技術情報

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...

はじめに一般的にデータベースは統計情報を取得することで、オプティマイザが実行計画を立てる際に役立ちます。Verticaも同様に、統計情報を取得することが推奨されます。この記事では、統計情報が最後に取得され...

はじめにVerticaの文字型のデータ長について記載します。文字型のデータ長の指定VARCHAR(10)やCHAR(10)のように文字型のデータ長を指定する数値があります。この数値は、文字数なのかバイト数なのかというお問い...

はじめにVerticaは、データ量やユーザーの増加にあわせ、ハードウェアを柔軟にスケールアップ、スケールアウトすることができます。特に仮想環境やクラウドを使っている場合は、その恩恵を得やすいでしょう。ハー...

はじめに通常、Vertica のデータベース停止操作をした場合、ユーザセッションが存在すると NOTICE 2519 が発生し、操作が中断されます。この記事では、ユーザの接続有無に関わらず即時にデータベースを停止する方...

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...