使用此存储过程可应用 KNN 模型，以针对数据集生成分类预测或回归预测。
权限
此语句的授权标识所拥有的特权必须包括 IDAX_USER 角色。此外，您必须是模型的所有者，或者有权加以变更。
语法
IDAX.PREDICT_KNN(in parameter_string varchar(32672))
参数描述
- parameter_string
- 必需的单字符串参数，其中包含以逗号分隔的 <parameter>=<value> 条目对。
- 数据类型：VARCHAR(32672)
- 以下列表显示参数值：
-
- model
- 必需。
- 要应用的 KNN 模型的名称。
- 数据类型：VARCHAR(64)
- intable
- 必需。
- 输入表的名称。
- 数据类型：VARCHAR(128)
- outtable
- 必需。
- 输出表的名称，用于存储输入表中的记录的预测值。
- 数据类型：VARCHAR(128)
- id
- 可选。
- 输入表的列，用于指示唯一记录。
- 缺省值：用于构建模型的标识列的名称。
- 数据类型：VARCHAR(128)
- target
- 可选。
- 输入表的列，用于表示预测目标。
- 指定的目标列不用于预测。
- 缺省值：用于构建模型的目标列的名称。
- 数据类型：VARCHAR(128)
- distance
- 可选。
- 用于计算最近邻元素的距离。
- 允许的值为“euclidean”、“canberra”、“manhattan”和“maximum”。
- 缺省值：euclidean
- 数据类型：VARCHAR(16)
- k
- 可选。
- 要考虑的最近邻元素数。
- 缺省值：3
- 范围：>=1
- 数据类型：INTEGER
- stand
- 可选。
- 一个标志，指示将输入表及模型表的连续输入列标准化。
- 这将忽略连续输入列的不同标度，因此，值较大的列不再处于弱势。
- 缺省值：true
- 数据类型：BOOLEAN
- fast
- 可选。
- 一个标志，指示是否使用速度较快的近似计算方法来替代精准计算方法。
- 缺省值：true
- 数据类型：BOOLEAN
- weights
- 可选。
- 一个表，其中包含模型表的类权重。
- 如果模型的目标列为“连续”类型，那么将忽略类权重。
- 如果未指定此参数，那么会假定所有权重均等于 1。
- 权重表包含以下各列：
- WEIGHT 列，其中包含数字正权重
- CLASS 列，其中包含模型的目标列值
- 数据类型：VARCHAR(128)
返回的信息
以结果集形式返回要进行预测的输入序列数目。
示例
CALL IDAX.PREDICT_KNN('model=customer_censor_mdl, intable=customer_churn, outtable=customer_censor_score');