PREDICTION_SET

Syntaxe

Paramètres

Description

Cette fonction permet d'obtenir un ensemble de prédictions issues d'un modèle appliqué à un ensemble de données.

Remarques

• Fonctionnalité principale : La fonction PREDICTION_SET permet d'extraire un ensemble de résultats prédictifs à partir d'un modèle d'apprentissage machine Oracle. Elle est conçue pour fournir plusieurs prédictions potentielles, ce qui est particulièrement utile lorsque plusieurs scénarios ou classes sont possibles.
• Version Oracle : Cette fonction est disponible depuis Oracle 12c Release 1 (version 12.1) ou supérieure, ce qui illustre son appartenance aux fonctionnalités avancées de l'analyse prédictive intégrée à Oracle.
• Paramètre schema : Le paramètre schema permet de spécifier le schéma Oracle contenant le modèle à utiliser. Cela facilite la gestion multi-utilisateurs et la sécurité, car différents schémas peuvent contenir des modèles différents pour différents usages.
• Paramètre model : Le paramètre model est essentiel puisqu'il indique le modèle d'apprentissage automatique sur lequel la fonction appliquera ses prédictions. Ce modèle a été préalablement créé et entraîné via Oracle Data Mining.
• bestN pour limiter les résultats : Le paramètre optionnel bestN contrôle le nombre maximum de meilleures prédictions retournées par la fonction. Cela est très utile pour limiter le volume de résultats et se concentrer sur les prédictions les plus pertinentes.
• cutoff comme filtre : Le paramètre cutoff sert à définir un seuil minimum de score ou de probabilité pour filtrer les prédictions retournées. Ainsi, seules les prédictions ayant une confiance suffisante seront considérées, améliorant la qualité des résultats.
• Coût via cost_matrix_clause : L'intégration d'une matrice de coûts via cost_matrix_clause permet d'ajuster les prédictions selon des coûts ou pénalités spécifiques, par exemple dans les contextes où certaines erreurs ont des impacts financiers ou stratégiques différenciés.
• Mining attribute clause : Le paramètre mining_attribute_clause indique les colonnes ou attributs d'entrée qui sont utilisés pour alimenter la prédiction. Ceci permet une grande flexibilité pour adapter la fonction aux jeux de données spécifiques.
• Gestion des anomalies : L'option OF ANOMALY permet d'orienter la fonction vers la détection d'anomalies plutôt que vers une simple classification ou prédiction standard, ce qui est utile pour des scénarios de surveillance ou de détection de fraudes.
• Prédiction ciblée avec FOR expr : Le paramètre FOR expr donne la possibilité de demander la prédiction pour une expression ou un cas spécifique, permettant ainsi une analyse ciblée et fine dans les scénarios complexes.
• Utilisation analytique avancée : La clause OVER (mining_analytic_clause) permet d'utiliser la fonction dans un contexte analytique en définissant des partitions et ordres, ce qui est crucial pour traiter des ensembles de données volumineux et segmentés.
• Applications pratiques : Cette fonction est très puissante pour les applications nécessitant de multiples prédictions, telles que les recommandations personnalisées, la segmentation de clientèle, ou la gestion des risques. Elle permet une exploitation fine et détaillée des modèles prédictifs dans les bases Oracle.