FEATURE_VALUE
構文
feature_value::=
分析構文
feature_value_analytic::=
mining_attribute_clause::=
mining_analytic_clause::=
関連項目:
mining_analytic_clauseの構文、セマンティクスおよび制限事項の詳細は、「分析ファンクション」を参照してください。
目的
FEATURE_VALUEは、選択内に含まれる各行の特徴の値を返します。この値は、最も値が大きい特徴または指定されたfeature_idを参照します。特徴の値は、BINARY_DOUBLEとして返されます。
構文の選択
FEATURE_VALUEは、2つの方法のどちらかでデータにスコアを付けます。1つの方法では、データにマイニング・モデル・オブジェクトを適用します。もう1つの方法では、1つ以上の一時マイニング・モデルを作成して適用する分析句を実行して動的にデータをマイニングします。構文または分析構文を選択します。
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構文 — 事前に定義されたモデルでデータにスコアを付ける場合は、最初の構文を使用します。特徴抽出モデルの名前を指定します。
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分析構文 — 事前定義されたモデルなしで、データにスコアを付ける場合は、分析構文を使用します。
INTOn(nは、抽出する特徴の数)と、mining_analytic_clause(複数のモデル構築のためにデータをパーティション化する必要がある場合に指定します)を含めます。mining_analytic_clauseは、query_partition_clauseとorder_by_clauseをサポートします。(「analytic_clause::=」を参照。)
FEATURE_VALUEファンクションの構文では、パーティション化されたモデルをスコアリングするときに、オプションのGROUPINGヒントを使用できます。「GROUPINGヒント」を参照してください。
mining_attribute_clause
mining_attribute_clauseは、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。分析構文でファンクションが起動されると、このデータは一時モデルの構築にも使用されます。mining_attribute_clauseは、PREDICTIONファンクションと同様に動作します。(「mining_attribute_clause::=」を参照)
関連項目:
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スコアリングの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドを参照してください。
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特徴抽出の詳細は、『Oracle Data Mining概要』を参照してください。
ノート:
次に示す例は、Data Miningのサンプル・プログラムからの抜粋です。サンプル・プログラムの詳細は、Oracle Data Miningユーザーズ・ガイドの「付録A」を参照してください。
例
次の例では、特徴3に対応する顧客を、一致する品質の順序で示します。
SELECT *
FROM (SELECT cust_id, FEATURE_VALUE(nmf_sh_sample, 3 USING *) match_quality
FROM nmf_sh_sample_apply_prepared
ORDER BY match_quality DESC)
WHERE ROWNUM < 11;
CUST_ID MATCH_QUALITY
---------- -------------
100210 19.4101627
100962 15.2482251
101151 14.5685197
101499 14.4186292
100363 14.4037396
100372 14.3335148
100982 14.1716545
101039 14.1079914
100759 14.0913761
100953 14.0799737