28 R拡張性
分析モデルの作成とスコアリングをRで簡単に行う方法を学習します。Rの拡張可能アルゴリズムが拡張され、SQLユーザーおよびグラフィカル・ユーザー・インタフェースの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。
28.1 R拡張性を備えたOracle Machine Learning for SQL
Oracle Machine Learning for SQLを使用して機械学習モデルおよび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。
OML4SQLフレームワークは、OML4SQLのアルゴリズム・セットにオープンソースのRエコシステムのアルゴリズムを追加することで拡張されています。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。拡張性が強化されたことで、OML4SQLフレームワークでは、OML4SQLのモデルとRのモデルの両方を作成、スコアリングおよび表示できるようになりました。
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 Machine Learning for R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モデルを使用するOracle Machine Learning for SQL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モデル関数と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モデル拡張性では、次のOML4SQL機能がサポートされています。
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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
28.2 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関数とその設定を、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。
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Rベースのアルゴリズムの管理が容易になる
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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
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JSON構造内の個々のプロパティを消去する
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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 Machine Learning for SQLの機械学習モデルの機能が拡張されます。
関連項目:
使用可能なモデル設定のリストと解説は、『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:
モデル設定と同じ意味でハイパーパラメータという用語も使用されます。28.3 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