はじめに

機械学習で作成したモデルのサマリー情報を確認する場合は、GET_MODEL_SUMMARY関数を使用します。
サマリー情報では、説明変数のp値や、モデル作成時に使用した説明変数やハイパーパラメータの値などを確認できます。

例えば、どんなモデルを作成したか忘れてしまった場合や、モデル作成者がいなくなってしまった場合でも、GET_MODEL_SUMMARY関数を使用すれば簡単にモデルの情報を確認できます。

GET_MODEL_SUMMARY

コマンド構文

dbadmin=> SELECT GET_MODEL_SUMMARY (USING PARAMETERS model_name= 'モデル名');

利用例

例として事前にロジスティック回帰分析を使用したmyLrClassModelモデルをしておきます。

dbadmin=> SELECT LOGISTIC_REG('myLrClassModel', 'mtcars_train1', 'am', 'mpg,carb');
       LOGISTIC_REG
---------------------------
 Finished in 7 iterations

(1 row)

myLrClassModelモデルのサマリー情報を確認します。

dbadmin=> SELECT GET_MODEL_SUMMARY (USING PARAMETERS model_name= 'myLrClassModel');
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     GET_MODEL_SUMMARY                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
-------------------------------------------------
=======
details　★統計情報
=======
predictor|coefficient|std_err |z_value |p_value
---------+-----------+--------+--------+--------
Intercept| -24.55958 |12.38222|-1.98346| 0.04732
   mpg   |  0.80042  | 0.39917| 2.00519| 0.04494
  carb   |  2.59483  | 1.51426| 1.71360| 0.08660


==============
regularization　★正則化情報
==============
type| lambda
----+--------
none| 1.00000


===========
call_string　★モデル作成構文
===========
logistic_reg('public.myLrClassModel', 'mtcars_train1', '"am"', 'mpg,carb'
USING PARAMETERS optimizer='newton', epsilon=1e-06, max_iterations=100, regularization='none', lambda=1, alpha=0.5)

===============
Additional Info　★追加情報
===============
       Name       |Value
------------------+-----
 iteration_count  |  7
rejected_row_count|  0
accepted_row_count| 20

(1 row)

参考情報

GET_MODEL_SUMMARY
https://my.vertica.com/docs/9.0.x/HTML/index.htm#Authoring/SQLReferenceManual/Functions/MachineLearning/GET_MODEL_SUMMARY.htm

検証バージョンについて

この記事の内容はVertica 9.0.2で確認しています。