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  • December 5, 2018

Oracle Data Minerハンズオン:GLMでの分析

このハンズオンでは、顧客の性別を予測する上で最も重要な顧客属性を分類の学習アルゴリズムで分析します。
分類モデルではGLM(一般化線形モデル)を利用します。またGLMの拡張機能(機能選択および機能生成)を使用する方法についても説明します。

  • 機能選択は、最も意味のある属性を選択するプロセスです。機能の選択により、より小さいモデルとより速いスコアリングに導く、より少ない予測子でGLMモデルを作成することができます。
  • 機能生成は、属性を新しい機能に結合するプロセスです。機能生成では、GLMは非線形項(最大3次項)を使用し、透明性を向上し、より強力なモデルを作成できます。

Oracle Data Minerハンズオン「GLMの機能選択と機能生成」

ハンズオン概要

  • 顧客情報と販売情報データが、データベース上のテーブルに格納されている
  • 上記テーブルのデータに対して、教師あり学習(分類モデルによるモデル構築)を行う
  • 分類モデルでは、GLM(リッジ回帰、機能選択、機能の生成)アルゴリズムを使用
  • 完成したモデルの結果確認と比較

インストールや接続設定は、前回の内容をご参照ください。

 

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