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はじめにVerticaはSQLで機械学習を行うことができます。本記事は、Verticaの機械学習機能のページをまとめた記事です。Verticaで機械学習を行うことによるメリットは以下の記事をご確認ください。Verticaで始める...

はじめに機械学習において、多くの特徴量を使用することは学習時間の増加を招いたり、多重共線性の確認を難しくする可能性があります。また、データの内容を理解する際も、3次元(x,y,z)を超えると可視化が難しく...

はじめに機械学習の分類において、作成した予測モデルを評価する際にPR曲線／F1値を用いることがあります。VerticaはPRC関数を利用するとPR曲線／F1値による評価を行えます。PRCコマンド構文PRC ( target, probab...

はじめにVertica 9.2のシステム要件を記載します。主な変更点Vertica 9.1からの主な変更点は以下のとおりです。・サポートOS要件にRed Hat Enterprise Linux 7.5、CentOS 7.5、Oracle Enterprise Linux 7.5が追加...

Verticaの機械学習機能を使用して作成したモデルはmodelsシステムテーブルで情報を確認することが可能です。利用例dbadmin=> SELECT * FROM models; model_id | model_name | schema_id | schema_name | owner...

はじめに機械学習の回帰問題において、作成した予測モデルを評価する際に決定係数(R-squared)を確認したい場合があります。VerticaはRSQUARED関数を利用すると決定係数による評価を行えます。RSQUAREDコマンド構...

Verticaの機械学習機能を使用して作成したモデルはALTER MODEL文でモデル名を変更することが可能です。コマンド構文ALTER MODEL 変更前のモデル名 RENAME TO 変更後のモデル名;利用例以下のml_faithfulモデルの名...

Verticaの機械学習機能を使用して作成したモデルはALTER MODEL文でスキーマを変更することが可能です。コマンド構文ALTER MODEL 対象のモデル名 SET SCHEMA 変更後のスキーマ名;利用例以下のsvm_faithfulモデルの...

はじめにVerticaの機械学習機能を使用して作成したモデルはEXPORT_MODELS/IMPORT_MODELS関数を利用することで、別の環境に移行することができます。例えば、開発環境で学習を行い出来上がったモデルを本番環境に...

はじめに機械学習の分類問題において、作成した予測モデルを評価する際にエラー率を確認したい場合があります。VerticaはERROR_RATE関数を利用するとエラー率による評価を行えます。ERROR_RATEコマンド構文ERROR_...