SVMSparsePredictの例 - Advanced SQL Engine - Teradata Database

入力

このドキュメントのすべての完全なサンプルは、ダウンロード可能なzipファイルの形式で入手できます。zipファイルには、サンプルの入力テーブルを作成するSQLスクリプト ファイルが含まれています。https://docs.teradata.com/でこのドキュメントを参照している場合は、左側のサイドバーの添付ファイル

からzipファイルをダウンロードできます。

• 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

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;

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)/(1.00*(
  SELECT count(id) FROM svm_iris_predict_out)) AS prediction_accuracy;