SVMSparsePredictの例 - Advanced SQL Engine - Teradata Database

入力

• InputTable: svm_iris_input_test
• モデル: svm_iris_model、ML Engine SVMSparse関数により出力

  モデルはバイナリ形式です。その読み取り可能なコンテンツを表示するには、ML EngineSVMSparseSummary関数を使用します。

SQL呼び出し

CREATE MULTISET TABLE svm_iris_predict_out AS (
  SELECT * FROM SVMSparsePredict (
    ON svm_iris_input_test AS InputTable PARTITION BY id
    ON svm_iris_model AS Model DIMENSION
    USING
    IDColumn ('id')
    AttributeNameColumn ('attribute')
    AttributeValueColumn ('value')
    Accumulate ('species')
  ) 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 svm_iris_predict_out ORDER BY id;

予測精度

このクエリーは予測精度を返します。

SELECT (SELECT count(id)
FROM svm_iris_predict_out
WHERE predict_value = species)/(
  SELECT count(id) FROM svm_iris_predict_out) AS prediction_accuracy;