41.2 ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTES

ALL_MINING_MODEL_ATTRIBUTESは、現行のユーザーがアクセスできる機械学習のモデルの属性を示します。

このビューには、モデル・シグネチャの属性のみが含まれます。モデル・シグネチャの属性は、モデルを作成するために使用したトレーニング・データの列に対応します。

機械学習のモデルとは、Oracle Machine Learning for SQLによって作成されたスキーマ・オブジェクトのことです。

関連ビュー

• DBA_MINING_MODEL_ATTRIBUTESは、データベース内のすべての機械学習のモデルの属性を示します。

• USER_MINING_MODEL_ATTRIBUTESは、現行のユーザーが所有する機械学習のモデルの属性を示します。このビューは、OWNER列を表示しません。

列	データ型	NULL	説明
OWNER	VARCHAR2(128)	NOT NULL	機械学習モデルの所有者
MODEL_NAME	VARCHAR2(128)	NOT NULL	機械学習モデルの名前
ATTRIBUTE_NAME	VARCHAR2(128)	NOT NULL	属性の名前。
ATTRIBUTE_TYPE	VARCHAR2(11)	–	属性の論理型。型はモデルの作成または適用プロセス時に識別される: NUMERICAL: 数値データ CATEGORICAL: 文字データ TEXT: 非構造化テキスト・データ PARTITION: 入力シグネチャ列はパーティション・キーに使用される MIXED: 入力シグネチャの列は、複数の属性タイプを持つ これは、様々なタイプのマイニング属性を含む複数の独立したマイニング属性に変換される入力列を許可する、ユーザー定義の埋込み変換のため。
DATA_TYPE	VARCHAR2(106)	–	属性のデータ型。
DATA_LENGTH	NUMBER	–	データ型の長さ
DATA_PRECISION	NUMBER	–	固定小数点数の精度。精度は小数点以下の有効数字の合計数であり、データ型NUMBER (p,s)のpとして表される。
DATA_SCALE	NUMBER	–	固定小数点数のスケール。スケールは小数点から最小有効数までの数字の個数であり、データ型NUMBER (p,s)のsとして表される。
USAGE_TYPE	VARCHAR2(8)	–	属性がモデルの構成に使用されたか(ACTIVE使用されていないかINACTIVE)。一部の属性は、変換またはアルゴリズムの処理によって除外される場合がある。*_MINING_MODEL_ATTRIBUTESビューは、モデルで使用される属性のリストのみを示す。このため、この列の値は常にACTIVEになる。
TARGET	VARCHAR2(3)	–	属性が予測モデルのターゲットになるかどうか(YESまたはNO)を表す。ターゲットは、モデルの適用時に生成される結果を示す。
ATTRIBUTE_SPEC	VARCHAR2(4000)	–	モデル作成中の属性の特別な処理を識別する1つ以上のキーワード。値は次のとおり。 FORCE_IN: (GLMのみ) 機能選択が有効な場合に、属性をモデル作成に強制的に組み込む。機能選択はデフォルトで無効になっている。機能選択が有効な状態でGLMをモデルで使用していない場合、この値は無視される。 NOPREP: ADPがオンの場合、属性の自動変換が行われないようにする。ADPがOFFの場合、この値は無視される。 TEXT: 属性が非構造化テキスト・データとして処理されるようにする。TEXT値では、POLICY_NAME、MAX_FEATURES、TOKEN_TYPEおよびMIN_DOCUMENTSの3つのサブセット化がサポートされる。サブセット化は、カッコで囲まれたname:valueペアとして指定される。たとえば、(POLICY_NAME:mypolicy)(MAX_FEATURES:2000)(TOKEN_TYPE:THEME)など。詳細は、『Oracle Machine Learning for SQL APIガイド』を参照してください。 NULL: この属性のATTRIBUTE_SPECはNULLとなる。 ATTRIBUTE_SPECは、PL/SQLプロシージャDBMS_DATA_MINING_TRANSFORM.SET_TRANSFORMのパラメータである。詳細は、『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。

関連項目:

機械学習モデルの属性の詳細は、『Oracle Machine Learning for SQL APIガイド』を参照してください