R拡張可能性を備えたOracle Machine Learning for SQL

Oracle Machine Learning for SQLを使用して、機械学習のモデルとRのモデルを作成、スコアリングおよび表示する方法について説明します。

Oracle Machine Learning for SQLフレームワークが強化され、オープン・ソースのRエコシステムのアルゴリズムを使用してOracle Machine Learning for SQLアルゴリズム・セットが拡張されています。Oracle Machine Learning for SQLは、Oracle Databaseカーネルに実装されます。Oracle Machine Learning for SQLのモデルは、データベース・スキーマ・オブジェクトです。拡張性の強化により、Oracle Machine Learning for SQLフレームワークでは、Oracle Machine Learning for SQLのモデルとRモデルの両方を作成、スコアリングおよび表示できます。

Rスクリプトの登録

データベース・サーバーのRエンジンは、Rスクリプトを実行して、Rモデルを作成、スコアリングおよび表示します。これらのRスクリプトは、rqAdminロールを持つ特権ユーザーによって事前にデータベースに登録されている必要があります。まず、Oracle Machine Learning for RをインストールしてRスクリプトを登録しておく必要があります。

RモデルによるOracle Machine Learning for SQLの関数

次の関数は、Rモデルでサポートされています。

• Oracle Machine Learning for SQL DBMS_DATA_MININGパッケージは、Rモデルをサポートするように拡張されています。たとえば、CREATE_MODELおよびDROP_MODELです。

• MODEL VIEWは、単一モデルおよびパーティション化モデルに関するRモデルの詳細を取得します。

• Oracle Machine Learning for SQLのSQL関数は、Rモデル関数で動作するように拡張されています。たとえば、PREDICTIONおよびCLUSTER_IDです。

Rモデル拡張性では、次のOracle Machine Learning for SQLの関数がサポートされています。

• 相関

• 属性評価

• 回帰

• 分類

• クラスタリング

• 特徴抽出