RのOMLアプリケーション・プログラミング・インタフェースは、以前はOracle R Enterpriseという名前でしたが、現在は()という名前になりました。パッケージ、クラスおよび関数の名前はリブランドされていません。、、、などのままとなっています。

SQLのOMLアプリケーション・プログラミング・インタフェースには、PL/SQLパッケージ、SQL関数およびデータ・ディクショナリ・ビューが含まれています。これらのAPIの使用方法は、()という名前(以前はOracle Data Miningという名前でした)の資料を参照してください。PL/SQLパッケージ名とデータベース・ビュー名はリブランドされていません。、などのままとなっています。

1.1 Oracle Machine Learning for R 2.0の新機能

OML4R 2.0には、Oracle Databaseリリース23aiと互換性のある新機能がいくつかあります。

R-4.0.5のサポート

OML4R 2.0にはR-4.0.5が必要です。OML4Rの以前のリリースと同様に、Oracle R Distributionを使用することをお薦めします。

ノート:

Oracle R Distribution (ORD)の各バージョンは、その特定のRバージョンで構築されたOML4Rバイナリと互換性があります。

親トピック: Oracle Machine Learning for R 2.0リリース・ノート

1.1.1 Oracle Databaseリリース19c以降の新機能

このトピックでは、Oracle Databaseリリース19c以降のリリースのOracle Machine Learning for Rの新機能について説明します。

OML4Rリリース2.0で有効になった新しい機械学習アルゴリズムは次のとおりです:

  • ニューラル・ネットワーク
  • ランダム・フォレスト
  • 指数平滑法モデル
  • XGBoost (DB 21以降)

次の関数は、OML4Rリリース2.0では非推奨となっています:

  • ore.lm
  • ore.glm
  • ore.stepwise
  • ore.neural
  • ore.randomForest
  • ore.esm
  • prcomp
  • 特異値分解(SVD)

親トピック: Oracle Machine Learning for R 2.0の新機能

1.2 Oracle Machine Learning for R 2.0のプラットフォーム要件および構成要件

OML4R 2.0は、Linux 64ビットのプラットフォームでのみ動作します。

クライアントおよびサーバー・コンポーネントの両方が、このトピックに示されている各プラットフォームでサポートされています。

表1-1 Oracle Machine Learning for Rのプラットフォーム要件

オペレーティング・システム ハードウェア・プラットフォーム 説明

Linux x86-64

IntelおよびAMD

64ビットRed Hat Enterprise Linuxリリース7および8。

ノート:

R-3.6.1はLinux 7でサポートされ、R-4.0.5はLinux 7および8でサポートされています。Linux 8は、R-4.0.5の導入によりサポートされているOSです。

Oracle LinuxはOracle Exadata Database Machine上で稼働している場合があります。

表1-2 Oracle Machine Learning for Rの構成要件およびサーバー・サポート・マトリクス

OML4Rのバージョン オープン・ソースRまたはOracle R Distribution Oracle Databaseのリリース
2.0 4.0.5 19c、21c、23ai
1.5.1 3.6.1 12.2.0.1, 18c, 19c, 21c
1.5.1 3.3.0 11.2.0.4, 12.1.0.1, 12.1.0.2, 12.2.0.1
1.5 3.2.0 11.2.0.4, 12.1.0.1, 12.1.0.2
1.4.1 3.0.1, 3.1.1 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1, 12.1.0.2
1.4 2.15.2, 2.15.3, 3.0.1 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1
1.3.1 2.15.1, 2.15.2, 2.15.3 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1
1.3 2.15.1 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1
1.2 2.15.1 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1
1.1 2.13.2 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1
1.0 2.13.2 11.2.0.3, 11.2.0.4, 12.1.0.1

ノート:

Oracle Databaseリリース12.1.0.2では、一部の埋込みRの操作を成功させるには、Oracle R Enterpriseリリース1.4.1以降で、データベース・パッチ(20173897 EXTPROCによって返された表からのグループ化の結果が間違っています(パッチ))が必要です。

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1.3 Oracle Machine Learning for R 2.0で修正されたバグ

OML4R 2.0では、このトピックに示されている問題は修正されています。

表1-3 OML4R 2.0で修正されたバグ

番号 説明
34682590 データストアPYQDROPDATASTORE (およびRQDROPDATASTORE)エラー・メッセージが見つからない場合は不明
34318474 OREDM PREDICTメソッドへのTOPN_ATTRSの追加
34325698 名前付きモデルを削除するためのAPI関数の指定
26865094 ORE.SCRIPTLOADおよびORE.SCRIPTDROPのパターン一致の有効化
26248901 ORE.ODMモデル予測にTOPN BESTNオプションを追加
21576922 バッチ削除のパターンをサポートするデータストア用ORE.DELETE
17654997 データストア - 既存のデータストアおよびコンテナ・オブジェクトの名前を変更する機能を提供
21106144 埋込みRがファクタ列を文字として渡す
20417467 ORE: Rの演算子%IN%を使用すると、大きなベクトルのためにエラーORA-00913が生成される
22567206 RQ$とRQG$スクリプトをユーザーに表示するためのORE.SCRIPTLISTおよびビュー
22558188 OREアンインストールでORACLE_HOME/Rディレクトリが削除される
22554793 ORE.SCRIPTDROP: スクリプトがユーザー・スキーマにない場合は、よりよいエラーが必要
32286586 RQSYSユーザーAUTHENTICATION_TYPEにパスワードが表示され、ACCOUNT_STATUSに期限切れおよびロック済が表示される
34485716 ORE.SUMMARYがMODEおよびNMISSに設定されたSTATSで失敗した
27201219 TYPE="RAW"のORE.ODMESAモデルで予測すると、エラー"IDENTIFIER IS TOO"が発生する
27194453 ESAモデルFEATURE_COMPAREは重複しない結果のみを返す必要がある
26026670 TAIL関数がORE.FRAMEに対して正しく機能しない
23732451 ORE.CORR(): WEIGHT引数がエラーを返す

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