用して、動作を予測します。

適用ノードを使用して、SVMモデルを適用します。

3種類のSVMモデルをすべて適用できます。

- 1クラスSVMモデルの適用
1クラスSVMモデルは、適用時に、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率を生成します。

1クラスSVMモデルの適用

1クラスSVMモデルは、適用時に、スコアリング・データの各ケースに対して予測および確率を生成します。

この動作は、モデルが標準データでトレーニングされていることを反映しています。

- 予測が1の場合、そのケースは典型的とみなされます。

- 予測が0の場合、そのケースは異常とみなされます。

SVM分類アルゴリズム設定

サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに対して指定する設定は、選択するカーネル関数に基づきます。

個々の設定の意味は、分類と回帰の両方で同じとなります。

SVM分類アルゴリズム設定を編集するには、次の手順を実行します。

1. 次のいずれかのオプションを使用して、設定を編集できます。

- 分類ノードを右クリックし、「詳細設定」を選択します。

- 分類ノードを右クリックし、「編集」を選択します。次に、「拡張」をクリックします。

2. 「アルゴリズム設定」タブで、設定を使用できます。「カーネル関数」を選択します。オプションは次のとおりです。

- システム決定:(デフォルト)。モデルが構築されると、使用されたカーネルがモデル・ビューアの設定に表示されます。

- 線形: SVMで線形カーネルを使用する場合、モデルは係数を生成します。

- ガウス(非線形関数)。

3. 完了後、「OK」をクリックします。

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)
線形カーネルを指定した場合のSVM分類モデルのアルゴリズム設定がリストされています。

- ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)
ガウス・カーネルを指定した場合のSVM分類モデルのアルゴリズム設定がリストされています。

関連項目

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)

- 「SVMカーネル関数」

線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)

線形カーネルを指定した場合のSVM分類モデルのアルゴリズム設定がリストされています。

線形カーネルを指定した場合、またはシステムによってカーネルが決定されるようにした場合は、次の設定を変更できます。

- 許容値

- 複雑度係数

- 能動学習

- ソルバー: SVMソルバーのリストが表示されます。

- システム決定(デフォルト)

- 劣勾配降下。劣勾配降下ソルバーの設定を指定するには、「オプション」をクリックします。ソルバー(劣勾配降下)ダイアログ・ボックスが開きます。

- 内点法

注意:
カーネルが非線形である場合、ソルバーは選択できません。

- 反復数: SVM反復数の上限を設定します。

- システム決定

- ユーザー指定

- ソルバー(劣勾配降下)
ソルバー・オプション・ダイアログ・ボックスでは、劣勾配降下の設定を指定できます。

関連項目

- 許容値

- 複雑度係数

- 能動学習

ソルバー(劣勾配降下)

ソルバー・オプション・ダイアログ・ボックスでは、劣勾配降下の設定を指定できます。

劣勾配降下に関する次の設定を指定します。

1. 拘束条件: サポート・ベクター・マシン・ソルバーで使用される拘束条件のタイプを制御します。この設定は、線形SVMモデルにのみ使用できます。オプションは次のとおりです。

- システム決定

- L1

- L2

2. バッチ行: サポート・ベクター・マシン・ソルバーのバッチ・サイズを設定します。オプションは次のとおりです。

- システム決定

- デフォルト: 2000

3. 「OK」をクリックします。

ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMC)

ガウス・カーネルを指定した場合のSVM分類モデルのアルゴリズム設定がリストされています。

ガウス・カーネルを指定した場合は、次の設定を変更できます。

- 許容値

- 複雑度係数

- 能動学習

注意:

能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

- 標準偏差(ガウス・カーネル)

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

- ソルバー: ガウス・カーネルのSVMソルバーのリストが表示されます。

- システム決定

- 内点法

- 反復数: SVM反復数の上限を設定します。

- システム決定

- ユーザー指定

- 不完全なコレスキ分解で使用されるピボット数: 不完全なコレスキ分解で使用されるピボット数の上限を設定します。非線形カーネルにのみ適用されます。値は、1 - 10000の正の整数である必要があります。デフォルトは200です。

- 能動学習
能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

- 複雑度係数
複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

- 許容値
許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)
ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

- 標準偏差(ガウス・カーネル)
標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

能動学習

能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

注意:
能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

能動学習の主な機能は次のとおりです。

- 線形カーネルのパフォーマンスを向上します。能動学習では、パフォーマンスの向上およびガウス・カーネルのサイズ縮小の両方が実現されます。これは、メモリーおよび一時ディスク領域に問題がある場合に重要な考慮事項となります。

- SVMアルゴリズムは最も有益なサンプルを学習し、データ全体を使用しないように制限されます。通常、生成されるモデルの予測精度は、標準的な(精密な) SVMモデルの予測精度と同程度になります。

この設定は無効化しないでください。

能動学習はデフォルトで選択されています。オフにするには、能動学習の選択を解除します。

複雑度係数

複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

これは、データの過剰な適合(トレーニング・データで複雑すぎるモデル適合によるノイズ)、および不十分な適合(モデルがシンプルすぎる)を回避するために使用します。デフォルトでは、複雑度係数は指定されません。

「複雑度係数の指定」を選択して、SVMモデルの複雑度係数を指定します。

複雑度係数の値が非常に大きいと、誤差に対して極端なペナルティが発生するため、SVMではターゲット・クラスの完全な分離を試みます。複雑度係数の値が小さいと、誤差に対して発生するペナルティは低く、モデル・パラメータに対する制約が高くなるため、モデル適合が不十分になる可能性があります。

ターゲット属性のヒストグラムが左または右に歪んでいる場合は、複雑度係数の値を大きくしてください。

デフォルトでは複雑度係数は指定されておらず、この場合、システムで複雑度係数が計算されます。複雑度係数を指定する場合は、正の数を指定してください。異常検出の複雑度係数を指定した場合、デフォルトは1です。

許容値

許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

デフォルト値は0.001です。値が大きいほどモデルの構築速度は速くなりますが、モデルの精度は低下します。

キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

デフォルト・サイズは50 MBです。

ガウス SVMモデルの構築時に最もコストがかかる操作は、カーネルの計算です。構築する際は、データのチャンク内に一度に収束して、次にチャンク外で違反をテストする方法が一般的です。許容値内に違反がなくなると、構築が完了します。チャンクのサイズは、関連するカーネルをメモリー内のカーネル・キャッシュで保持できるように選択されます。チャンク・サイズが大きくなるほど、チャンクがトレーニング・データの母集団をより適切に表すようになり、新しいチャンクの作成回数が少なくなります。一般的に、キャッシュが大きくなるほど、構築が高速になります。

標準偏差(ガウス・カーネル)

標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

ガウス・カーネルを選択した場合は、ガウス・カーネルの標準偏差を指定できます。この値は、正の数であることが必要です。デフォルトでは、標準偏差は指定されていません。

異常検出の場合、標準偏差を指定すると、デフォルトは1です。

SVM分類テスト・ビューア

デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

分類モデルは、モデルの予測を既知の結果と比較することでテストされます。Oracle Data Minerでは、最新のテスト結果が保持されます。

モデルのテスト結果を表示するには、構築ノードを右クリックし、「結果の表示」を選択します。

関連項目

- 「分類モデルのテスト」

SVM分類モデル・ビューア

SVMモデル・ビューアでは、SVM分類モデルの詳細を調べることができます。

SVMCモデル・ビューアで表示されるタブは、次に示す、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

- 線形カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア

- ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア

- 線形カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア
サポート・ベクター・マシン分類モデルで線形カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

- ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア
サポート・ベクター・マシン分類モデルでガウス・カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

- 係数(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

- 比較(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

- 設定(SVMC)
「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

- SVMCのアルゴリズム設定

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

線形カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア

サポート・ベクター・マシン分類モデルで線形カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

次のタブがあります。

- 係数(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

- 比較(SVMC線形)
線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

- 設定(SVMC)
「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

係数(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

「係数」タブでは、SVMの係数を表示できます。ビューアでは、係数が表示される順序を指定するソート、および表示する係数を選択するフィルタリングがサポートされています。

係数は「係数」グリッドに表示されます。係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。ゼロに近い数値の場合、この棒は小さすぎて表示されない場合があります。

比較(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

選択した属性について、Data Minerは傾向、つまり、自然な性向やプリファレンスを計算して、2つのターゲット値のうち1つを優先します。たとえば、「ターゲット値1」の傾向が、「ターゲット値1」を優先する傾向となります。

ターゲット値を比較するには、次の手順を実行します。

1. 情報の表示方法を次のうちから選択します。

- フェッチ・サイズ: デフォルトのフェッチ・サイズは1000の属性です。この数値は変更できます。

- 絶対値でソート: これがデフォルトです。このオプションの選択を解除できます。

2. 比較する2つの個別のターゲット値を次のように選択します。

- ターゲット値1: 最初のターゲット値を選択します。

- ターゲット値2: 2つ目のターゲット値を選択します。

3. 「問合せ」をクリックします。デフォルトを変更しなかった場合、このステップを実行する必要はありません。

グリッドに表示される情報:

- 属性: 属性の名前。

- 値: 属性の値

- Target_Value_1の傾向: 「ターゲット値1」を優先する傾向。

- Target_Value_2の傾向: 「ターゲット値2」を優先する傾向。

設定(SVMC)

「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

「パーティション」フィールドで、パーティション名をクリックします。パーティションの詳細が「パーティションの詳細」ウィンドウに表示されます。

をクリックして、「パーティションの選択」ダイアログを開きます。

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMCモデル・ビューア

サポート・ベクター・マシン分類モデルでガウス・カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

次のタブがあります。

- サマリー(SVMC)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(SVMC)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

- 重み(SVMC)
サポート・ベクター・マシン分類では、重みは、ターゲット値(クラス)の相対的な重要度を示すためのバイアス・メカニズムです。

- ターゲット値(SVMC)
サポート・ベクター・マシン分類モデルの「ターゲット値」には、ターゲット属性の値が表示されます。

サマリー(SVMC)

「サマリー」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント。

- 「アルゴリズム設定」タブには、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- SVM分類アルゴリズム設定

入力(SVMC)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

重み(SVMC)

サポート・ベクター・マシン分類では、重みは、ターゲット値(クラス)の相対的な重要度を示すためのバイアス・メカニズムです。

SVMモデルは、クラス全体にわたって最良の平均予測を得るために自動的に初期化されます。ただし、トレーニング・データが実際の分布を代表していない場合は、モデルにバイアスをかけて、十分に代表されていないクラス値を補正できます。クラスの重みを増やすと、そのクラスの正しい予測子の割合が増加します。

ターゲット値(SVMC)

サポート・ベクター・マシン分類モデルの「ターゲット値」には、ターゲット属性の値が表示されます。

- をクリックして、ターゲット値を検索します。

- をクリックして、検索をクリアします。

係数(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

「係数」タブでは、SVMの係数を表示できます。ビューアでは、係数が表示される順序を指定するソート、および表示する係数を選択するフィルタリングがサポートされています。

係数は「係数」グリッドに表示されます。係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。ゼロに近い数値の場合、この棒は小さすぎて表示されない場合があります。

- 「係数」グリッド(SVMC)

「係数」グリッド(SVMC)

「係数」グリッドには次のコントロールがあります。

- ターゲット値: 特定のターゲット値を選択し、その値に関連付けられている係数を表示します。デフォルトでは、発生頻度が最も低い値の係数が表示されます。

- 絶対値でソート: 選択されている場合、係数は絶対値でソートされます。絶対値でソートすると、係数-2は係数1.9の前にきます。デフォルトでは、絶対値でソートされます。

- フェッチ・サイズ: 表示される行数。すべての係数が表示されているかどうかを確認するには、表示されている行数よりも大きいフェッチ・サイズを選択します。

属性を名前で検索できます。を使用します。グリッドに項目がリストされていない場合、選択したターゲット値に係数はありません。係数グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性の名前。

- 値 : 属性の値。属性がビニングされている場合、これは範囲になる場合があります。

- 係数: 属性の値の確率。
値は棒として表示され、棒の中央に値が示されます。正の値は明るい青色で、負の値は赤色です。

比較(SVMC線形)

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルでは、ターゲット値の比較が可能です。ターゲット値を比較できます。

選択した属性について、Data Minerは傾向、つまり、自然な性向やプリファレンスを計算して、2つのターゲット値のうち1つを優先します。たとえば、「ターゲット値1」の傾向が、「ターゲット値1」を優先する傾向となります。

ターゲット値を比較するには、次の手順を実行します。

1. 情報の表示方法を次のうちから選択します。

- フェッチ・サイズ: デフォルトのフェッチ・サイズは1000の属性です。この数値は変更できます。

- 絶対値でソート: これがデフォルトです。このオプションの選択を解除できます。

2. 比較する2つの個別のターゲット値を次のように選択します。

- ターゲット値1: 最初のターゲット値を選択します。

- ターゲット値2: 2つ目のターゲット値を選択します。

3. 「問合せ」をクリックします。デフォルトを変更しなかった場合、このステップを実行する必要はありません。

グリッドに表示される情報:

- 属性: 属性の名前。

- 値: 属性の値

- Target_Value_1の傾向: 「ターゲット値1」を優先する傾向。

- Target_Value_2の傾向: 「ターゲット値2」を優先する傾向。

- 検索

- 傾向

検索

を使用して、グリッドを検索します。

名前(デフォルト)、値、およびターゲット値1の傾向やターゲット値2の傾向を基準にして検索できます。

- 別の検索オプションを選択するには、双眼鏡の横にある三角形をクリックします。

- 検索をクリアする場合は、をクリックします。

傾向

傾向の目的は、特定の属性/値のペアに関して、2つのターゲット値のうち、どちらとの関係の予測可能性が高いかを示すことです。傾向は、ターゲット値の肯定的または否定的な予測という観点で測定できます。傾向が値に反する場合、その数値は負になります。

設定(SVMC)

「設定」タブには、モデル・サマリー、入力、ターゲット値、コスト・マトリックス(モデルがチューニングされている場合)、パーティション・キー(モデルがパーティション化されている場合)などに関する情報が含まれています。

「パーティション」フィールドで、パーティション名をクリックします。パーティションの詳細が「パーティションの詳細」ウィンドウに表示されます。

をクリックして、「パーティションの選択」ダイアログを開きます。

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

- サマリー(SVMC)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(SVMC)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

- パーティション・キー
「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

- 重み(SVMC)
サポート・ベクター・マシン分類では、重みは、ターゲット値(クラス)の相対的な重要度を示すためのバイアス・メカニズムです。

サマリー(SVMC)

「サマリー」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント。

- 「アルゴリズム設定」タブには、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

- 設定(SVMC線形)

関連項目

- 「一般設定」

- SVM分類アルゴリズム設定

設定(SVMC線形)

「設定」タブは、次で構成されています。

- サマリー(SVMC)

- 入力(SVMC)

- ターゲット値(SVMC)

入力(SVMC)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

- ターゲット値(SVMC)
サポート・ベクター・マシン分類モデルの「ターゲット値」には、ターゲット属性の値が表示されます。

ターゲット値(SVMC)

サポート・ベクター・マシン分類モデルの「ターゲット値」には、ターゲット属性の値が表示されます。

- をクリックして、ターゲット値を検索します。

- をクリックして、検索をクリアします。

パーティション・キー

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列がリストされます。

「パーティション・キー」タブには、パーティション化された列とともに次の詳細がリストされます。

- パーティション名

- ソース

- データ型

- 値

重み(SVMC)

サポート・ベクター・マシン分類では、重みは、ターゲット値(クラス)の相対的な重要度を示すためのバイアス・メカニズムです。

SVMモデルは、クラス全体にわたって最良の平均予測を得るために自動的に初期化されます。ただし、トレーニング・データが実際の分布を代表していない場合は、モデルにバイアスをかけて、十分に代表されていないクラス値を補正できます。クラスの重みを増やすと、そのクラスの正しい予測子の割合が増加します。

SVMCのアルゴリズム設定

SVMアルゴリズムには分類のための次の設定があります。

- アルゴリズム名: サポート・ベクター・マシン

- カーネル関数: 「ガウス」または「線形」

- 許容値: デフォルトは0.001です。

- 複雑度係数の指定: デフォルトでは、指定されていません。

- 能動学習: オン

- 標準偏差(ガウス・カーネルのみ)

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネルのみ)

関連項目

- SVM分類アルゴリズム設定

SVM回帰アルゴリズム設定

サポート・ベクター・マシン(SVM)アルゴリズムに対して指定する設定は、選択するカーネル関数に基づきます。

個々の設定の意味は、分類と回帰の両方で同じとなります。

SVM回帰アルゴリズム設定を編集するには、次の手順を実行します。

1. 次のいずれかのオプションを使用して、設定を編集できます。

- 分類ノードを右クリックし、「詳細設定」を選択します。

- 分類ノードを右クリックし、「編集」を選択します。次に、「拡張」をクリックします。

2. 「アルゴリズム設定」タブで、設定を使用できます。「カーネル関数」を選択します。オプションは次のとおりです。

- システム決定(デフォルト)。モデルが構築されると、使用されたカーネルがモデル・ビューアの設定に表示されます。

- 線形。SVMで線形カーネルを使用する場合、モデルは係数を生成します。

- ガウス(非線形関数)。

3. 完了後、「OK」をクリックします。

- 線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)
線形カーネルを指定した場合、またはシステムによってカーネルを決定した場合、SVM回帰モデルの許容値、複雑度係数および能動学習を変更できます。

- ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)
ガウス・カーネルを指定した場合、SVM回帰モデルの許容値、複雑度係数、能動学習、標準偏差およびキャッシュ・サイズを編集できます。

- 自動データ準備
ほとんどのアルゴリズムでは、なんらかの形のデータ変換が必要となります。Oracle Data Miningは、モデルの構築プロセス中にアルゴリズムで必要とされる変換を自動的に実行できます。

線形カーネルまたはシステム決定カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)

線形カーネルを指定した場合、またはシステムによってカーネルを決定した場合、SVM回帰モデルの許容値、複雑度係数および能動学習を変更できます。

- 許容値
許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

- 能動学習
能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

- 複雑度係数
複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

許容値

許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

デフォルト値は0.001です。値が大きいほどモデルの構築速度は速くなりますが、モデルの精度は低下します。

能動学習

能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

注意:
能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

能動学習の主な機能は次のとおりです。

- 線形カーネルのパフォーマンスを向上します。能動学習では、パフォーマンスの向上およびガウス・カーネルのサイズ縮小の両方が実現されます。これは、メモリーおよび一時ディスク領域に問題がある場合に重要な考慮事項となります。

- SVMアルゴリズムは最も有益なサンプルを学習し、データ全体を使用しないように制限されます。通常、生成されるモデルの予測精度は、標準的な(精密な) SVMモデルの予測精度と同程度になります。

この設定は無効化しないでください。

能動学習はデフォルトで選択されています。オフにするには、能動学習の選択を解除します。

複雑度係数

複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

これは、データの過剰な適合(トレーニング・データで複雑すぎるモデル適合によるノイズ)、および不十分な適合(モデルがシンプルすぎる)を回避するために使用します。デフォルトでは、複雑度係数は指定されません。

「複雑度係数の指定」を選択して、SVMモデルの複雑度係数を指定します。

複雑度係数の値が非常に大きいと、誤差に対して極端なペナルティが発生するため、SVMではターゲット・クラスの完全な分離を試みます。複雑度係数の値が小さいと、誤差に対して発生するペナルティは低く、モデル・パラメータに対する制約が高くなるため、モデル適合が不十分になる可能性があります。

ターゲット属性のヒストグラムが左または右に歪んでいる場合は、複雑度係数の値を大きくしてください。

デフォルトでは複雑度係数は指定されておらず、この場合、システムで複雑度係数が計算されます。複雑度係数を指定する場合は、正の数を指定してください。異常検出の複雑度係数を指定した場合、デフォルトは1です。

ガウス・カーネルのアルゴリズム設定(SVMR)

ガウス・カーネルを指定した場合、SVM回帰モデルの許容値、複雑度係数、能動学習、標準偏差およびキャッシュ・サイズを編集できます。

- 許容値
許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

- 複雑度係数
複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

- 能動学習
能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

- 標準偏差(ガウス・カーネル)
標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

- キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)
ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

許容値

許容値は、モデルが収束したとみなされる場合など、収束条件の違反の最大サイズです。

デフォルト値は0.001です。値が大きいほどモデルの構築速度は速くなりますが、モデルの精度は低下します。

複雑度係数

複雑度係数によって、トレーニング・データでモデルの誤差を最小化することと、モデルの複雑性を最小化することの間のトレードオフが決定します。

これは、データの過剰な適合(トレーニング・データで複雑すぎるモデル適合によるノイズ)、および不十分な適合(モデルがシンプルすぎる)を回避するために使用します。デフォルトでは、複雑度係数は指定されません。

「複雑度係数の指定」を選択して、SVMモデルの複雑度係数を指定します。

複雑度係数の値が非常に大きいと、誤差に対して極端なペナルティが発生するため、SVMではターゲット・クラスの完全な分離を試みます。複雑度係数の値が小さいと、誤差に対して発生するペナルティは低く、モデル・パラメータに対する制約が高くなるため、モデル適合が不十分になる可能性があります。

ターゲット属性のヒストグラムが左または右に歪んでいる場合は、複雑度係数の値を大きくしてください。

デフォルトでは複雑度係数は指定されておらず、この場合、システムで複雑度係数が計算されます。複雑度係数を指定する場合は、正の数を指定してください。異常検出の複雑度係数を指定した場合、デフォルトは1です。

能動学習

能動学習は、精度を維持するサポート・ベクターのサブセットの選択を最適化すると同時に、モデルの速度を高める方法です。

注意:
能動学習は、Oracle Database 12.2以上に接続したOracle Data Miner 17.2ではサポートされていません。

能動学習の主な機能は次のとおりです。

- 線形カーネルのパフォーマンスを向上します。能動学習では、パフォーマンスの向上およびガウス・カーネルのサイズ縮小の両方が実現されます。これは、メモリーおよび一時ディスク領域に問題がある場合に重要な考慮事項となります。

- SVMアルゴリズムは最も有益なサンプルを学習し、データ全体を使用しないように制限されます。通常、生成されるモデルの予測精度は、標準的な(精密な) SVMモデルの予測精度と同程度になります。

この設定は無効化しないでください。

能動学習はデフォルトで選択されています。オフにするには、能動学習の選択を解除します。

標準偏差(ガウス・カーネル)

標準偏差は、変動量を定量化するために使用されるメジャーです。

ガウス・カーネルを選択した場合は、ガウス・カーネルの標準偏差を指定できます。この値は、正の数であることが必要です。デフォルトでは、標準偏差は指定されていません。

異常検出の場合、標準偏差を指定すると、デフォルトは1です。

キャッシュ・サイズ(ガウス・カーネル)

ガウス・カーネルを選択した場合は、構築操作時に計算済カーネルを格納するために使用するキャッシュのサイズを指定できます。

デフォルト・サイズは50 MBです。

ガウス SVMモデルの構築時に最もコストがかかる操作は、カーネルの計算です。構築する際は、データのチャンク内に一度に収束して、次にチャンク外で違反をテストする方法が一般的です。許容値内に違反がなくなると、構築が完了します。チャンクのサイズは、関連するカーネルをメモリー内のカーネル・キャッシュで保持できるように選択されます。チャンク・サイズが大きくなるほど、チャンクがトレーニング・データの母集団をより適切に表すようになり、新しいチャンクの作成回数が少なくなります。一般的に、キャッシュが大きくなるほど、構築が高速になります。

自動データ準備

ほとんどのアルゴリズムでは、なんらかの形のデータ変換が必要となります。Oracle Data Miningは、モデルの構築プロセス中にアルゴリズムで必要とされる変換を自動的に実行できます。

ユーザーは、この自動変換に独自の変換を追加したり、すべての変換を独自に管理できます。

自動変換を計算する際、Oracle Data Miningでは、経験則を使用して特定のアルゴリズムの一般的な要件を見つけます。多くの場合、このプロセスによってモデルの質がある程度確保されます。

SVM回帰テスト・ビューア

デフォルトでは、分類モデルまたは回帰モデルが自動的にテストされます。オプションで、テスト結果を表示できます。

分類モデルは、モデルの予測を既知の結果と比較することでテストされます。Oracle Data Minerでは、最新のテスト結果が保持されます。

モデルのテスト結果を表示するには、構築ノードを右クリックし、「結果の表示」を選択します。

関連項目

- 「回帰モデルのテスト」

SVM回帰モデル・ビューア

SVM回帰モデル・ビューアでは、SVM (回帰)モデルを調べることができます。

モデル・ビューアに表示される情報は、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

- ガウス・カーネルが使用された場合は、「設定」タブのみがあります。

- 線形カーネルが使用された場合は、「係数」、「比較」および「設定」という3つのタブがあります

SVMCモデル・ビューアで表示されるタブは、次に示す、モデルの構築に使用されたカーネルによって異なります。

- 線形カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア

- ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア

- 線形カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア
サポート・ベクター・マシン回帰モデルで線形カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

- ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア
サポート・ベクター・マシン回帰モデルでガウス・カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

関連項目

- 「モデル・ビューアでのモデルの表示」

線形カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア

サポート・ベクター・マシン回帰モデルで線形カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

次のタブがあります。

- 係数(SVMR)
「係数」タブでは、SVMRの係数を表示できます。

- 設定(SVMR)
「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

係数(SVMR)

「係数」タブでは、SVMRの係数を表示できます。

線形カーネルを使用して構築されたサポート・ベクター・マシン・モデルには係数が含まれます。係数は、実数です。係数の数値は膨大になる可能性があります。

ビューアでは、係数が表示される順序を指定するソート、および表示する係数を選択するフィルタリングがサポートされています。

係数はSVMRの「係数」グリッドに表示されます。係数の相対値は、棒としてグラフィカルに表示され、正と負の値では異なる色となります。ゼロに近い数値の場合、この棒は小さすぎて表示されない場合があります。

- SVMRの「係数」グリッド

SVMRの「係数」グリッド

係数に関する情報は、次のように構成されています。

- 絶対値でソート: デフォルトでは、絶対値でソートされます。たとえば、1および-1は、同じ絶対値となります。この値を変更した場合は、「問合せ」をクリックする必要があります。

- フェッチ・サイズ: フェッチする最大行数で、デフォルトは1,000です。値を小さくすると、フェッチが高速になります。この値を変更した場合は、「問合せ」をクリックする必要があります。

- 係数: 表示される係数の数で、たとえば95 / 95は、95の係数があり、それら95すべてが表示されることを示します。

次のタスクを実行できます。

- 検索: を使用して、項目を検索します。次の基準で検索できます。

- 属性名(デフォルト)

- 値

- 係数

- すべて(および): この基準で検索すると、指定したすべての基準を満たす項目が検索されます。たとえば、ED Bacを検索すると、両方の値が出現するすべての属性が見つかります。

- すべて(または): この基準で検索すると、少なくとも1つの値が含まれる属性が検索されます

- 検索のクリア: 検索をクリアするには、をクリックします。

- 別の検索オプションを選択するには、双眼鏡の横にある三角形をクリックします。

係数は、グリッドにリストされます。係数グリッドには次の列があります。

- 属性: 属性の名前

- 値: 属性の値

- 係数: 選択したターゲット値の各係数の値が表示されます。各係数の前に棒が表示されます(重なっている場合もあります)。棒は、係数の相対サイズを示します。正の値の場合、棒は明るい青色で、負の値の場合、棒は赤色です。値が0に近い場合、棒が小さすぎて表示されない場合があります。

設定(SVMR)

「設定」タブには、モデルが構築された方法に関する情報が表示されます。

情報は次のタブに表示されます。

- 「サマリー」タブ: モデルおよびアルゴリズムの設定が含まれます。

- 「入力」タブ: モデルの構築に使用された属性が含まれます。

ガウス・カーネルを使用するモデルのSVMRモデル・ビューア

サポート・ベクター・マシン回帰モデルでガウス・カーネルが使用されている場合に表示されるタブがリストされています。

次のタブがあります。

- サマリー(SVMR)
「サマリー」タブには、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 入力(SVMR)
「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

サマリー(SVMR)

「サマリー」タブには、入力、ビルド詳細、アルゴリズム設定およびその他の一般設定に関する情報が含まれています。

- 「一般」設定には、次のことがリストされます。

- モデルのタイプ(分類、回帰など)

- モデルの所有者(モデルが構築されたスキーマ)

- モデル名

- 作成日

- モデル構築の期間(分単位)

- モデルのサイズ(MB)

- コメント。

- 「アルゴリズム設定」セクションには、次のことがリストされます。

- モデルの構築に使用されたアルゴリズムの名前。

- モデル構築を制御するアルゴリズム設定。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

関連項目

- 「一般設定」

- SVM回帰アルゴリズム設定

入力(SVMR)

「入力」タブには、モデルの構築に使用された属性のリストが表示されます。

各属性について、次の情報が表示されます。

- 名前: 属性の名前。

- データ型: 属性のデータ型。

- マイニング型: 「カテゴリ型」または「数値型」。

- ターゲット: アイコンは、属性がターゲット属性であることを示します。

- データ準備: 「はい」はデータ準備が実行されたことを示します。これにより、ユーザーと自動データ準備(ADP)を区別しやすくなり、ADPをオフにしても、ユーザーは引き続き変換を組み込むことができます。データ準備が「はい」の場合は、列を選択してクリックします。各グループには入力とリバース式を含めることができます。リバース式は、存在しなければ表示されません。入力が存在しない場合は、何も表示されません。変換はSQL表記法で表示されます。

- パーティション・キー: 「はい」は、属性がパーティション・キーであることを示します。

設定情報

一部の設定は自動データ準備に関するものです。イプシロン値、支持度および信頼度はほとんどのアルゴリズムに共通するものです。

この項には、ほとんどのアルゴリズムで共通する設定に関する次の項目が含まれます。

- 一般設定
一般設定は「設定」タブと「一般」タブに含まれています。

- 自動データ準備
自動変換を計算する際、Oracle Data Miningでは、経験則を使用して特定のアルゴリズムの一般的な要件を見つけます。多くの場合、このプロセスによってモデルの質がある程度確保されます。

- その他の設定
その他の設定は、ルール、データ準備、支持度および信頼度の属性数に関するものです。

- イプシロン値
サポート・ベクター・マシンでは、小さいエラーと大きいエラーを区別します。この違いは、イプシロン値によって定義します。

一般設定

一般設定は「設定」タブと「一般」タブに含まれています。

モデル・ビューアの「設定」タブには、次の3つのカテゴリの設定が表示されます。

- 「一般」には、この項目で説明するようなモデルの一般情報が表示されます。

- 「アルゴリズム設定」には、選択したアルゴリズムに固有の情報が表示されます。

- 「ビルド詳細」には、計算済設定が表示されます。計算済設定は、モデルの作成時にOracle Data Miningによって生成されます。

「一般」タブには、すべてのアルゴリズムの次の情報が含まれています。

- タイプ モデルのマイニング機能(異常検出、相関ルール、属性重要度、分類、クラスタリング、特徴抽出または回帰)。

- 所有者: モデルの構築に使用されたデータ・マイニング・アカウント(スキーマ)。

- モデル名: モデルの名前。

- ターゲット属性: ターゲット属性(分類モデルと回帰モデルのみがターゲットを持ちます)。

- 作成日: モデルが作成された日付(MM/DD/YYYYの形式)

- 期間: モデルの構築に必要となった時間(分単位)。

- サイズ: モデルのサイズ(MB)。

- コメント: Oracle Data Minerを使用して作成されていないモデルの場合、このオプションでは、モデルに埋め込まれたコメントを表示します。Oracle Data Minerを使用して構築されたモデルに対するコメントを表示するには、モデルが構築されたノードの「プロパティ」に移動します。
Oracle Data Minerを使用して作成されたモデルでは、BALANCED、NATURAL、CUSTOMまたはTUNEDが含まれている場合があります。Oracle Data Minerは、これらの値を挿入して、モデルがチューニングされたかどうかや、チューニングされた方法を示します。

自動データ準備

自動変換を計算する際、Oracle Data Miningでは、経験則を使用して特定のアルゴリズムの一般的な要件を見つけます。多くの場合、このプロセスによってモデルの質がある程度確保されます。

ほとんどのアルゴリズムでは、なんらかの形のデータ変換が必要となります。Oracle Data Miningは、モデルの構築プロセス中にアルゴリズムで必要とされる変換を自動的に実行できます。ユーザーは、この自動変換に独自の変換を追加したり、すべての変換を独自に管理できます。

自動データ準備を実行すると、モデルを使用してスコアリングされたデータに対して同じデータ準備が自動的に実行されます。自動データ準備が「オフ」である場合、つまりすべての変換を自分自身で管理する場合は、構築データを準備したときと同じ方法で適用データを準備する必要があります。

その他の設定

その他の設定は、ルール、データ準備、支持度および信頼度の属性数に関するものです。

設定は次のとおりです。

- 各ルール内の属性数の制限: デフォルトでは、このオプションは選択されています。各ルール内の最大属性数です。この数値は2から20までの整数で指定する必要があります。ルール数を増やすと、構築速度が低下します。ルール内の属性の数を変更したり、無制限にすることができます。デフォルトで開始して、この数を徐々に増やすことをお薦めします。

- 制限を指定しない場合は、このオプションの選択を解除します。

- 各ルールで多数の属性を指定すると、ルールの数が大幅に増えます。

- デフォルトは3です。

- 自動準備: 「オン」または「オフ」。「オン」は、自動データ準備が正規化および外れ値検出に使用されることを示します。SVMアルゴリズムは、欠損値処理およびカテゴリ別データの変換を自動的に処理します。正規化および外れ値検出は、ADPで処理するか、手動で準備する必要があります。デフォルトは「オン」です。

- 最小サポート: パーセンテージを示す0から100までの数字。支持度の値が小さくなると、構築速度が遅くなり、より多くのシステム・リソースが必要となります。デフォルトは5%です。

- 最小信頼度: ルールの信頼度。パーセンテージを示す、0から100までの数字。信頼度が高くなると、構築速度が速くなります。デフォルトは10%です。

関連項目

- 自動データ準備(ADP)

イプシロン値

サポート・ベクター・マシンでは、小さいエラーと大きいエラーを区別します。この違いは、イプシロン値によって定義します。

アルゴリズムによってイプシロン値が内部的に計算および最適化されるようにするか、ユーザーが値を指定することができます。

SVMモデルのイプシロン値を指定するには、質問「イプシロン値を指定しますか。」に対する回答でオプション「はい」をクリックします。

イプシロン値は、0よりも大きいか未定義である必要があります

- モデルで定義されているサポート・ベクターの数が非常に大きい場合は、イプシロン値を大きくしてみます。

- カーディナリティが非常に高いカテゴリ属性がある場合は、イプシロンを減らしてみます。

デフォルトでは、イプシロン値は指定されていません。このような場合は、アルゴリズムによってイプシロン値が計算されます。

索引

A  B  C  D  E  F  G  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W

A

- アルゴリズム

- 分類 1

- O-Cluster 1

- アルゴリズム設定

- SVM回帰 1

- システム決定カーネル 1

- 異常検出ノード

- 詳細モデル設定 1

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- アーキテクチャ

- Data Miner 1

- 曲線下の面積 1

- 相関ノード

- 動作 1

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- 属性依存性 1 , 2

- 自動データ準備 1

- 平均精度 1

B

- ベネフィット

- タブ 1

- 2項ターゲット 1

- ビニング 1

C

- 分類

- アルゴリズム 1

- 適用 1

- 構築 1

- 概要 1

- スコア 1

- テスト 1

- 分類モデル

- テスト・ビューア 1

- 「コンポーネント」ペイン 1

- 接続

- 作成 1

- プロパティ 1

- 接続

- 「接続」タブ 1

- 「Data Miner」タブ 1

- 編集 1

- 管理 1

- 削除 1

- タブ 1

- 表示 1

- ポップアップ・メニュー

- 異常検出ノード 1

- 相関ノード 1

- 表またはビュー作成ノード 1

- データの参照ノード 1

- グラフ・ノード 1

- JSON問合せノード 1

- ノード 1

- サンプル・ノード 1

- SQL問合せノード 1

- 表更新ノード 1

- ワークフロー 1

- コンテキスト・メニュー

- データ・ソース・ノード 1

- コスト

- パフォーマンス・メジャー 1

- チューニング設定 1

- コスト・マトリックス 1

- コストおよびベネフィット 1

- 表またはビュー作成のデータ

- 表示 1

- 表またはビュー作成ノード

- 概要 1

- 作成 1

- 編集 1

- 作成

- ノード 1

- プロジェクト 1

- ワークフロー 1

D

- データベースのロール

- Oracle R Enterprise 1

- Data Miner

- アーキテクチャ 1

- ドキュメント 1

- Oracle by Exampleチュートリアル 1

- 概要 1

- Data Minerプロジェクト 1

- データ・マイニング

- フォーラム 1

- プロセス 1

- データ・マイニング・プロセス 1

- データ・マイニング・プロジェクト

- 作成 1

- データ準備

- 自動 1

- 手動 1

- 数値 1

- データ・ソース・ノード

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- 定義 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- 実行 1

- サポートされるデータ型 1

- 表示 1

- データ表の名前 1

- データ型

- データ・ソース・ノード 1

- 擬似JSON 1

- 変換ノード 1

- 表更新ノード 1

- データ・ビューア

- データの参照ノード 1

- 変換ノード 1

- 表更新ノード 1

- ディシジョン・ツリー 1

- 定義

- データ・ソース 1

- 削除

- プロジェクト 1

- 依存性 1

- デプロイ

- ノード 1

- ワークフロー 1

- ワークフローのデプロイ

- データ問合せスクリプト 1

- オブジェクト生成スクリプト 1

E

- イプシロン値 1

- 期待値の最大化 1

- データの参照ノード

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- 参照ノードの計算 1

- エクスポート

- 参照ノードの計算 1

- 式ビルダー

- 関数 1

F

- 特徴比較ノード 1

- 特徴抽出 1

- フィルタ列 1

- フィルタ列の詳細

- 概要 1

- 作成 1

- フィルタ行ノード

- 概要 1

- 作成 1

- 編集 1

G

- ガウス・カーネル

- アルゴリズム設定 1

- 一般化線形モデル 1 , 2

- グラフ

- 編集 1

- データの表示 1

- グラフ・ノード

- 概要 1

- 作成 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- サポートされるデータ型 1

- タイプ 1

I

- インポート

- ワークフロー 1

- インポート要件

- ワークフロー 1

- インメモリー 1

- 解釈

- クラスタ・ルール 1

J

- 結合

- 概要 1

- 結合ノード

- 作成 1

- 編集 1 , 2

- JSON

- 設定 1

- JSON問合せノード

- 概要 1

- 作成 1

- エディタ 1

L

- リフト

- グラフ 1

- 線形回帰 1 , 2

- リンク

- 取消し 1

- 削除 1

- ノード 1

- ノードのリンク 1

M

- モデル

- プロパティ 1

- モデル

- 異常検出ノード 1

- 相関ノード 1

- 分類 1

- 分類ノード 1

- クラスタリング・ノード 1

- 特徴抽出ノード 1

- モデル詳細ノード 1

- モデル・ノード 1

- 回帰ノード 1

- SVM 1

- モデル・ビューア

- SVM 1

- 多クラス・ターゲット 1

N

- Naive Bayes 1

- ノード

- 概要 1

- 追加 1

- コメント 1

- コピー 1

- 作成 1

- リンク 1

- 名前 1

- 位置 1

- リフレッシュ 1

- 実行 1

- 状態 1

- タイプ 1

- 正規化 1

O

- O-Cluster

- アルゴリズム 1

- Oracle Enterprise Managerジョブ 1

- Oracle Textのレクサー 1

- 直交パーティショニング・クラスタリング 1

- 外れ値 1

- 全体精度 1

- 概要

- Data Miner 1

P

- パラレル処理

- 概要 1

- ノードの設定 1

- サポート 1

- ワークフロー設定 1

- パフォーマンス・マトリックス 1

- パフォーマンス・マトリックス 1

- 予測信頼度

- 式 1

- 前提条件

- データ・マイニング 1

- 利益

- 使用 1

- 利益およびROI

- 例 1

- ユースケース 1

- 利益設定 1

- プロジェクト

- 作成 1

- 新規作成 1

- 削除 1 , 2

- 展開 1

- 管理 1

- 名前の制限 1

- 名前変更 1

- 傾向 1

- プロパティ

- 異常検出ノード 1

- 相関ノード 1

- 表またはビュー作成ノード 1

- データ・ソース・ノード 1

- データの参照ノード 1

- グラフ・ノード 1

- JSON問合せノード 1

- ノード 1

- サンプル・ノード 1

- SQL問合せノード 1

- 表更新ノード 1

- ワークフロー 1

- ワークフロー 1

R

- R構築ノード 1

- 受信者操作特性

- 統計 1

- 受信者操作特性 1 , 2

- 回帰

- 適用 1

- 構築 1

- スコア 1

- テスト 1

- 回帰統計量 1

- 名前変更

- プロジェクト 1

- 残差 1

- 残差プロット 1

- ROC

- チューニング手順 1

- チューニング・タブ 1

- 使用 1

- ROC曲線 1

- Rスクリプト

- サポート 1

S

- サンプル・データ 1

- サンプル・ノード

- 概要 1

- 作成 1

- 編集 1

- プロパティ 1

- スコアリング 1

- スクリプト

- データ問合せ 1

- オブジェクト生成 1

- 要件 1

- SQL*Plusの使用 1

- SQLワークシートの使用 1

- 変数の定義 1

- ワークフロー 1

- データ・ガイドの選択 1

- SQL問合せ

- 制限事項 1

- SQL問合せノード

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- エディタ 1

- 入力 1

- プロパティ 1

- 「SQL」タブ 1

- SQLワークシート 1

- サポートされるデータ型

- グラフ・ノード 1

- サポート・ベクター・マシン 1 , 2

- SVMアルゴリズム

- アルゴリズム 1

- SVM係数 1

- SVMモデル

- 係数 1

- 比較 1

- 設定 1 , 2 , 3 , 4 , 5

- SVM回帰

- アルゴリズム設定 1

T

- テスト

- 分類モデル 1

- 分類モデルのメトリック 1

- Textの概念

- ストップリスト 1

- ストップテーマ 1

- ストップワード 1

- テーマ 1

- テキスト・マイニング 1

- テキスト・マイニング 1

- テキストの準備 1

- 変換

- カスタム定義 1

- 定義 1

- 変換ノード

- 概要 1

- 集計 1

- 作成 1

- 編集 1

- 式ビルダー 1

- 列のフィルタ 1

- 変換ノード

- タイプ 1

- チューニング

- 分類モデル 1

- 削除 1

U

- 表更新ノード 1

- 表更新ノード

- コンテキスト・メニュー 1

- 作成 1

- 編集 1

- 入力および出力 1

- プロパティ 1

V

- 表示

- 「Data Miner」タブ 1

W

- ワークフロー

- 概要 1

- 互換性 1

- 作成 1

- 削除 1

- デプロイ 1

- エクスポート 1

- インポート 1

- インポート要件 1

- ロード 1

- ロックおよびロック解除 1

- 管理 1

- 名前の制限 1

- 前提条件 1

- プロパティ 1

- 名前変更 1

- 実行 1

- 手順 1

- 用語 1

- サムネイル 1

- サムネイル・ビュー 1

- ワークフロー・コントロール

- ワークフローの管理 1

- ワークフロー・エディタ 1

- ワークフロー・スクリプト

- 要件 1

- 実行 1

Oracleの法律上の注意点

コピーライト

Copyright © 1994-2017, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

ライセンス制約の保証と結果的に生じる損害の免責

このソフトウェアおよび関連ドキュメントの使用と開示は、ライセンス契約の制約条件に従うものとし、知的財産に関する法律により保護されています。ライセンス契約で明示的に許諾されている場合もしくは法律によって認められている場合を除き、形式、手段に関係なく、いかなる部分も使用、複写、複製、翻訳、放送、修正、ライセンス供与、送信、配布、発表、実行、公開または表示することはできません。このソフトウェアのリバース・エンジニアリング、逆アセンブル、逆コンパイルは互換性のために法律によって規定されている場合を除き、禁止されています。

保証免責

ここに記載された情報は予告なしに変更される場合があります。また、誤りが無いことの保証はいたしかねます。誤りを見つけた場合は、オラクルまでご連絡ください。

制限付権利について

このソフトウェアまたは関連ドキュメントを、米国政府機関もしくは米国政府機関に代わってこのソフトウェアまたは関連ドキュメントをライセンスされた者に提供する場合は、次の通知が適用されます。

U.S. GOVERNMENT END USERS: Oracle programs, including any operating system, integrated software, any programs installed on the hardware, and/or documentation, delivered to U.S. Government end users are "commercial computer software" pursuant to the applicable Federal Acquisition Regulation and agency-specific supplemental regulations. As such, use, duplication, disclosure, modification, and adaptation of the programs, including any operating system, integrated software, any programs installed on the hardware, and/or documentation, shall be subject to license terms and license restrictions applicable to the programs. No other rights are granted to the U.S. Government.

危険な用途への使用について

このソフトウェアまたはハードウェアは様々な情報管理アプリケーションでの一般的な使用のために開発されたものです。このソフトウェアまたはハードウェアは、危険が伴うアプリケーション(人的傷害を発生させる可能性があるアプリケーションを含む)への用途を目的として開発されていません。このソフトウェアまたはハードウェアを危険が伴うアプリケーションで使用する際、安全に使用するために、適切な安全装置、バックアップ、冗長性(redundancy)、その他の対策を講じることは使用者の責任となります。このソフトウェアまたはハードウェアを危険が伴うアプリケーションで使用したことに起因して損害が発生しても、Oracle Corporationおよびその関連会社は一切の責任を負いかねます。

商標と登録商標について

OracleおよびJavaはオラクルおよびその関連会社の登録商標です。その他の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。

Intel、Intel Xeonは、Intel Corporationの商標または登録商標です。すべてのSPARCの商標はライセンスをもとに使用し、SPARC International, Inc.の商標または登録商標です。AMD、Opteron、AMDロゴ、AMD Opteronロゴは、Advanced Micro Devices, Inc.の商標または登録商標です。UNIXは、The Open Groupの登録商標です。

第三者のコンテンツ、製品、サービスに対する免責事項

このソフトウェアまたはハードウェア、そしてドキュメントは、第三者のコンテンツ、製品、サービスへのアクセス、あるいはそれらに関する情報を提供することがあります。適用されるお客様とOracle Corporationとの間の契約に別段の定めがある場合を除いて、Oracle Corporationおよびその関連会社は、第三者のコンテンツ、製品、サービスに関して一切の責任を負わず、いかなる保証もいたしません。適用されるお客様とOracle Corporationとの間の契約に定めがある場合を除いて、Oracle Corporationおよびその関連会社は、第三者のコンテンツ、製品、サービスへのアクセスまたは使用によって損失、費用、あるいは損害が発生しても一切の責任を負いかねます。

Pre-General Availability (一般提供前)版のドキュメントについて

このドキュメントがPre-General Availability (一般提供前)版の場合:

このドキュメントはPre-General Availability (一般提供前)版であり、デモおよび暫定使用のみを目的としたものです。このソフトウェアを使用するハードウェアに限定するものではありません。Oracle Corporationおよびその関連会社は、このドキュメントに関して一切の責任を負わず、いかなる保証もいたしません。また、このドキュメントを使用したことによって損失、費用、あるいは損害が発生しても、一切の責任を負いかねます。

非公開のPre-General Availability (一般提供前)版のドキュメントについて

このドキュメントが非公開のPre-General Availability (一般提供前)版の場合:

このドキュメントに含まれる情報は、情報の共有のみを目的としたものであって、顧客諮問委員会(Customer Advisory Board)のメンバーとしてのお客様の立場でのみ、またはお客様のPre-General Availability Trial Agreement (Pre-GAトライアル契約)のみに従って検討されるべきものとします。マテリアル、コード、または機能の提供をお約束するものではなく、購入決定を行う際の判断材料とすべきではありません。このドキュメントに記載されている特徴または機能の開発、リリースおよび時期については、オラクルの裁量により決定されます。

このドキュメントには、ソフトウェアまたは印刷物などの形式を問わず、オラクルが独占的な権利を有する財産的情報が含まれています。この機密資料へのアクセスと使用は、お客様とオラクルとの間で締結され、お客様が遵守に同意した、Oracle Master Agreement、Oracle License and Oracle Services Agreement (オラクル・ライセンスおよびサービスに関する契約書)、Oracle Partner Network Agreement、Oracle Distribution Agreementまたはその他のライセンス契約の条件に従うものとします。このドキュメントとその内容の開示、コピー、複製および配布には、オラクルによる事前の承諾を必要とします。このドキュメントはライセンス契約の一部となるものではなく、オラクルおよびその子会社や関連会社との契約を構成するものではありません。

ドキュメントのアクセシビリティ

オラクルのアクセシビリティについての詳細情報は、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)を参照してください。

Oracle Supportへのアクセス

サポートをご契約のお客様には、My Oracle Supportを通して電子支援サービスを提供しています。詳細情報は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info)か、聴覚に障害のあるお客様は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs)を参照してください。