IDAX.WACC - 重み付け分類精度の計算

このストアード・プロシージャーを使用して、予測値の総数の中で正しく分類された予測値が占める割合を、重みを考慮して計算できます。割合の計算では、入力データの各クラスの実際の出現頻度に関係なく、すべてのクラスに同じ重みを使用します。この方法は、クラスの頻度が同等でない場合に便利です。

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。

構文

IDAX.WACC(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。

intable: 必須。; 実数値を含んでいる入力表の名前。; データ型: VARCHAR(256)
target: 必須。; 実際の値が含まれている入力表の列。; データ型: VARCHAR(128)
id: 必須。; ユニーク・インスタンス ID を識別する入力表列。; データ型: VARCHAR(128)
resulttable: 必須。; 予測値を含んでいる入力表の名前。; データ型: VARCHAR(256)
resulttarget: オプション。; 予測値を含んでいる入力表列。; デフォルト: "CLASS"; データ型: VARCHAR(128)
resultid: オプション。; ユニーク・インスタンス ID を識別する入力表列。; デフォルト: "ID"; データ型: VARCHAR(128)

戻される情報

Double。結果セットとしての重み付け分類精度。

例

CALL IDAX.SPLIT_DATA('intable=samples.customer_churn,traintable=cust_train,testtable=cust_test,id=cust_id,fraction=0.30');
CALL IDAX.GROW_DECTREE('model=cust_dt, intable=cust_train, id=cust_id, target=censor, incolumn=duration:ignore;censor:nom, minsplit=2');
CALL IDAX.PREDICT_DECTREE('model=cust_dt, intable=cust_test, outtable=cust_dt_out');
call IDAX.WACC('intable=cust_test, id=cust_id, target=censor, resulttable=cust_dt_out');