FEATURE_SET
構文
feature_set::=
分析構文
feature_set_analytic::=
mining_attribute_clause::=
mining_analytic_clause::=
関連項目:
mining_analytic_clauseの構文、セマンティクスおよび制限事項の詳細は、「分析ファンクション」を参照してください。
目的
FEATURE_SETは、選択内に含まれる各行の特徴IDと特徴値の組で構成されるセットを返します。戻り値は、フィールド名がFEATURE_IDおよびVALUEのオブジェクトのVARRAYです。どちらのフィールドのデータ型もNUMBERです。
topNおよびcutoff
topNとcutoffを指定すると、このファンクションから返される特徴の数を制限できます。デフォルトでは、topNおよびcutoffがnullであり、すべての特徴が戻されます。
-
topNは、最も値が大きいほうからN個の特徴値です。N番目の値を持つ特徴が複数ある場合でも、ファンクションが選択するのはそのうち1つのみです。 -
cutoffは、値のしきい値です。cutoff以上の特徴のみが返されます。cutoffのみでフィルタ処理するには、topNにNULLを指定します。
cutoff以上の特徴をN個まで返すようにするには、topNとcutoffの両方を指定します。
構文の選択
FEATURE_SETは、2つの方法のどちらかでデータにスコアを付けます。1つの方法では、データにマイニング・モデル・オブジェクトを適用します。もう1つの方法では、1つ以上の一時マイニング・モデルを作成して適用する分析句を実行して動的にデータをマイニングします。構文または分析構文を選択します。
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構文 — 事前に定義されたモデルでデータにスコアを付ける場合は、最初の構文を使用します。特徴抽出モデルの名前を指定します。
-
分析構文 — 事前定義されたモデルなしで、データにスコアを付ける場合は、分析構文を使用します。
INTOn(nは、抽出する特徴の数)と、mining_analytic_clause(複数のモデル構築のためにデータをパーティション化する必要がある場合に指定します)を含めます。mining_analytic_clauseは、query_partition_clauseとorder_by_clauseをサポートします。(「analytic_clause::=」を参照。)
FEATURE_SETファンクションの構文では、パーティション化されたモデルをスコアリングするときに、オプションのGROUPINGヒントを使用できます。「GROUPINGヒント」を参照してください。
mining_attribute_clause
mining_attribute_clauseは、スコアの予測子として使用する列の属性を特定します。このファンクションが分析構文で起動された場合は、これらの予測子が一時モデルの構築にも使用されます。mining_attribute_clauseは、PREDICTIONファンクションと同様に動作します。(「mining_attribute_clause::=」を参照)
関連項目:
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スコアリングの詳細は、Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイドを参照してください。
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特徴抽出の詳細は、Oracle Machine Learning for SQL概要を参照してください。
ノート:
次の例は、『Oracle Machine Learning for SQL』のサンプル・プログラムからの抜粋です。サンプル・プログラムの詳細は、Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイドの「付録A」を参照してください。
例
この例では、特定の顧客レコードに対応する上位の特徴を示し、各特徴の上位の属性を(0.25を超える係数を基準にして)決定します。
WITH
feat_tab AS (
SELECT F.feature_id fid,
A.attribute_name attr,
TO_CHAR(A.attribute_value) val,
A.coefficient coeff
FROM TABLE(DBMS_DATA_MINING.GET_MODEL_DETAILS_NMF('nmf_sh_sample')) F,
TABLE(F.attribute_set) A
WHERE A.coefficient > 0.25
),
feat AS (
SELECT fid,
CAST(COLLECT(Featattr(attr, val, coeff))
AS Featattrs) f_attrs
FROM feat_tab
GROUP BY fid
),
cust_10_features AS (
SELECT T.cust_id, S.feature_id, S.value
FROM (SELECT cust_id, FEATURE_SET(nmf_sh_sample, 10 USING *) pset
FROM nmf_sh_sample_apply_prepared
WHERE cust_id = 100002) T,
TABLE(T.pset) S
)
SELECT A.value, A.feature_id fid,
B.attr, B.val, B.coeff
FROM cust_10_features A,
(SELECT T.fid, F.*
FROM feat T,
TABLE(T.f_attrs) F) B
WHERE A.feature_id = B.fid
ORDER BY A.value DESC, A.feature_id ASC, coeff DESC, attr ASC, val ASC;
VALUE FID ATTR VAL COEFF
-------- ---- ------------------------- ------------------------ -------
6.8409 7 YRS_RESIDENCE 1.3879
6.8409 7 BOOKKEEPING_APPLICATION .4388
6.8409 7 CUST_GENDER M .2956
6.8409 7 COUNTRY_NAME United States of America .2848
6.4975 3 YRS_RESIDENCE 1.2668
6.4975 3 BOOKKEEPING_APPLICATION .3465
6.4975 3 COUNTRY_NAME United States of America .2927
6.4886 2 YRS_RESIDENCE 1.3285
6.4886 2 CUST_GENDER M .2819
6.4886 2 PRINTER_SUPPLIES .2704
6.3953 4 YRS_RESIDENCE 1.2931
5.9640 6 YRS_RESIDENCE 1.1585
5.9640 6 HOME_THEATER_PACKAGE .2576
5.2424 5 YRS_RESIDENCE 1.0067
2.4714 8 YRS_RESIDENCE .3297
2.3559 1 YRS_RESIDENCE .2768
2.3559 1 FLAT_PANEL_MONITOR .2593