データ・セットへの予測モデルまたは登録済Oracle機械学習モデルの適用

任意のデータ・セットに対して予測モデルをスコアリングする場合や、対応するデータベースのデータ・セットに対して登録されているOracle機械学習モデルをスコアリングする場合は、データ・フロー・エディタを使用します。

モデルを実行すると、分析やビジュアライゼーションに使用できる予測値が列に格納された新規データ・セットが出力されます。

予測モデルを実行すると、データはOracle Analyticsに移動して処理されます。登録されているOracle機械学習モデルを実行する場合は、データがデータベースからOracle Analyticsに移動されることはありません。かわりに、モデルは常にデータベースに存在し、処理が行われるのも、出力データが格納されるのもデータベースです。

次の情報を使用して、データ・フロー・エディタおよび「モデルの適用」ステップのオプションについて理解します:

登録されているモデルを表示して、レビューや分析に使用できます。登録されていないモデルは表示されません。
使用可能な出力列は、モデル・タイプに固有です。たとえば、数値予測の場合、出力列にはPredictedValueおよびPredictedConfidenceが含まれ、クラスタリングの場合はclusterIdが含まれます。
使用可能なパラメータは、モデル・タイプに固有です。たとえば、スコアリングにクラスタリング・モデルを使用する場合、最大null値は、スコアリング・プロセスに指定できるパラメータです。このパラメータは、欠損値の補完に使用されます。
Oracle機械学習モデルを使用する場合は、モデルとマップされた入力データ型が一致している必要があります。「登録されているモデルの詳細の表示」を参照してください。

ホーム・ページで、「作成」をクリックし、「データ・フロー」をクリックします。
モデルを適用するデータ・セットを選択します。「追加」をクリックします。
データ・フロー・エディタで、「ステップの追加」(+)をクリックします。
「データ・フロー・ステップ」ペインで「モデルの適用」をダブルクリックし、使用するモデルを選択します。
「モデルの適用」で「入力」セクションに移動し、入力とする列を選択します。
「モデルの適用」で「出力」セクションに移動し、データ・セットを使用して作成する列を選択し、必要に応じて「列名」フィールドを更新します。
データ・フロー・エディタで、「ステップの追加」(+)をクリックして「データの保存」選択します。
名前を入力します。「データ保存先」フィールドで、出力データを保存するための場所を指定します。
Oracle機械学習モデルを使用する場合、入力データ・セットの接続には、データ・セットの接続情報がデフォルトで設定されます。
必要に応じて、「処理形式」フィールドと「デフォルト集計」フィールドにデータ・プリファレンスを設定します。
データを保存する際、適用モデルにより、選択したモデルの出力列がデータ・セットに追加されます。
「保存」をクリックしてデータ・フローの名前と説明を入力し、「OK」をクリックしてデータ・フローを保存します。
「データ・フローの実行」をクリックして、データ・セットを作成します。