目次

• タイトルおよび著作権情報
• はじめに
  • 技術のリブランド
  • 対象読者
  • ドキュメントのアクセシビリティについて
  • 関連ドキュメント
  • Oracle Machine Learning for Rのオンライン・リソース
  • 表記規則
• Oracle Machine Learning for Rのこのリリースでの変更点
  • 23aiでの新機能
• 1 Oracle Machine Learning for Rについて
  • 1.1 Oracle Machine Learning for Rとは
  • 1.2 Oracle Machine Learning for Rの利点
  • 1.3 Oracle Machine Learning for Rのクラス、関数およびメソッドのオンライン・ヘルプの取得
  • 1.4 Oracle DatabaseのデータでのRの透過的な使用について
    • 1.4.1 透過層について
    • 1.4.2 Rのデータ型およびクラスの透過層サポート
      • 1.4.2.1 Oracle Machine Learning for Rのデータ型およびクラスについて
      • 1.4.2.2 ore.frameクラスについて
      • 1.4.2.3 Rのネーミング規則のサポート
      • 1.4.2.4 RおよびOracle Machine Learning for Rのクラス・タイプの強制変換について
  • 1.5 Oracle Machine Learning for Rのグローバル・オプション
• 2 Oracle Machine Learning for Rスタート・ガイド
  • 2.1 Oracle Autonomous DatabaseでのOML4Rの使用
  • 2.2 オンプレミスのOracle DatabaseでのOML4Rの使用
    • 2.2.1 データベースへの接続について
      • 2.2.1.1 ore.connect関数の使用について
      • 2.2.1.2 ore.disconnect関数の使用について
    • 2.2.2 ore.connect関数およびore.disconnect関数の使用
    • 2.2.3 Oracle DatabaseでのRオブジェクトの作成および管理
      • 2.2.3.1 データベース・データのためのプロキシ・オブジェクトの使用
        • 2.2.3.1.1 データベース・オブジェクト用Rプロキシ・オブジェクトの作成について
        • 2.2.3.1.2 ore.sync関数を使用してプロキシ・オブジェクトを取得する例
        • 2.2.3.1.3 ore.get関数を使用したRプロキシ・オブジェクトの取得
        • 2.2.3.1.4 ore.attach関数を使用したスキーマの追加
      • 2.2.3.2 データベース表の作成および削除
      • 2.2.3.3 一時データベース表の作成
      • 2.2.3.4 順序付けられたおよび順序付けられていないore.frameオブジェクトの作成
        • 2.2.3.4.1 ore.frameオブジェクトの順序付けについて
        • 2.2.3.4.2 順序付けに関連するグローバル・オプション
        • 2.2.3.4.3 キーを使用した順序付け
        • 2.2.3.4.4 行名を使用した順序付け
        • 2.2.3.4.5 順序付けられたフレームの使用方法
      • 2.2.3.5 データベースでのRオブジェクトの保存および管理
        • 2.2.3.5.1 Oracle Machine Learning for Rオブジェクトの永続化について
        • 2.2.3.5.2 OML4Rのデータストアについて
        • 2.2.3.5.3 データストアへのオブジェクトの保存
        • 2.2.3.5.4 データストアへのアクセスの制御
        • 2.2.3.5.5 データストアのコンテンツに関する情報の取得
        • 2.2.3.5.6 データストアからのオブジェクトのリストア
        • 2.2.3.5.7 データストアの削除
        • 2.2.3.5.8 埋込みRの実行でのデータストアの使用について
• 3 サード・パーティ・パッケージのインストール
  • 3.1 Condaコマンド
  • 3.2 Conda環境を作成および保存するための管理タスク
  • 3.3 使用可能なConda環境をダウンロードして使用するためのOMLユーザー・タスク
  • 3.4 Embedded R ExecutionのためのSQLおよびREST APIでのConda環境の使用
  • 3.5 クライアントでのサード・パーティのパッケージの使用について
• 4 データベースでのデータの準備および探索
  • 4.1 Oracle Machine Learning for Rを使用したデータベースのデータの準備
    • 4.1.1 データベースでのデータの準備について
    • 4.1.2 データの選択
      • 4.1.2.1 列によるデータの選択
      • 4.1.2.2 行によるデータの選択
      • 4.1.2.3 値によるデータの選択
    • 4.1.3 データの索引付け
    • 4.1.4 データの結合
    • 4.1.5 ore.summaryによるデータの集計
    • 4.1.6 データの変換
    • 4.1.7 データのサンプリング
    • 4.1.8 データのパーティション化
    • 4.1.9 時系列データの準備
  • 4.2 データの探索
    • 4.2.1 探索的データ分析関数について
    • 4.2.2 サンプルのNARROWデータセットについて
    • 4.2.3 データの相互関連付け
    • 4.2.4 データのクロス集計
    • 4.2.5 クロス集計の頻度の分析
    • 4.2.6 時系列データでの指数平滑法モデルの構築
    • 4.2.7 データのランキング
    • 4.2.8 データのソート
    • 4.2.9 ore.summaryによるデータの集計
    • 4.2.10 数値変数の分布の分析
    • 4.2.11 主成分分析
    • 4.2.12 特異値分解
  • 4.3 OREdplyrを使用したデータ操作
    • 4.3.1 データの選択および順序付け
      • 4.3.1.1 列の選択例
      • 4.3.1.2 select_を使用したプログラミング例
      • 4.3.1.3 個別列の選択例
      • 4.3.1.4 位置による行の選択例
      • 4.3.1.5 列の配置例
      • 4.3.1.6 列のフィルタ例
      • 4.3.1.7 列の変更例
    • 4.3.2 行の結合
    • 4.3.3 列と行のグループ化
    • 4.3.4 列と行の集計
    • 4.3.5 行のサンプリング
    • 4.3.6 行のランキング
• 5 Oracle Machine Learning for Rモデルの構築
  • 5.1 OREmodels関数について
  • 5.2 サンプルのlongleyデータセットについて
  • 5.3 線形回帰モデルの構築
  • 5.4 一般化線形モデルの構築
  • 5.5 ニューラル・ネットワーク・モデルの構築
  • 5.6 ランダム・フォレスト・モデルの構築
• 6 インデータベース機械学習アルゴリズムへのアクセスを提供するOML4Rクラス
  • 6.1 OML4Rを使用したデータベース内モデルの構築について
    • 6.1.1 OML4Rでサポートされるデータベース内アルゴリズム
    • 6.1.2 OML4R関数を使用したインデータベース・モデル名および名前の変更について
    • 6.1.3 モデル設定の指定
  • 6.2 モデルの設定について
  • 6.3 共有設定
  • 6.4 相関ルール
  • 6.5 属性評価モデル
  • 6.6 デシジョン・ツリー
  • 6.7 期待値最大化
  • 6.8 明示的セマンティック分析
  • 6.9 指数平滑法モデル
  • 6.10 拡張可能Rアルゴリズム・モデル
  • 6.11 一般化線形モデル
  • 6.12 k-Means
  • 6.13 Naive Bayes
  • 6.14 ニューラル・ネットワーク・モデル
  • 6.15 Non-Negative Matrix Factorization
  • 6.16 直交パーティショニング・クラスタ
  • 6.17 パーティション化されたモデル
  • 6.18 ランダム・フォレスト・モデル
  • 6.19 特異値分解
  • 6.20 サポート・ベクター・マシン
  • 6.21 テキスト処理モデル
  • 6.22 XGBoostモデル
• 7 モデルの交差検定
• 8 Rモデルでの予測
  • 8.1 ore.predict関数について
  • 8.2 ore.predict関数の使用
• 9 Embedded R Execution
  • 9.1 Embedded R Executionについて
    • 9.1.1 埋込みRの実行の利点
    • 9.1.2 埋込みRの実行用のAPI
    • 9.1.3 パラレル実行のサポート
  • 9.2 Embedded R Executionをサポートするデータストアおよびスクリプト・リポジトリ・ビュー
    • 9.2.1 ALL_RQ_DATASTORES
    • 9.2.2 ALL_RQ_SCRIPTS
    • 9.2.3 RQUSER_DATASTORECONTENTS
    • 9.2.4 RQUSER_DATASTORELIST
    • 9.2.5 USER_RQ_DATASTORE_PRIVS
    • 9.2.6 USER_RQ_DATASTORES
    • 9.2.7 USER_RQ_SCRIPT_PRIVS
    • 9.2.8 USER_RQ_SCRIPTS
  • 9.3 埋込みRの実行用のRインタフェース
    • 9.3.1 スクリプトを実行する関数の引数
      • 9.3.1.1 実行するための入力関数
      • 9.3.1.2 オプションの制御引数
      • 9.3.1.3 戻り値の構造
      • 9.3.1.4 入力データ
      • 9.3.1.5 パラレル実行
      • 9.3.1.6 固有の引数
    • 9.3.2 Rでのスクリプトの管理
    • 9.3.3 ore.doEval関数の使用
    • 9.3.4 ore.tableApply関数の使用
    • 9.3.5 ore.groupApply関数の使用
      • 9.3.5.1 単一列へのパーティション化
      • 9.3.5.2 複数列へのパーティション化
    • 9.3.6 ore.rowApply関数の使用
    • 9.3.7 ore.indexApply関数の使用
      • 9.3.7.1 ore.indexApply関数の簡単な使用例
      • 9.3.7.2 列並行の使用例
      • 9.3.7.3 シミュレーションの使用例
  • 9.4 埋込みRの実行用のSQLインタフェース
    • 9.4.1 Oracle Machine Learning for RのSQL表関数について
      • 9.4.1.1 SQL表関数のパラメータ
      • 9.4.1.2 SQL表関数の戻り値
      • 9.4.1.3 埋込みRの実行でのOracle Machine Learning for Rへの接続
    • 9.4.2 SQLでのスクリプトの管理
    • 9.4.3 SQLでのデータストアの管理
  • 9.5 オンプレミス・データベースでのEmbedded R Execution用のSQL API
    • 9.5.1 rqDropDataStoreプロシージャ
    • 9.5.2 rqEval関数
    • 9.5.3 rqGrantプロシージャ
    • 9.5.4 rqGroupEval関数
    • 9.5.5 rqRevokeプロシージャ
    • 9.5.6 rqRowEval関数
    • 9.5.7 rqTableEval関数
    • 9.5.8 sys.rqScriptCreateプロシージャ
    • 9.5.9 sys.rqScriptDropプロシージャ
  • 9.6 Autonomous DatabaseでのEmbedded R Execution用のSQL API
    • 9.6.1 アクセスおよび認可のプロシージャと関数
      • 9.6.1.1 rqAppendHostACEプロシージャ
      • 9.6.1.2 rqGetHostACE関数
      • 9.6.1.3 rqRemoveHostACEプロシージャ
      • 9.6.1.4 rqSetAuthTokenプロシージャ
      • 9.6.1.5 rqIsTokenSet関数
    • 9.6.2 Embedded R Execution関数 (Autonomous Database)
      • 9.6.2.1 rqGrant関数
      • 9.6.2.2 rqRevokeプロシージャ
      • 9.6.2.3 rqListEnvs関数
      • 9.6.2.4 rqEval2関数
      • 9.6.2.5 rqTableEval2関数
      • 9.6.2.6 rqRowEval2関数
      • 9.6.2.7 rqGroupEval2関数
      • 9.6.2.8 rqIndexEval2関数
      • 9.6.2.9 sys.rqScriptCreateプロシージャ
      • 9.6.2.10 sys.rqScriptDropプロシージャ
    • 9.6.3 非同期ジョブ
      • 9.6.3.1 ore_async_flag引数
      • 9.6.3.2 rqJobStatus関数
      • 9.6.3.3 rqJobResult関数
      • 9.6.3.4 非同期ジョブの例
    • 9.6.4 特殊な制御引数
    • 9.6.5 出力フォーマット
• A Oracle Machine Learning for RのOracle Databaseビュー
  • A.1 ALL_RQ_DATASTORES
  • A.2 ALL_RQ_SCRIPTS
  • A.3 RQUSER_DATASTORECONTENTS
  • A.4 RQUSER_DATASTORELIST
  • A.5 USER_RQ_DATASTORE_PRIVS
  • A.6 USER_RQ_DATASTORES
  • A.7 USER_RQ_SCRIPT_PRIVS
  • A.8 USER_RQ_SCRIPTS
• B Oracle Machine Learning for RでサポートされるR演算子およびR関数
• 索引