| テーブル | 説明 |
|---|---|
| 入力 | テスト データを含んでいます。ML Engine Naive Bayes分類子入力テーブルと同じスキーマを持ちます。 |
| モデル | ML Engine Naive Bayes分類子関数によって出力されるモデル。 |
入力テーブル スキーマ
<Teradata Vantage™ Machine Learning Engine分析関数リファレンス、B700-4003>を参照してください。
モデル スキーマ
CHARACTER列とVARCHAR列では、CHARACTER SETはUNICODEまたはLATINのいずれかである必要があります。
一部の列名はAdvanced SQL Engineの予約済みキーワードまたはキャメルケースであるため、二重引用符で囲む必要があります。
| 列 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| "class"またはclass_nb | VARCHAR | 応答。 |
| "variable"またはvariable_nb | VARCHAR | 入力変数(入力列の名前)。 |
| "type"またはtype_nb | VARCHAR | 入力変数のタイプ('NUMERIC'または'CATEGORICAL')。 |
| category | VARCHAR | カテゴリ別predictorの場合はそのレベル。数値predictorの場合はNULL。 |
| cnt | INTEGERまたはBIGINT | このクラス、変数、およびカテゴリでの結果の数。 |
| "sum"またはsum_nb | INTEGERまたはDOUBLE_PRECISION | 数値predictorでは、このクラス、変数、およびカテゴリによる結果の変数値の合計。カテゴリpredictorではNULL。 |
| "sumSq"またはum_sq | INTEGERまたはDOUBLE_PRECISION | 数値predictorでは、このクラス、変数、およびカテゴリによる結果のオブザベーションの変数値の二乗和。カテゴリpredictorではNULL。 |
| "totalCnt"またはtotal_cnt | INTEGERまたはBIGINT | 結果の合計数。 |