FEATURE_COMPARE

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de comparer deux objets ou entités selon un ensemble de caractéristiques (features), généralement dans le contexte d'analyse de données ou d'apprentissage machine. Elle retourne une mesure de similarité ou de différence.

Remarques

• Utilisation en data mining supervisé ou non supervisé : La fonction FEATURE_COMPARE est souvent utilisée avec des modèles de data mining supervisés (comme les arbres de décision) ou non supervisés (comme le clustering). Elle permet d'évaluer la distance ou la similarité entre deux entités en s'appuyant sur les critères appris lors de la phase de modélisation. Cette approche est utile pour repérer des comportements similaires dans de vastes ensembles de données.
• Importance du modèle spécifié : Le paramètre model est central car la fonction s'appuie sur le modèle Oracle Data Mining déjà entraîné. Ce modèle détermine quelles dimensions, types de distance ou pondérations seront utilisées pour calculer la similarité. Un modèle mal préparé ou inadapté aux données à comparer peut donc fausser totalement le résultat renvoyé par la fonction.
• Comparaison d'objets complexes : FEATURE_COMPARE permet de comparer non seulement des lignes simples, mais aussi des objets complexes définis par plusieurs colonnes. Cela est particulièrement utile lorsqu'on veut comparer des profils clients, des configurations de produits ou des combinaisons d'attributs techniques dans un environnement analytique avancé.
• Syntaxe déclarative et expressive : La syntaxe avec la clause mining_attribute_clause AND mining_attribute_clause permet d'exprimer la comparaison de manière claire entre deux entités. Chaque clause peut contenir un jeu d'attributs structurés, facilitant la lisibilité et l'intégration dans les requêtes SQL complexes, notamment avec des sous-requêtes.
• Résultat numérique interprétable : Le résultat retourné par FEATURE_COMPARE est une valeur numérique représentant la mesure de distance ou de similarité entre deux jeux de caractéristiques. Plus cette valeur est faible, plus les entités sont similaires (selon le modèle). Cela permet de créer facilement des classements, des filtres ou des seuils décisionnels dans les rapports.
• Intégration avec d'autres fonctions de mining : Cette fonction est complémentaire à d'autres fonctions Oracle comme PREDICTION, FEATURE_SET ou FEATURE_DETAILS. On peut, par exemple, d'abord comparer deux objets avec FEATURE_COMPARE, puis analyser quels attributs influencent le plus leur différence avec FEATURE_DETAILS, créant ainsi une chaîne d'analyse très fine.
• Nécessité d'avoir un modèle préalablement entraîné : Il est essentiel de noter que FEATURE_COMPARE ne peut pas fonctionner sans modèle. Il faut donc passer par l'étape de création et d'entraînement d'un modèle avec DBMS_DATA_MINING ou Oracle Data Miner. Ce prérequis implique un cycle complet de modélisation avant d'utiliser la fonction en production.
• Détection d'anomalies et segmentation : Dans les domaines comme la détection de fraude ou la segmentation client, FEATURE_COMPARE est particulièrement utile. Elle permet de mesurer à quel point un comportement diffère du profil moyen attendu. Par exemple, un client dont les attributs sont très différents d'un segment cible peut être automatiquement signalé pour examen.
• Sensibilité aux transformations des données : La précision de FEATURE_COMPARE dépend fortement des transformations appliquées aux données dans le modèle (normalisation, standardisation, encodage des catégories). Si les données en entrée de la fonction n'ont pas été prétraitées de façon cohérente avec l'entraînement du modèle, les résultats seront incohérents ou biaisés.
• Possibilité d'utiliser dans les clauses WHERE ou ORDER BY : Comme la fonction retourne une valeur numérique, elle peut être intégrée facilement dans des clauses WHERE, HAVING, ou ORDER BY. Cela permet, par exemple, de lister les entités les plus proches d'un profil de référence en les ordonnant selon leur similarité croissante, facilitant ainsi les analyses interactives.
• Support limité aux modèles de type "clustering" et "classifieur" : Tous les types de modèles Oracle ne sont pas compatibles avec FEATURE_COMPARE. Cette fonction est surtout adaptée aux modèles capables de quantifier des différences, comme les modèles de clustering, les réseaux bayésiens ou les modèles SVM. Elle ne s'applique pas aux modèles de type prédiction directe sans logique de comparaison intégrée.
• Utilisation en simulation ou en évaluation : On peut employer FEATURE_COMPARE dans des cas de simulation (comparer un produit simulé avec un produit réel) ou d'évaluation (voir si une nouvelle observation est conforme à une tendance). Cela rend la fonction très puissante dans des contextes métier tels que la R&D, le marketing prédictif ou l'analyse de risque.