/ / Wie erstelle ich ein Data Mining-Modell mit einer Oracle-Datenbank?

Erstellen eines Data Mining-Modells mit Oracle Database

Sie m├╝ssen sich fragen, ob das Data MiningModell mit Oracle wird mit Genauigkeit erstellt oder nicht? Die Oracle-Datenbank in Kombination mit allen Schemaobjekten wird mit Sicherheit alle Ihre Zweifel in Bezug auf die Mining-Aktivit├Ąten beseitigen. Sie m├╝ssen die schrittweise Methode zum Erstellen dieses bestimmten Modells befolgen.

Schritt 1: Vorbereitung

Dieser Schritt umfasst die gesamte Vorbereitung derDaten. Zun├Ąchst muss die Falltabelle erstellt werden. Hier werden die Datens├Ątze der Daten im Allgemeinen als F├Ąlle bezeichnet. Jeder Fall hat eine eindeutige Identifikationsnummer. Die Tabelle, in der alle Datens├Ątze akkumuliert sind, wird speziell als Falltabelle bezeichnet. Alle Daten, die gewonnen werden m├╝ssen, sollten sich in einer einzigen Tabelle befinden oder auf einer einzigen Plattform angezeigt werden k├Ânnen. Hier ist ein Beispiel f├╝r eine Beispielfalltabelle.

SELECT cust_id, cust_age, cust_gender, cust_phone_number FROM customers WHERE cust_id < 10

SQL-Tabelle - Orakel-Krypta-Leben

Spaltendatentypen: Die Data Mining-Aktivit├Ąten akzeptieren einen bestimmten Datentypauch in s├Ąulenform. Das Enterprise Performance Management (EPM) kann auch mit Befehlen wie CHAR, VARCHAR2, FLOAT, NUMBER und DM_NESTED_NUMERICALS ausgef├╝hrt werden. Alle Daten, die von verschachtelten Typen sind, werden alle in den "verschachtelten Daten" angesammelt. Mit Ausnahme der Fall-ID, die nicht in die spaltenweisen Tabellentypen passen kann.

Schritt 2: Festlegen der Einstellungen

Da stehen eine Vielzahl von Dateneinstellungen zur Verf├╝gungF├╝r den Mining-Zweck m├╝ssen Sie Ihre eigenen Einstellungen entsprechend den Erfordernissen festlegen. Die Pakete der Oracle-Datenbank enthalten verschiedene Arten von Einstellungen zur Auswahl. Sie m├╝ssen die Funktion und den Algorithmus ├Ąndern, indem Sie die Eigenschaften der globalen Modelle festlegen. Die automatische Datenaufbereitung muss entsprechend Ihrer Auswahl aktiviert oder deaktiviert werden. Die Einstellungstabelle sollte auch mit Spalten angegeben werden, die setting_name und setting_value enthalten. Danach muss die Kostenmatrixtabelle nach Bedarf bearbeitet werden. Wenn vorherige Wahrscheinlichkeiten vorhanden sind, m├╝ssen Sie dies auch angeben. Die Klassengewichte k├Ânnen in den Spalten mit target_value oder class_weight angegeben werden, je nachdem, was anwendbar ist.

Schritt 3: Erstellen des Modells

Das Modell kann mithilfe der DBMS-Daten erstellt werdenBergbaupakete. Die Daten in der Falltabelle k├Ânnen einfach mit dem spezifischen Modellnamen, Funktionsnamen, dem Namen des Datenschemas, dem Spaltennamen der Fall-ID, dem Namen der Zielspalte und der Transformationsliste erstellt werden.

Schritt 4: Anzeigen des Modells

Die Details der Modelle m├╝ssen eingesehen werdeneffizient. Sie m├╝ssen die Modelldetails mit allen Algorithmen aus der vorhandenen Tabelle erfassen. Der Befehl kann GET_MODEL_DETAILS oder GET_MODEL_TRANSFORMATIONS sein. Sie k├Ânnen die Algorithmen von linearen Modellen und den Entscheidungsbaum und manchmal die Support-Vektor-Maschine leicht durchgehen.

Mining-Modellschemaobjekte: Nach der erfolgreichen Vision des Modells die DatenDas Mining kann ├╝ber das Datenw├Ârterbuch erfolgen. Die Modelle k├Ânnen nach Name, Erstellungsdauer, Erstellungsdatum, Algorithmus oder Modellgr├Â├če ausgew├Ąhlt werden.

Schritt 5: Testen des Modells

Nach Abschluss des Bauvorgangs wird derModell muss ordnungsgem├Ą├č getestet werden. F├╝r die Data Mining-Konzepte stehen verschiedene Testmetriken zur Verf├╝gung. Die Klassifizierung und die Regressionsanalyse k├Ânnen ├╝ber diese Metriken erfolgen.

Schritt 6: Bewertung

Dies ist der letzte Schritt, in dem Sie das Modell richtig bewerten k├Ânnen. Ist das Modell vollst├Ąndig genau? Kann das Modell alle Ihre gesch├Ąftlichen Fragen beantworten? Was ist das Unterst├╝tzungssystem des Modells?

Daher k├Ânnen Sie eine ordnungsgem├Ą├če Data Mining-Aktivit├Ąt sicherstellen, wenn Ihr Modell gut aufgebaut ist.


Autor Bio: Aya Mutt ist eine professionelle Oracle-Mitarbeiterin, die an der Enterprise Performance Management (EPM) seit 10 jahren. Sie ist auch eine leidenschaftliche Bloggerin, die es liebt, in ihrer Freizeit technische Artikel zu schreiben.

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