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OML4SQLモデルおよびRモデルを作成、スコアリング、表示する方法を学習します。

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