4.3 交差検定モデル

予測モデルは通常、特定のデータに基づいて構築され、別に保存されているデータや未知データに基づいて検証されます。交差検定とはモデル改善手法の1つであり、使用可能なデータから繰り返しサンプリングを行って複数のモデルを構築およびテストすることにより、1回の学習/試験実験に伴う制約を回避します。その目的は、モデルが新しいデータに対して適切に一般化されるかを見極め、過剰適合の発生や、誤解を招きやすい既知データ特徴から誤った結論が導き出されるのを回避することにあります。

ore.CVユーティリティのR関数は、Oracle R Enterpriseを使用して回帰モデルと分類モデルの交差検定を実行します。関数ore.CVは、Oracle R Technologiesの次のブログ投稿からダウンロードできます。

https://blogs.oracle.com/R/entry/model_cross_validation_with_ore

関数ore.CVは、アルゴリズムおよびケースの選択セットに対して、Oracle R Enterpriseの回帰関数および分類関数によりインデータベース・データを使用して生成されたモデルに対する交差検定を実行します。

ore.CV関数は、次のOracle R Enterprise関数により生成されたモデルに使用できます。

• ore.lm

• ore.stepwise

• ore.glm

• ore.neural

• ore.odmDT

• ore.odmGLM

• ore.odmNB

• ore.odmSVM

また、ore.CVを使用すると、Oracle R Enterprise埋込みRの実行によってR回帰関数で生成されたモデルを交差検定することもできます。これらのR関数は次のとおりです。

• lm

• glm

• svm

ore.CVの使用方法の詳細と使用例、および関数自体をダウンロードする方法は、次のブログ投稿を参照してください。

https://blogs.oracle.com/R/entry/model_cross_validation_with_ore