PREDICTION_BOUNDS
구문
PREDICTION_BOUNDS ( [schema.] model [, confidence_level [, class_value]]
mining_attribute_clause )
mining_attribute_clause::=
USING
{ *
| { [ schema . ] table . *
| expr [ AS alias ]
}
[, { [ schema . ] table . *
| expr [ AS alias ]
}
]...
}
목적
PREDICTION_BOUNDS 함수는 일반화된 선형 모델(GLM)을 적용하여 선택된 각 행에 대한 클래스 또는 값을 예측합니다. 이 함수는 각 예측의 상한과 하한을 UPPER 및 LOWER 필드를 가진 객체의 VARRAY로 반환합니다.
GLM은 회귀 또는 이진 분류를 수행할 수 있습니다:
- 회귀의 경우 상한 및 하한은 예측된 대상 값과 관련됩니다. UPPER와 LOWER의 데이터 유형은 대상의 데이터 유형입니다.
- 이진 분류의 경우 상한 및 하한은 예측된 대상 클래스 또는 지정한 class_value의 확률과 관련됩니다. UPPER와 LOWER의 데이터 유형은 BINARY_DOUBLE입니다.
모델이 릿지 회귀를 사용하여 구축된 경우 또는 구축 중에 공분산 행렬이 특이점을 가질 경우, PREDICTION_BOUNDS 함수는 양쪽 경계 모두에 대해 NULL을 반환합니다.
confidence_level은 (0,1) 범위의 숫자입니다. 기본값은 0.95입니다. confidence_level의 기본값을 유지한 채로 class_value를 지정할 경우, confidence_level에 대해 NULL을 지정할 수 있습니다.
PREDICTION_BOUNDS 함수의 구문은 파티션된 모델을 스코어링할 때 옵션으로 GROUPING 힌트를 사용할 수 있습니다. GROUPING Hint를 참조하십시오.
mining_attribute_clause
mining_attribute_clause는 스코어링에 사용할 열 속성을 예측 변수로 식별합니다. 이 절은 PREDICTION 함수에 설명된대로 동작합니다. (분석적 구문에 대한 참조는 적용되지 않음에 유의하십시오.) "mining_attribute_clause::="을 참조하십시오.
참고:
- 스코어링(scoring)에 대한 자세한 내용은 Oracle Data Mining User's Guide를 참조하십시오.
- 일반화된 선형 모델(Generalized Linear Models)에 대한 정보는 Oracle Data Mining Concepts을 참조하십시오.
노트: 다음 예제는 데이터 마이닝 샘플 프로그램에서 발췌되었습니다. 샘플 프로그램에 대한 자세한 정보는 Oracle Data Mining User's Guide의 부록 A를 참조하십시오.
예제
다음 예제는 나이가 24보다 크고 46보다 작다고 98%의 신뢰도로 예측된 고객들의 분포를 반환합니다.
SELECT count(cust_id) cust_count, cust_marital_status
FROM (SELECT cust_id, cust_marital_status
FROM mining_data_apply_v
WHERE PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).LOWER > 24 AND
PREDICTION_BOUNDS(glmr_sh_regr_sample,0.98 USING *).UPPER < 46)
GROUP BY cust_marital_status;
CUST_COUNT CUST_MARITAL_STATUS
-------------- --------------------
46 NeverM
7 Mabsent
5 Separ.
35 Divorc.
72 Married
출처: 오라클 레퍼런스
원문 링크: Oracle PREDICTION_BOUNDS 함수 문서
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