A.1 OML4SQLの例について

OML4SQLの例は、データの準備、アルゴリズムの選択、アルゴリズムのチューニング、テストおよびスコアリングを行うための一般的な方法を示しています。

OML4SQLの例から、OML4SQLアプリケーション・プログラミング・インタフェースについて多くを学習できます。例は単純です。プログラムには、コードの理解に役立つインライン・コメントが多数含まれています。例の終了時にはすべての一時オブジェクトが削除されるので、セットアップやクリーン・アップなしで例を繰り返し実行できます。

OML4SQLの例は、GitHub (https://github.com/oracle/oracle-db-examples/tree/master/machine-learning/sql/)から入手できます。データベース・リリース(たとえば23c)を選択して例を表示します。

OML4SQLの例では、ユーザーのスキーマに機械学習モデルのセットが作成されます。次の表に、例のファイル名、mining_function値、および例で使用されるアルゴリズムを示します。

表A-1 例によって作成されるモデル

ファイル名 MINING_FUNCTION アルゴリズム
oml4sql-anomaly-detection-1class-svm.sql CLASSIFICATION ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINE
oml4sql-anomaly-detection-em.sql CLASSIFICATION ALGO_EXPECTATION_MAXIMIZATION
oml4sql-association-rules.sql ASSOCIATION ALGO_APRIORI_ASSOCIATION_RULES
oml4sql-feature-extraction-cur.sql ATTRIBUTE_IMPORTANCE ALGO_CUR_DECOMPOSITION
oml4sql-classification-decision-tree.sql CLASSIFICATION ALGO_DECISION_TREE
oml4sql-cross-validation-decision-tree.sql CLASSIFICATION ALGO_DECISION_TREE
oml4sql-classification-glm.sql CLASSIFICATION ALGO_GENERALIZED_LINEAR_MODEL
oml4sql-time-series-mset.sql CLASSIFICATION ALGO_MSET_SPRT
oml4sql-classification-naive-bayes.sql CLASSIFICATION ALGO_NAIVE_BAYES
oml4sql-classification-neural-networks.sql CLASSIFICATION ALGO_NEURAL_NETWORK
oml4sql-classification-random-forest.sql CLASSIFICATION ALGO_RANDOM_FOREST
oml4sql-classification-regression-xgboost.sql CLASSIFICATION ALGO_XGBOOST
oml4sql-classification-svm.sql CLASSIFICATION ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINES
oml4sql-classification-text-analysis-svm.sql CLASSIFICATION ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINES
oml4sql-clustering-expectation-maximization.sql CLUSTERING ALGO_EXPECTATION_MAXIMIZATION
oml4sql-clustering-kmeanms-star-schema.sql CLUSTERING ALGO_KMEANS
oml4sql-clustering-kmeans.sql CLUSTERING ALGO_KMEANS
oml4sql-clustering-o-cluster.sql CLUSTERING ALGO_O_CLUSTER
oml4sql-partitioned-models-svm.sql CLASSIFICATION ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINES
oml4sql-classification-regression-xgboost.sql CLASSIFICATION ALGO_XGBOOST
oml4sql-feature-extraction-text-analysis-esa.sql FEATURE_EXTRACTION ALGO_EXPLICIT_SEMANTIC_ANALYS
oml4sql-feature-extraction-nmf.sql FEATURE_EXTRACTION ALGO_NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
oml4sql-feature-extraction-text-analysis-nmf.sql FEATURE_EXTRACTION ALGO_NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR
oml4sql-feature-extraction-svd.sql FEATURE_EXTRACTION ALGO_SINGULAR_VALUE_DECOMP
oml4sql-feature-extraction-text-mining-esa.sql FEATURE_EXTRACTION ALGO_EXPLICIT_SEMANTIC_ANALYSIS
oml4sql-regression-glm.sql REGRESSION ALGO_GENERALIZED_LINEAR_MODEL
oml4sql-regression-neural-networks.sql REGRESSION ALGO_NEURAL_NETWORK
oml4sql-regression-random-forest.sql REGRESSION ALGO_RANDOM_FOREST
oml4sql-regression-svm.sql REGRESSION ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINES
oml4sql-singular-value-decomposition.sql REGRESSION ALGO_SINGULAR_VALUE_DECOMPOSITION
oml4sql-survival-analysis-xgboost.sql REGRESSION ALGO_XGBOOST
oml4sql-time-series-esm-auto-model-search.sql TIME_SERIES ALGO_EXPONENTIAL_SMOOTHING
oml4sql-time-series-exponential-smoothing.sql TIME_SERIES ALGO_EXPONENTIAL_SMOOTHING
oml4sql-time-series-regression-dataset.sql - これは時系列回帰モデルを構築するためのデータセットです。
oml4sql-time-series-regression.sql TIME_SERIESおよびREGRESSION ALGO_EXPONENTIAL_SMOOTHINGALGO_GENERALIZED_MODELおよびALGO_XGBOOSTを使用します

前述の表以外のいくつかの例として、oml4sql-attribute-importance.sqlではDBMS_PREDICTIVE_ANALYTICS.EXPLAINプロシージャを使用して、ターゲット属性に独立して影響を与える属性の重要性を検出します。oml4sql-feature-extraction-text-term-extraction.sqlの例では、テキスト抽出にCTX.DDLパッケージを使用します。

別の例のセットは、ALGO_EXTENSIBLE_LANGアルゴリズムを使用して、R言語関数を登録し、Rモデルを作成する方法を示しています。次の表は、Rの拡張性の例をリストしています。例のファイル名、MINING_FUNCTION値、および使用されるR関数が示されています。

ファイル名 MINING_FUNCTION R関数
oml4sql-r-extensible-algorithm-registration.sql CLASSIFICATION glm
oml4sql-r-extensible-association-rules.sql ASSOCIATION apriori
oml4sql-r-extensible-attribute-importance-via-rf.sql REGRESSION randomForest
oml4sql-r-extensible-glm.sql REGRESSION glm
oml4sql-r-extensible-kmeans.sql CLUSTERING kmeans
oml4sql-r-extensible-principal-components.sql FEATURE_EXTRACTION prcomp
oml4sql-r-extensible-regression-tree.sql REGRESSION rpart
oml4sql-r-extensible-regression-neural-networks.sql REGRESSION nnet