GLMPredict例2: ガウス分布予測 - Teradata Database - Teradata Vantage NewSQL Engine

この例では、元の価格情報とルート平均二乗誤差の評価(RMSE)を比較して、新しい住宅の予測を評価します。

入力

• 入力テーブル: housing_test、DecisionForestPredictの例と同様です。
• モデル: glm_housing_model、ML Engine GLM関数の例3で出力されます。

SQL呼び出し

正規リンクは、ガウス分布の"identity"であるデフォルトのファミリー リンクを指定します。

DROP TABLE glmpredict_housing;

CREATE MULTISET TABLE glmpredict_housing AS (
  SELECT * FROM GLMPredict (
    ON housing_test PARTITION BY ANY
    ON glm_housing_model AS Model DIMENSION
      ORDER BY attribute, category, predictor, estimate
    USING
    Accumulate ('sn', 'price')
    Family ('GAUSSIAN')
    LinkFunction ('CANONICAL')
  ) 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 glmpredict_housing ORDER BY 1;

fitted_value列は予測される住宅価格を示します。

平均二乗誤差評価

SELECT SQRT(AVG(POWER(glmpredict_housing.price - glmpredict_housing.fitted_value, 2))) AS RMSE FROM glmpredict_housing;