FEATURE_ID

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de retourner l'identifiant numérique unique associé à une caractéristique (feature) dans un modèle d'analyse. Elle est utile pour référencer une feature dans les opérations analytiques.

Remarques

• Identification numérique unique des caractéristiques : La fonction FEATURE_ID retourne un identifiant numérique propre à chaque caractéristique (ou feature) identifiée par un modèle d'analyse. Cet identifiant est utile pour manipuler ou référencer une feature dans des requêtes SQL complexes. Il permet de relier les valeurs caractéristiques à des analyses ou visualisations sans ambigüité, même lorsque plusieurs modèles ou colonnes sont impliqués. Ce mécanisme d'identification est particulièrement important dans les contextes d'automatisation ou de génération dynamique de rapports où les noms peuvent changer, mais les identifiants restent constants.
• Intégration au cadre du data mining Oracle : FEATURE_ID fait partie des fonctions intégrées au module Oracle Data Mining (ODM), fournissant une suite d'outils analytiques avancés dans le SGBD Oracle. Elle est souvent utilisée dans les modèles supervisés ou non supervisés, comme les modèles de regroupement (clustering) ou de régression. Cette fonction facilite le lien entre les attributs originaux et les nouvelles dimensions extraites par les modèles, améliorant ainsi la traçabilité des décisions prises par les modèles.
• Utilisation avec clause analytique OVER : La fonction prend en charge la clause OVER(mining_analytic_clause), ce qui la rend compatible avec les traitements analytiques. Cela permet d'appliquer la fonction sur des fenêtres de données, par exemple pour comparer les FEATURE_ID entre différents groupes, partitions ou séries temporelles. Cette compatibilité avec l'analyse en ligne (OLAP) améliore considérablement la portée d'utilisation de FEATURE_ID dans des requêtes avancées sur de grands volumes.
• Utilisation dans les cas d'explication de modèles : L'une des forces de FEATURE_ID est sa capacité à isoler les éléments clefs influençant les décisions d'un modèle. En association avec d'autres fonctions comme FEATURE_DETAILS ou FEATURE_VALUE, elle permet d'interpréter le comportement d'un modèle Oracle Machine Learning. Cela est crucial dans les domaines nécessitant de la transparence algorithmique, comme la finance, la santé ou les assurances.
• Option INTO pour limiter les résultats : Le paramètre INTO n permet de spécifier combien de lignes doivent être renvoyées. Cela est particulièrement utile lorsqu'on travaille avec des modèles complexes ou très détaillés, car il évite d'être submergé par des centaines de résultats de caractéristiques. Par exemple, on peut choisir de ne récupérer que les 10 premières features les plus significatives pour une analyse simplifiée.
• Syntaxe flexible avec ou sans schéma : La syntaxe permet de spécifier un schéma (schema.model) ou non, ce qui apporte de la souplesse selon le contexte d'utilisation. Dans des bases mutualisées ou multi-tenant, cette flexibilité est utile pour éviter des erreurs de résolution de nom. Si aucun schéma n'est indiqué, Oracle considère que le modèle est dans le schéma actif.
• Comparaison dynamique des entités : La fonction FEATURE_ID, associée à des expressions d'attributs, permet de générer dynamiquement des identifiants de caractéristiques en fonction du contenu de chaque ligne. Cela permet, par exemple, de créer des classements de caractéristiques spécifiques à chaque client ou produit. Ce comportement "ligne par ligne" est essentiel pour personnaliser les résultats et affiner l'interprétation des données.
• Importance dans l'explicabilité des modèles : Dans le contexte des modèles complexes comme les réseaux de neurones ou les arbres de décision, les identifiants de features permettent de tracer la logique d'un modèle. Cela est utile non seulement pour les data scientists mais aussi pour les auditeurs et décideurs. Oracle favorise ainsi la conformité aux exigences réglementaires et à la gouvernance des données.
• Compatibilité avec d'autres fonctions analytiques : La fonction FEATURE_ID est souvent utilisée conjointement avec FEATURE_SET, FEATURE_VALUE ou FEATURE_DETAILS, créant un environnement cohérent pour l'extraction, la visualisation et l'analyse des variables extraites. Cette compatibilité garantit une continuité logique entre le modèle de données et son interprétation. L'écosystème Oracle autour des fonctions de data mining repose sur cette interopérabilité.
• Modèles requis au préalable : L'utilisation de FEATURE_ID suppose l'existence d'un modèle préalablement entraîné via Oracle Data Mining (par exemple avec DBMS_DATA_MINING). Sans ce modèle, la fonction ne peut pas produire de résultats. Cette dépendance implique une étape de préparation en amont, incluant la définition des caractéristiques pertinentes et l'entraînement du modèle.
• Analyse multivariée à grande échelle : FEATURE_ID est utile dans des analyses multivariées où des centaines d'attributs doivent être explorés et comparés. En fournissant un identifiant unique par caractéristiques, la fonction permet de créer des rapports et des graphiques automatisés qui référencent les attributs extraits sans se baser uniquement sur des noms. Cela facilite le traitement par lots, le pointage, et la génération de tableaux de bord dynamiques.
• Performance et mise à l'échelle : Optimisée pour les environnements Oracle, cette fonction bénéficie des optimisations internes de gestion de modèle et de requêtage analytique. En limitant les retours via INTO ou en partitionnant les requêtes avec OVER, elle peut s'adapter à de très grands ensembles de données. Cela la rend apte à être utilisée dans des scénarios de production et non seulement en environnement de test ou de recherche.