9.1 ore.predict関数について

予測モデルにより過去の動作に基づいて将来の動作を予測できます。

モデルを構築した後に、そのモデルを使用して新しいデータのスコアリング、すなわち予測を行います。

Rにより様々なモデルを構築できます。Rモデルを使用して新しい結果を予測するためにデータのスコアリングをするときは、スコアリングするデータはR data.frameにある必要があります。ore.predict関数を使用すると、Rモデルを使用してore.frameオブジェクトにあるデータベース常駐データをスコアリングできます。

ore.predict関数は、Oracle DatabaseでスコアリングするためにRベースのモデルを操作可能にする最短の方法を提供します。この関数には、PMMLまたは他のプラグインに対する依存性がありません。

ore.predict関数を使用してデータベースのデータをスコアリングすると、次のようなメリットがあります。

• Rで生成されたモデルを使用してインデータベース・データをスコアリングできます。

  スコアリングするデータは、ore.frameオブジェクト内にあります。

• 計算エンジンとしてのOracle Databaseを最大限に活用できます。

  データベースにより、業務用で高性能のスケーラブルなスコアリング・エンジンが提供されます。

• アプリケーション・ワークフローを簡略化できます。

  モデルからSQLのスコアリングまで1つのステップで移動できます。

ore.predict関数は汎用関数です。次のように使用します。

ore.predict(object, newdata, ...)

object引数の値は、表9-1にリストされているモデル・オブジェクトのいずれかです。newdata引数の値は、スコアリングするデータが含まれているore.frameオブジェクトです。ore.predict関数には、固有のRモデル・クラスで使用するためのメソッドがあります。...引数は、各種のメソッドで受け入れられる様々な追加の引数を表します。

関数ore.predictには、表にリストされているモデル・オブジェクトをサポートするメソッドがあります。

表9-1 ore.predict関数でサポートされているモデル

モデルのクラス	モデルの説明
glm	一般化線形モデル
kmeans	k-Meansクラスタリング・モデル
lm	線形回帰モデル
matrix	hclust階層クラスタリング・モデル内で使用するための1000行以下のmatrix
multinom	多項対数線形モデル
nnet	ニューラル・ネットワーク・モデル
ore.model	OREModelsパッケージからのOML4Rモデル
prcomp	マトリクス上の主要コンポーネント分析
princomp	数値マトリクス上の主要コンポーネント分析
rpart	再帰分割および回帰ツリー・モデル

ore.predictメソッドの関数シグネチャについては、help("ore.predict-kmeans")のように、次のものに対してhelp関数をコールしてください。

• ore.predict-glm

• ore.predict-kmeans

• ore.predict-lm

• ore.predict-matrix

• ore.predict-multinom

• ore.predict-nnet

• ore.predict-ore.model

• ore.predict-prcomp

• ore.predict-princomp

• ore.predict-rpart