3.1 データ要件
Oracle Machine Learningのデータを格納および表示する方法について理解します。
機械学習操作では、1つの表またはビュー内で定義されたデータが必要です。各レコードの情報は別個の行に格納する必要があります。このデータ・レコードは一般的にケースと呼ばれます。各ケースは、必要に応じて一意のケースIDで識別されます。表またはビュー自体は、ケース表と呼ばれます。
機械学習に使用できる表の例として、SH
スキーマのCUSTOMERS
表があります。各顧客のすべての情報は、1つの行に格納されています。CUST_ID
列にケースIDが格納されます。次の例に示されている行は、SH.CUSTOMERS
から選択されています。
例3-1 ケース表の例
SQL> select cust_id, cust_gender, cust_year_of_birth, cust_main_phone_number from sh.customers where cust_id < 11;
出力内容は次のようになります。
CUST_ID CUST_GENDER CUST_YEAR_OF_BIRTH CUST_MAIN_PHONE_NUMBER
------- ----------- ---- ------------- -------------------------
1 M 1946 127-379-8954
2 F 1957 680-327-1419
3 M 1939 115-509-3391
4 M 1934 577-104-2792
5 M 1969 563-667-7731
6 F 1925 682-732-7260
7 F 1986 648-272-6181
8 F 1964 234-693-8728
9 F 1936 697-702-2618
10 F 1947 601-207-4099
関連トピック
3.1.1 列のデータ型
ケース表の列データの様々なタイプについて理解します。
ケース表の列には、各ケースを説明する属性が含まれます。例3-1で、属性はCUST_GENDER
、CUST_YEAR_OF_BIRTH
およびCUST_MAIN_PHONE_NUMBER
です。属性は、教師ありモデルの予測子または教師なしモデルの記述子です。ケースIDのCUST_ID
は、特別な属性として表示できます(これは予測子または記述子ではありません)。
OML4SQLでは、標準のOracleデータ型と次のコレクション型をサポートしています。
DM_NESTED_CATEGORICALS
DM_NESTED_NUMERICALS
DM_NESTED_BINARY_DOUBLES
DM_NESTED_BINARY_FLOATS
3.1.3 スコアリング要件
Oracle Machine Learning for SQLでスコアリングを実行する方法を学習します。
機械学習モデルの多くは、スコアリングと呼ばれるプロセスで別個のデータに適用できます。Oracle Machine Learning for SQLでは、分類、回帰、異常検出、クラスタリングおよび特徴抽出のスコアリング操作をサポートします。
スコアリング・プロセスでは、スコアリング・データ内の列名と、モデルの作成に使用された列の名前とがマッチングされます。スコアリング・プロセスでは、スコアリング・データ内にすべての列が存在している必要はありません。データ型が一致しない場合、OML4SQLでは型の強制が試行されます。たとえば、PRODUCT_RATING
という列がトレーニング・データ内ではVARCHAR2
型であるのに対し、スコアリング・データ内ではNUMBER
型である場合、OML4SQLでは実際にはTO_CHAR()
関数が適用され、スコアリング・データ内の列の型が変換されます。
テスト・データまたはスコアリング・データ内の列には、作成データ内の対応する列と同じ変換を行う必要があります。たとえば、作成データ内のAGE
列が数値から値CHILD
、ADULT
およびSENIOR
に変換された場合、スコアリング・データ内のAGE
列にも同じ変換を実行して、モデルが適切に評価できるようにする必要があります。
ノート:
OML4SQLでは、ユーザーが指定した変換指示をモデルに組み込んで、モデルの適用時は常にその変換指示が再適用されるようにすることが可能です。変換指示がモデルに組み込まれているときは、テスト・データセットまたはスコアリング・データセットに対してその変換指示を指定する必要はありません。
OML4SQLは、自動データ準備(ADP)もサポートしています。ADPを有効にすると、アルゴリズムで必要とされる変換が自動的に実行され、ユーザーが指定した変換とともにモデル内に組み込まれます。
関連項目:
自動データ変換と組込みのデータ変換の詳細は、「自動データ準備」および「モデルへの変換の組込み」を参照してください