Modellierung mit Oracle Data Mining

Die Oracle-Modellierungsknoten arbeiten bis auf einige wenige Ausnahmen in IBM® SPSS Modeler genau wie andere Modellierungsknoten. Über die Datenbankmodellierungspalette am unteren Rand des IBM SPSS Modeler-Fensters können Sie auf diese Knoten zugreifen.

Erläuterung der Daten

Für Oracle müssen kategoriale Daten in einem Zeichenfolgenformat (entweder CHAR oder VARCHAR2) gespeichert sein. Demzufolge erlaubt IBM SPSS Modeler nicht, dass numerische Speicherfelder mit dem Messniveau Flag oder Nominal (kategorial) als Eingabe für ODM-Modelle verwendet werden. Gegebenenfalls können Nummern in IBM SPSS Modeler mit dem Umcodierungsknoten in Zeichenfolgen konvertiert werden.

Zielfeld. In ODM-Klassifizierungsmodellen kann nur ein Feld als Ausgabefeld (Ziel) ausgewählt werden.

Modellname. Ab Oracle 11g R1 ist unique ein Schlüsselwort und kann nicht als Name für benutzerdefinierte Modelle verwendet werden.

Eindeutiges Feld. Gibt das Feld an, über das jeder Fall eindeutig identifiziert wird. Dies kann beispielsweise ein ID-Feld sein, wie CustomerID. IBM SPSS Modeler schreibt vor, dass dieses Schlüsselfeld zwingend numerisch sein muss.

Anmerkung: Dieses Feld ist für alle Oracle-Knoten mit Ausnahme von Oracle Adaptive Bayes, Oracle-O-Cluster und Oracle-Apriori optional.

Allgemeine Kommentare

Für von Oracle Data Mining erstellte Modelle bietet IBM SPSS Modeler keinen PMML-Export/-Import.
Das Modellscoring erfolgt immer innerhalb von ODM. Wenn die Daten aus IBM SPSS Modeler stammen oder dort vorbereitet werden müssen, muss das Dataset gegebenenfalls in eine temporäre Tabelle geladen werden.
In IBM SPSS Modeler wird in der Regel nur eine Vorhersage mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit oder Konfidenz erstellt.
IBM SPSS Modeler beschränkt die Anzahl der Felder, die beim Erstellen und Scoren von Modellen verwendet werden können, auf 1.000.
IBM SPSS Modeler kann ODM-Modelle mit IBM SPSS Modeler Solution Publisher aus zur Ausführung veröffentlichten Streams heraus scoren.