27 R拡張性
Rで分析モデルの構築とスコアリングを簡単にする方法について説明します。R拡張アルゴリズムは、SQLユーザーとグラフィカル・ユーザー・インタフェースのユーザーに対応する追加のアルゴリズムをサポートおよび登録することで強化されています。
27.1 R拡張可能性を備えたOracle Machine Learning for SQL
Oracle Machine Learning for SQLを使用して、機械学習のモデルとRのモデルを作成、スコアリングおよび表示する方法について説明します。
OML4SQLフレームワークは、オープンソースのRエコシステムからのアルゴリズムによってOML4SQLアルゴリズム・セットを拡張することで強化されます。Oracle Machine Learning for SQLは、Oracle Databaseカーネルに実装されます。OML4SQLのモデルは、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、OML4SQLフレームワークは、OML4SQLとRのどちらのモデルも作成、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。まず、Oracle Machine Learning for RをインストールしてRスクリプトを登録しておく必要があります。
RモデルによるOracle Machine Learning for SQLの関数
次の関数は、Rモデルでサポートされています。
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OML4SQLの
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。 -
OML4SQLのSQL関数は、Rモデル関数で動作するように強化されています。たとえば、
PREDICTIONおよびCLUSTER_IDです。
Rモデル拡張性により、次のOML4SQL関数がサポートされます。
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相関
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属性評価
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回帰
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分類
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クラスタリング
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特徴抽出
27.2 Rを使用したスコアリング
Oracle Machine Learning for R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 Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイド』を参照してください。
27.3 アルゴリズム・メタデータの登録について
アルゴリズム・メタデータの登録では、統一性と一貫性のある方法で新しいアルゴリズムの関数とその設定を登録できます。
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Rベースのアルゴリズムのより簡単な管理
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モデル構築にRベースのアルゴリズムを簡単に指定
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JSON構造内の個別のプロパティを除去
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Rベースのアルゴリズムをユーザー間で共有
アルゴリズム・メタデータの登録により、Oracle Machine Learning for SQLの機械学習モデルの機能が拡張されます。
参照:
使用可能なモデル設定のリストと説明は、『Oracle Database PL/SQLパッケージおよびタイプ・リファレンス』を参照してください。注意:
hyperparameterという用語は、モデル設定でも同じ意味で使用されます。