DecisionForestPredictの例 - Advanced SQL Engine - Teradata Database

入力

• 入力テーブル: housing_test、14の変数の54の結果があります。
• モデル: rft_model、Teradata Vantage™ Machine Learning Engine分析関数リファレンス、B700-4003の「DecisionForestの例: TreeType ('classification')およびOutOfBag ('false')」によって出力される

SQL呼び出し

Accumulate構文要素を使用してhomestyle変数を渡し、結果ごとに実際の応答と予想される応答を容易に比較します。

CREATE MULTISET TABLE rf_housing_predict AS (
  SELECT * FROM DecisionForestPredict (
    ON housing_test PARTITION BY ANY
    ON rft_model AS Model DIMENSION
    USING
    NumericInputs ('price ','lotsize ','bedrooms ','bathrms ',
                   'stories ','garagepl')
    CategoricalInputs ('driveway ','recroom ','fullbase ','gashw ',
                       'airco ','prefarea')
    IdColumn ('sn')
    Accumulate ('homestyle')
    Detailed ('false')
  ) AS dt
) WITH DATA;

出力

このクエリーは、以下のテーブルを返します。

SELECT * FROM rf_housing_predict ORDER BY 2;

予測精度

このクエリーは予測精度を返します。

SELECT (SELECT count(sn) FROM rf_housing_predict
  WHERE homestyle = prediction) / (SELECT count(sn)
    FROM rf_housing_predict) AS PA;