PREDICTION_BOUNDS

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet de retourner les intervalles de confiance ou limites dans lesquels une prédiction est estimée avec un certain niveau de confiance.

Remarques

• Contexte d'utilisation : La fonction PREDICTION_BOUNDS est essentielle dans les applications de data mining et d'apprentissage automatique, car elle permet d'obtenir non seulement une prédiction, mais aussi une estimation de la précision de cette prédiction grâce aux intervalles de confiance.
• Gestion de l'incertitude : En retournant des bornes inférieure et supérieure pour une prédiction, cette fonction offre une vision plus complète, permettant de mieux gérer les risques associés à une décision basée sur des modèles prédictifs.
• Niveau de confiance paramétrable : Le paramètre confidence_level est crucial car il permet de moduler la largeur de l'intervalle en fonction du niveau de confiance souhaité, offrant ainsi flexibilité et adaptabilité selon les besoins métier.
• Support multi-classe : Le paramètre optionnel class_value permet de cibler une classe spécifique dans les modèles de classification, ce qui est particulièrement utile dans des scénarios où plusieurs classes sont présentes.
• Utilisation en mode partitionné : Comme beaucoup de fonctions analytiques Oracle, PREDICTION_BOUNDS peut être utilisée dans des clauses analytiques, permettant de calculer les intervalles de confiance dans des partitions de données, pour des analyses détaillées et segmentées.
• Support des schémas multiples : La possibilité de spécifier un schéma (schema) facilite la gestion de plusieurs modèles dans une base de données, en évitant les collisions de noms et en améliorant l'organisation.
• Syntaxe flexible : La syntaxe de la fonction permet de ne spécifier que les paramètres nécessaires, rendant son usage simple dans des cas standards tout en permettant des cas avancés avec plus de paramètres.
• Entrée par mining_attribute_clause : Ce paramètre permet de passer des colonnes spécifiques au modèle pour effectuer la prédiction, ce qui offre une grande précision en adaptant la prédiction aux données contextuelles.
• Interopérabilité avec d'autres fonctions de prédiction : PREDICTION_BOUNDS complète les fonctions PREDICTION ou PREDICTION_PROBABILITY, apportant un niveau d'analyse supplémentaire en fournissant des intervalles de confiance sur les valeurs prédictives.
• Applications pratiques : Dans des domaines comme la finance, la santé ou la maintenance prédictive, ces limites permettent d'anticiper les marges d'erreur et d'adapter les stratégies en conséquence, par exemple dans la gestion des risques ou la planification.
• Performance et optimisation : Bien que puissante, l'utilisation de cette fonction peut engendrer un surcoût en termes de calcul, car les intervalles de confiance nécessitent des calculs statistiques supplémentaires, ce qui peut impacter la performance pour de très grands volumes.
• Évolutions futures possibles : Avec l'évolution des capacités analytiques d'Oracle, cette fonction est susceptible d'être enrichie pour supporter de nouveaux types de modèles ou d'intervalles statistiques plus complexes, renforçant encore sa pertinence dans l'apprentissage automatique en base de données.