4.3 アルゴリズムの選択
モデルのアルゴリズム設定の指定について学習します。
ALGO_NAME
設定では、モデルのアルゴリズムを指定できます。機械学習手法にデフォルトのアルゴリズムを使用する場合や、機械学習手法に使用可能なアルゴリズムが1つのみの場合は、ALGO_NAME
設定を指定する必要はありません。
表4-3 Oracle Machine Learningのアルゴリズム
ALGO_NAME値 | アルゴリズム | デフォルトかどうか | 機械学習モデル機能 |
---|---|---|---|
|
最小記述長 |
— |
属性評価 |
|
Apriori |
— |
相関 |
|
CUR行列分解 |
— |
属性評価 |
|
デシジョン・ツリー |
— |
分類 |
|
期待値の最大化 |
— |
クラスタリングおよび異常検出 |
|
明示的セマンティック分析 |
— |
特徴抽出と分類 |
|
指数平滑法 |
— |
時系列および時系列回帰 |
ALGO_EXTENSIBLE_LANG |
拡張可能アルゴリズムで使用される言語 |
— |
すべての機械学習機能がサポートされます |
|
— |
分類と回帰 |
|
|
k-Means |
はい |
クラスタリング |
|
多変量状態推定手法 - 順次確率比率テスト |
— |
異常検出(ターゲットのない分類) |
|
Naive Bayes |
はい |
分類 |
|
ニューラル・ネットワーク |
— |
分類 |
|
Non-Negative Matrix Factorization |
はい |
特徴抽出 |
|
O-Cluster |
— |
クラスタリング |
|
ランダム・フォレスト |
— |
分類 |
|
特異値分解(主成分分析にも使用可能) |
— |
特徴抽出 |
|
サポート・ベクター・マシン |
はい |
デフォルトの回帰アルゴリズム。回帰、分類および異常検出(ターゲットのない分類) |
|
XGBoost |
— |
分類と回帰 |
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