GLM の例

まず、以下のようにして、ADULT サンプル・データ・セットをトレーニング・データ・セットと検証データ・セットに分割します。

CALL IDAX.SPLIT_DATA('intable=adult, traintable=adult_train, testtable=adult_test, id=id, fraction=0.35');

以下の呼び出しは、adult_train データ・セットに対してアルゴリズムを実行し、GLM モデルを作成します。

CALL IDAX.GLM('model=adult_mdl, intable=adult_train, id=id, target=age, link=identity, family=gaussian');

PREDICT_GLM ストアード・プロシージャーは、AGE 列の値を予測します。

次の呼び出しは、新しいトランザクションに値を関連付ける方法を示しています。

CALL IDAX.PREDICT_GLM('model= adult_mdl, intable=adult_test, id=id, outtable=adult_mdl_score');

これらの予測を検証するには、以下のコマンドを使用して、GLM モデル adult_mdl の作成に使用されなかった ADULT_TEST データ・セットのレコードからの年齢値を adult_score の予測と比較します。

SELECT s.id, s.pred, i.age from adult_test i, adult_score s where i.id=s.id;