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
ALGO_AI_MDL	最小記述長	—	属性評価
ALGO_APRIORI_ASSOCIATION_RULES	Apriori	—	相関
ALGO_CUR_DECOMPOSITION	CUR行列分解	—	属性評価
ALGO_DECISION_TREE	デシジョン・ツリー	—	分類
ALGO_EXPECTATION_MAXIMIZATION	期待値の最大化	—	クラスタリングおよび異常検出
ALGO_EXPLICIT_SEMANTIC_ANALYS	明示的セマンティック分析	—	特徴抽出と分類
ALGO_EXPONENTIAL_SMOOTHING	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
ALGO_GENERALIZED_LINEAR_MODEL	一般化線形モデル	—	分類と回帰
ALGO_KMEANS	k-Means	はい	クラスタリング
ALGO_MSET_SPRT	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)
ALGO_NAIVE_BAYES	Naive Bayes	はい	分類
ALGO_NEURAL_NETWORK	ニューラル・ネットワーク	—	分類
ALGO_NONNEGATIVE_MATRIX_FACTOR	Non-Negative Matrix Factorization	はい	特徴抽出
ALGO_O_CLUSTER	O-Cluster	—	クラスタリング
ALGO_RANDOM_FOREST	ランダム・フォレスト	—	分類
ALGO_SINGULAR_VALUE_DECOMP	特異値分解(主成分分析にも使用可能)	—	特徴抽出
ALGO_SUPPORT_VECTOR_MACHINES	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)
ALGO_XGBOOST	XGBoost	—	分類と回帰