Applicare un modello predittivo o registrato di Oracle Machine Learning a un data set

Usare l'editor dei flussi di dati per valutare un modello predittivo su qualsiasi data set o per valutare un modello di Oracle Machine Learning registrato su un data set nel database corrispondente.

Applicare i modelli predittivi ai dati per generare l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) nelle applicazioni in uso senza la necessità di competenze in ML o AI.
L'esecuzione del modello restituisce un nuovo data set con colonne che contengono i valori previsti che possono essere utilizzati per l'analisi e la visualizzazione.
Quando si esegue un modello predittivo, i dati vengono spostati in Oracle Analytics ed elaborati da Oracle Analytics. Quando si esegue un modello di Oracle Machine Learning registrato, i dati non vengono spostati dal database in Oracle Analytics. Al contrario, il modello risiede e viene elaborato nel database e il data set di output viene memorizzato nel database.

In un flusso dati quando si utilizza il passaggio Applica modello:

  • I modelli registrati vengono visualizzati e sono disponibili per la revisione e le analisi. I modelli non registrati non vengono visualizzati.

  • Le colonne di output disponibili sono specifiche del tipo di modello. Per una previsione numerica, ad esempio, le colonne di output includono PredictedValue e PredictedConfidence e per la configurazione cluster le colonne di output includono clusterId.

  • I parametri disponibili sono specifici del tipo di modello. Ad esempio, se si utilizza un modello di tipo configurazione cluster per il punteggio, Maximum null values è un parametro che è possibile fornire per il processo di valutazione. Questo parametro viene utilizzato nell'imputazione dei valori mancanti.

  • Quando si utilizza un modello di Oracle Machine Learning, il modello e i tipi di dati di input mappati devono corrispondere. Vedere Visualizzare i dettagli di un modello registrato.

  1. Nella Home page fare clic su Crea, quindi fare clic su Flusso dati.
  2. Selezionare un data set e fare clic su Aggiungi.
  3. Nell'editor Flusso dati fare clic su Aggiungi passo (+).
  4. Nel riquadro Passi flusso dati fare doppio clic su Applica modello, quindi selezionare il modello da utilizzare.
  5. In Applica modello andare alla sezione Input e selezionare la colonna di input.
  6. In Applica modello andare alla sezione Output, quindi selezionare le colonne che si desidera vengano create con il data set e aggiornare opportunamente i campi Nome colonna.
  7. Nell'editor dei flussi di dati fare clic su Aggiungi passo (+) e selezionare Salva dati.
  8. Immettere un nome. Nel campo Salva dati in specificare la posizione in cui salvare i dati di output.
    Se si utilizza un modello di Oracle Machine Learning, per impostazione predefinita le informazioni di connessione del data set vengono impostate sulla connessione del data set di input.
  9. Impostare le preferenze dei dati in base alle esigenze nei campi Considera come e Aggregazione predefinita.
    Al salvataggio dei dati, il modello applicato aggiunge al data set di input le colonne di output del modello selezionate.
  10. Fare clic su Salva, immettere un nome e una descrizione per il flusso dati, quindi fare clic su OK per salvare il flusso dati.
  11. Fare clic su Esegui flusso dati per creare il data set.