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。
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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。
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相関
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属性評価
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回帰
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分類
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クラスタリング
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特徴抽出