PREDICTION_BOUNDS

構文

mining_attribute_clause::=

目的

PREDICTION_BOUNDSは、一般化線形モデル(GLM)を適用して、選択内に含まれる各行のクラスまたは値を予測します。この関数は、オブジェクトのVARRAYに含まれる各予測の上限と下限を、それぞれUPPERフィールドとLOWERフィールドに返します。

GLMは、回帰または2項分類を実行できます。

回帰の上限と下限は、予測されたターゲット値を参照します。UPPERとLOWERのデータ型は、ターゲットのデータ型になります。
2項分類での上限と下限は、予測されたターゲット・クラスまたは指定されたclass_valueの確率を参照します。UPPERとLOWERのデータ型は、BINARY_DOUBLEです。

リッジ回帰を使用してモデルが構築された場合や、構築中に共分散マトリックスの異常が検出された場合、PREDICTION_BOUNDSは上限と下限の両方についてNULLを返します。

confidence_levelは、(0,1)の範囲内の数値です。デフォルト値は0.95です。confidence_levelにNULLを指定すると、デフォルトでconfidence_levelを残したままclass_valueを指定できます。

PREDICTION_BOUNDS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。この句は、PREDICTIONファンクションの場合と同様に動作します。(分析構文への参照は適用されません。)「mining_attribute_clause」を参照。

関連項目:

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。
一般化線形モデルの詳細は、『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、98%の確度で年齢が25才から45才と予測される顧客の分布を返します。

SELECT count(cust_id) cust_count, cust_marital_status
  FROM (SELECT cust_id, cust_marital_status
    FROM mining_data_apply_v
    WHERE PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).LOWER > 24 AND
          PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).UPPER < 46)
    GROUP BY cust_marital_status;
 
    CUST_COUNT CUST_MARITAL_STATUS
-------------- --------------------
            46 NeverM
             7 Mabsent
             5 Separ.
            35 Divorc.
            72 Married