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Verticaでは、機械学習の回帰アルゴリズムとしてランダムフォレストを利用できます。ランダムフォレスト回帰とはランダムフォレスト回帰は、機械学習における教師あり学習のアルゴリズムであり、回帰を行う際に利...

Verticaでは、機械学習の分類アルゴリズムとしてナイーブベイズを利用できます。ナイーブベイズとはナイーブベイズは、機械学習における教師あり学習のアルゴリズムであり、分類を行う際に利用できます。ナイーブ...

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MSE／RMSEを用いることがあります。VerticaはMSE関数を利用するとMSE／RMSEによる評価を行えます。MSEコマンド構文MSE ( targets, predict...

Verticaでは、機械学習の分類アルゴリズムとしてロジスティック回帰を利用できます。ロジスティック回帰とはロジスティック回帰は、機械学習における教師あり学習のアルゴリズムであり、分類を行う際に利用できま...

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ROC／AUCを用いることがあります。VerticaはROC関数を利用するとROC／AUCによる評価を行えます。ROCコマンド構文ROC ( targets, probabilities...

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混同行列（Confusion Matrix）を用いることがあります。VerticaはCONFUSION_MATRIX関数を利用するとConfusion Matrixによる評価を行えます。CO...

はじめに機械学習において、学習データの中に他と比較して極端に大きな値や小さな値といった「異常値」が存在すると、その値の影響により正しい学習が行えない場合があります。そのため、異常値はノイズとして事...

はじめに機械学習において分類問題などを扱う場合、学習対象データのクラス比率が不均衡であると正しい学習ができないことがあります。このような場合、件数が多い方のデータを削減する「アンダーサンプリング」...

はじめに機械学習において数値データの列を説明変数として利用する場合は、事前に正規化を行うと精度が向上することがあります。例えば従業員データの内、「給与」列と「勤続年数」列を説明変数として機械学習に...

SQLで機械学習 Verticaはデータベースでありながら、ハイパフォーマンスな機械学習機能を持っており機械学習モデルの作成や、モデルを使った予測をSQLで簡単、高速に実現できます。本動画では、Verticaの機械学習...