このストアード・プロシージャーを使用して、KNN モデルを適用し、データ・セットに対する分類予測または回帰予測を生成できます。
許可
ステートメントの許可 ID が保持する特権に、IDAX_USER ロールが含まれている必要があります。さらに、ユーザーは、モデルの所有者であるか、またはそのモデルを変更する権限を持っている必要があります。
構文
IDAX.PREDICT_KNN(in parameter_string varchar(32672))
パラメーターの説明
- parameter_string
- コンマで区切られた <parameter>=<value> 項目のペアを含む必須の 1 ストリング・パラメーター。
- データ型: VARCHAR(32672)
- 以下のリストに、パラメーター値を示します。
-
- model
- 必須。
- 適用される KNN モデルの名前。
- データ型: VARCHAR(64)
- intable
- 必須。
- 入力表の名前。
- データ型: VARCHAR(128)
- outtable
- 必須。
- 入力表のレコードについて予測した値を保管する出力表の名前。
- データ型: VARCHAR(128)
- id
- オプション。
- 固有のレコードを識別するための入力表の列。
- デフォルト: モデルの作成に使用される ID 列の名前。
- データ型: VARCHAR(128)
- target
- オプション。
- 予測のターゲットを表す入力表列。
- 指定したターゲット列は予測には使用されません。
- デフォルト: モデルの作成に使用されるターゲット列の名前。
- データ型: VARCHAR(128)
- distance
- オプション。
- 最近傍の計算に使用する距離。
- 使用できる値は「euclidean」、「canberra」、「manhattan」、および「maximum」です。
- デフォルト: 'euclidean'
- データ型: VARCHAR(16)
- k
- オプション。
- 考慮する最近傍の数。
- デフォルト: 3
- 範囲: >=1
- データ型: INTEGER
- stand
- オプション。
- 入力表およびモデル表の連続型入力列を標準化することを示すフラグ。
- 大きい値を持つ列が不利にならないように、連続型入力列の各種スケールを無視します。
- デフォルト: true
- データ型: BOOLEAN
- fast
- オプション。
- 正確な方法ではなく、より速い近似計算方法を使用するかどうかを示すフラグ。
- デフォルト: true
- データ型: BOOLEAN
- weights
- オプション。
- モデル表のクラスの重みが入っている表。
- モデルのターゲット列が「連続」型の場合、クラスの重みは無視されます。
- このパラメーターを指定しない場合は、すべての重みが 1 と見なされます。
- 重み付け表には、次の列が含まれます。
- 正数の重みが入っている WEIGHT 列
- モデルのターゲット列の値が入っている CLASS 列。
- データ型: VARCHAR(128)
戻される情報
結果セットは、予測が生成された入力シーケンスの数です。
例
CALL IDAX.PREDICT_KNN('model=customer_censor_mdl, intable=customer_churn, outtable=customer_censor_score');