行重要度について
行重要度では、データセット内の行またはケースの影響を捉えます。
行重要度の手法は、大規模なデータセットのディメンション性低減に使用されます。行重要度により、データ・マトリックスのうち最も影響力のある行を特定します。重要度の高い行は、その行の重要度スコアによってランク付けされます。行の"重要度"は、統計的レバレッジ・スコアの高さによって決まります。CURマトリックス分解では、多くの場合、行重要度が列(属性)重要度と組み合されます。行重要度は、回帰、分類およびクラスタリングを使用したモデルの作成前のデータ前処理ステップとして役に立ちます。
行重要度のアルゴリズム
Oracle Machine Learning for SQLでは、行および列(属性)の重要度に対してCURマトリックス分解アルゴリズムをサポートしています。
ディメンション性低減のためのアルゴリズムとして、主成分分析(PCA)、特異値分解(SVD)およびCURマトリックス分解が広く使用されています。これらすべてのアルゴリズムは、低ランクのマトリックス分解を適用します。
CURマトリックス分解の場合、属性には、2次元の数値列、展開された2次元の質的列のレベル、属性の名前またはサブ名(またはネストした列の場合は値のペア)が含まれます。行重要度または行選択を導き出すために、アルゴリズムでは特異ベクトルを計算し、レバレッジ・スコアを算出した後に行を選択します。行重要度は、ユーザーが設定表のCURS_ROW_IMPORTANCE
パラメータにCURS_ROW_IMP_ENABLE
を指定していて、case_id
列が存在するときに評価されます。ユーザーが明示的に指定していない場合、行重要度は評価されません。