9.5.7 rqTableEval関数
rqTableEval関数は、EXP_NAMパラメータで指定されているスクリプト内のR関数を実行します。
INP_CURパラメータを使用して、データをR関数に渡します。PAR_CURパラメータを使用して、引数をR関数に渡すことができます。
R関数は、データベース内にSQL表として表示されるR data.frameオブジェクトを返します。OUT_QRYパラメータを使用して、返される値の形式を定義します。
構文
rqTableEval (
INP_CUR REF CURSOR IN
PAR_CUR REF CURSOR IN
OUT_QRY VARCHAR2 IN
EXP_NAM VARCHAR2 IN)パラメータ
表9-18 rqTableEval関数のパラメータ
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
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|
|
入力関数に渡す引数値を含むカーソル。 |
|
|
次のうちの1つ。
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|
OML4Rスクリプト・リポジトリ内のスクリプトの名前。 |
戻り値
関数rqTableEvalは、OUT_QRYパラメータ値で指定されている構造を持つ表を返します。
例
この例の最初にあるPL/SQLブロックでは、スクリプトmyNaiveBayesModelがOML4Rスクリプト・リポジトリに存在しないようにするために、このスクリプトを削除します。次に、関数を作成して、それをスクリプトmyNaiveBayesModelとしてリポジトリに格納します。
このR関数は、2つの引数(操作対象のデータおよびデータストアの名前)を受け入れます。この関数は、irisデータセットに基づいてNaive Bayesモデルを構築します。Naive Bayesはe1071パッケージ内にあります。
myNaiveBayesModel関数はe1071パッケージをロードして、データベース・サーバーのRエンジンで関数が実行されるときにその関数本体がe1071パッケージにアクセスできるようにします。data.frame内のファクタはユーザー定義の埋込みR関数にロードされるときに文字列ベクターに変換されるため、myNaiveBayesModel関数は明示的に文字ベクターをRファクタに変換します。
myNaiveBayesModel関数は指定された列からデータを取得した後、モデルを作成してデータストアに保存します。R関数は、関数の実行結果として表示可能な単純な値を持つためにTRUEを返します。
次に、rqTableEval関数を呼び出すSELECT文を実行します。rqTableEval関数のINP_CUR 引数で、SELECT文は、R関数に渡すデータセットを指定します。データは、ore.create(iris, "IRIS")の呼出しによって作成されたIRIS表から取得されます(この例には示していません)。rqTableEval関数のINP_CUR引数は、R関数に渡すデータストアの名前を指定し、ユーザー定義のR関数の埋込みRの実行中にデータベースへのOML4R接続を確立するためのore.connect制御引数を指定します。OUT_QRY引数はXML形式の値を返すことを指定し、EXP_NAM引数は、呼び出すR関数としてスクリプト・リポジトリ内のmyNaiveBayesModelスクリプトを指定します。
例9-25 rqTableEval関数の使用方法
BEGIN
sys.rqScriptDrop('myNaiveBayesModel');
sys.rqScriptCreate('myNaiveBayesModel',
'function(dat, datastoreName) {
library(e1071)
dat$Species <- as.factor(dat$Species)
nbmod <- naiveBayes(Species ~ ., dat)
ore.save(nbmod, name = datastoreName)
TRUE
}');
END;
/
SELECT *
FROM table(rqTableEval(
cursor(SELECT * FROM IRIS),
cursor(SELECT 'myNaiveBayesDatastore' "datastoreName",
1 as "ore.connect" FROM dual),
'XML', 'myNaiveBayesModel'));
SELECT文は、rqTableEval表関数から値TRUEを含むXML文字列を返します。
次のSELECT文に示すとおり、myNaiveBayesDatastoreデータソースが生成され、オブジェクトnbmodがこのデータソースに存在しています。
SQL> SELECT * from RQUSER_DATASTORECONTENTS 2 WHERE dsname = 'myNaiveBayesDatastore'; DSNAME OBJNAME CLASS OBJSIZE LENGTH NROW NCOL --------------------- ------- ---------- ------- ------ ---- ---- myNaiveBayesDatastore nbmod naiveBayes 1485 4
次のように、ローカルのRセッションでモデルをロードして表示できます。
R> ore.load("myNaiveBayesDatastore")
[1] "nbmod"
R> nbmod
$apriori
Y
setosa versicolor virginica
50 50 50
$tables
$tables$Sepal.Length
Sepal.Length
Y [,1] [,2]
setosa 5.006 0.3524897
versicolor 5.936 0.5161711
virginica 6.588 0.6358796
$tables$Sepal.Width
Sepal.Width
Y [,1] [,2]
setosa 3.428 0.3790644
versicolor 2.770 0.3137983
virginica 2.974 0.3224966
$tables$Petal.Length
Petal.Length
Y [,1] [,2]
setosa 1.462 0.1736640
versicolor 4.260 0.4699110
virginica 5.552 0.5518947
$tables$Petal.Width
Petal.Width
Y [,1] [,2]
setosa 0.246 0.1053856
versicolor 1.326 0.1977527
virginica 2.026 0.2746501
$levels
[1] "setosa" "versicolor" "virginica"
$call
naiveBayes.default(x = X, y = Y, laplace = laplace)
attr(,"class")
[1] "naiveBayes"