R拡張性

24 R拡張性

このトピックは、Oracleオンプレミスにのみ適用されます。

分析モデルの作成とRでのスコアリングの方法を学習します。Rの拡張可能アルゴリズムが拡張され、SQLおよびグラフィカル・ユーザー・インタフェースを使用するユーザー用に追加のアルゴリズムがサポートおよび登録されています。

24.1 R拡張性を使用したOracle Data Mining

Oracle Data Miningを使用して、Oracle Data MiningモデルおよびRモデルを作成、スコアリング、表示する方法を学習します。

Oracle Data Miningフレームワークは、オープンソースのRエコシステムのアルゴリズムを使用して、データ・マイニング・アルゴリズムを拡張することで拡張されています。Oracle Data Miningは、Oracle Databaseカーネル内に実装されます。マイニング・モデルはデータベース・スキーマ・オブジェクトです。拡張性の強化により、データ・マイニング・フレームワークは、Oracle Data MiningモデルおよびRモデルの両方を作成、スコアリングおよび表示できます。

Rスクリプトの登録

データベース・サーバーのRエンジンは、Rスクリプトを実行して、Rモデルを作成、スコアリングおよび表示します。これらのRスクリプトは、rqAdminロールを持つ特権ユーザーによって事前にデータベースに登録されている必要があります。最初に、Oracle R EnterpriseをインストールしてRスクリプトを登録する必要があります。

Rモデルを使用したOracle Data Miningの関数

次の関数は、Rモデルでサポートされています。

Oracle Data Mining DBMS_DATA_MININGパッケージは、Rモデルをサポートするように拡張されています。たとえば、CREATE_MODELおよびDROP_MODELです。
MODEL VIEWは、単一モデルおよびパーティション化モデルに関するRモデルの詳細を取得します。
Oracle Data MiningのSQL関数は、Rモデル関数で動作するように拡張されています。たとえば、PREDICTIONおよびCLUSTER_IDです。

Rモデル拡張性は、次のデータ・マイニング手法をサポートしています。

相関
属性評価
回帰
分類
クラスタリング
特徴抽出

24.2 Rを使用したスコアリング

Rマイニング・モデルの作成と、それを使用したスコアリングの方法を学習します。

詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。

24.3 アルゴリズムのメタデータの登録について

アルゴリズムのメタデータの登録により、新しいアルゴリズム手法とその設定を、統一性と一貫性のある方法で登録できるようになります。

ユーザーは、登録プロセスを通じて新しいRベースのアルゴリズムを追加できます。新しいアルゴリズムは、Oracle R Enterprise内と適切なマイニング手法内で使用できるようになります。登録メタデータに基づいて、設定ページが動的にレンダリングされます。利点は次のとおりです。

Rベースのアルゴリズムの管理が容易になる
モデル作成のためにRベースのアルゴリズム簡単に指定できる
JSON構造内の個々のプロパティを消去する
ユーザー間でRベースのアルゴリズムを共有する

アルゴリズムのメタデータの登録により、Oracle Data Miningのマイニング・モデル機能が拡張されます。

関連項目