使用数据流编辑器可以对任何数据集的预测模型进行评分，或者对相应数据库中数据集的已注册 Oracle Machine Learning 模型进行评分。
可将预测模型应用于数据，这样，无需掌握机器学习 (Machine Learning, ML) 或人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 专业知识，就可以在应用程序中构建 ML 和 AI。
运行模型将输出一个新数据集，其中的列包含可用于分析和可视化的预测值。
在运行预测模型时，数据将移至 Oracle Analytics 进行处理。在运行已注册 Oracle Machine Learning 模型时，数据不会从数据库移至 Oracle Analytics 中。模型位于数据库中并在数据库中进行处理，输出数据集也将存储在数据库中。
在数据流中使用应用模型步骤时：
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已注册模型将显示，并可供复查和分析。已注销模型将不显示。
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可用输出列特定于模型类型。例如，对于数字预测，输出列包括 PredictedValue 和 PredictedConfidence，对于聚类，输出列包括 clusterId。
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可用参数特定于模型类型。例如，如果使用聚类模型进行评分，则最大空值 (maximum null values) 就是可以为评分过程提供的一个参数。此参数用于缺失值插补 (imputation)。
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使用 Oracle Machine Learning 模型时，模型和映射的输入数据类型必须匹配。请参见“查看已注册模型的详细信息”。
- 在主页上，依次单击创建和数据流。
- 选择数据集并单击添加。
- 在数据流编辑器中，单击添加步骤 (+)。
- 从数据流步骤窗格，双击应用模型，然后选择要使用的模型。
- 在应用模型中，转到输入部分，然后选择列作为输入。
- 在应用模型中，转到输出部分，然后选择要使用数据集创建的列，并根据需要更新列名字段。
- 在数据流编辑器中，单击添加步骤 (+)，然后选择保存数据。
- 输入名称。在将数据保存到字段中，指定用于保存输出数据的位置。
如果使用了 Oracle Machine Learning 模型，则数据集的连接信息将默认为输入数据集的连接。
- 可根据需要在处理为和默认聚合字段中设置数据首选项。
保存数据时，应用模型会将您选择的模型输出列附加到输入数据集。
- 单击保存，输入数据流的名称和说明，然后单击确定以保存数据流。
- 单击运行数据流以创建数据集。