44.8 FEATURE_ID
構文
feature_id::=
分析構文
feature_id_analytic::=
mining_attribute_clause::=
mining_analytic_clause::=
関連項目:
mining_analytic_clause
の構文、セマンティクスおよび制限事項の詳細は、「分析ファンクション」を参照してください。
目的
FEATURE_ID
は、選択内に含まれる各行の最も値が大きい特徴の識別子(ID)を返します。この特徴IDは、Oracle NUMBER
として返されます。
構文の選択
FEATURE_ID
は、2つの方法のどちらかでデータにスコアを付けます。1つの方法では、データにマイニング・モデル・オブジェクトを適用します。もう1つの方法では、1つ以上の一時マイニング・モデルを作成して適用する分析句を実行して動的にデータをマイニングします。構文または分析構文を選択します。
-
構文 — 事前に定義されたモデルでデータにスコアを付ける場合は、最初の構文を使用します。特徴抽出モデルの名前を指定します。
-
分析構文 — 事前定義されたモデルなしで、データにスコアを付ける場合は、分析構文を使用します。
INTO
n
(n
は、抽出する特徴の数)と、mining_analytic_clause
(複数のモデル構築のためにデータをパーティション化する必要がある場合に指定します)を含めます。mining_analytic_clause
は、query_partition_clause
とorder_by_clause
をサポートします。(analytic_clause::=を参照。)
FEATURE_ID
ファンクションの構文では、パーティション化されたモデルをスコアリングするときに、オプションのGROUPING
ヒントを使用できます。「GROUPINGヒント」を参照してください。
mining_attribute_clause
mining_attribute_clause
は、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。このファンクションが分析構文で起動された場合は、これらの予測子が一時モデルの構築にも使用されます。mining_attribute_clause
は、PREDICTION
ファンクションと同様に動作します。(「mining_attribute_clause」を参照。)
関連項目:
-
スコアリングの詳細は、『Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイド』を参照してください。
-
特徴抽出の詳細は、『Oracle Machine Learning for SQL概要』を参照してください。
ノート:
次に示す例は、Oracle Machine Learning for SQLの例からの抜粋です。この例の詳細は、『Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイド』の付録Aを参照してください。
例
この例では、データ・セット内の特徴と、それに対応する顧客の件数を示します。
SELECT FEATURE_ID(nmf_sh_sample USING *) AS feat, COUNT(*) AS cnt FROM nmf_sh_sample_apply_prepared GROUP BY FEATURE_ID(nmf_sh_sample USING *) ORDER BY cnt DESC, feat DESC; FEAT CNT ---------- ---------- 7 1443 2 49 3 6 6 1 1 1