| テーブル | 説明 |
|---|---|
| 入力 | 新しいデータを含みます。 |
| モデル | ML Engine GLM関数によって出力されるモデル。スキーマについては、<Teradata Vantage™機械学習エンジン分析関数リファレンス、B700-4003>を参照してください。 モデル テーブルを作成したGLM呼び出しがStep引数を指定している場合、GLMPredict呼び出しにオプションのORDER BY句を含めます。そうしないと、GLMPredictの結果は非決定的になります。
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入力テーブル スキーマ
| 列 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| accumulate_column | いずれか | (指定されたaccumulate_columnごとに列が1回表示されます。)出力テーブルにコピーする列。 |
| dependent_variable_column | INTEGER, SMALLINT, BIGINT, NUMERIC, DOUBLE PRECISION, VARCHAR(n), CHAR(n) | 従属/応答変数。NULLにすることはできません。 |
| predictor_variable_column | INTEGER, SMALLINT, BIGINT, NUMERIC, DOUBLE PRECISION | [列が1回以上表示されます。]独立/予測変数。NULLにすることはできません。 |
カテゴリ別であると予想される数値のdependent_variable_columnまたはpredictor_variable_columnは、VARCHARにキャストする必要があります。
モデル テーブル 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。
| 列 | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| attribute | INTEGER | predictorの数値インデックス。 |
| predictor | CHARACTERまたはVARCHAR | Predictorの名前。 |
| category | CHARACTERまたはVARCHAR | カテゴリ別predictorの場合はそのレベル。数値predictorの場合はNULL。 |
| estimate | DOUBLE PRECISION | 予測係数。 |
| std_error | DOUBLE PRECISION | 係数の標準誤差。 |
| t_score | DOUBLE PRECISION | [列がFamily ('GAUSSIAN')ありでのみ表示されます。] t_scoreはt(N-p-1)分布に従います。 |
| z_score | DOUBLE PRECISION | [列がFamily ('GAUSSIAN')なしでのみ表示されます。] z_scoreはN(0,1)分布に従います。 |
| p_value | DOUBLE PRECISION | z_scoreのp_value。(p_valueは各係数の重要度を表わします。) |
| significance | CHARACTERまたはVARCHAR | p_valueの重要度コード。 |
| family | CHARACTERまたはVARCHAR | 分布指数ファミリー。family引数で指定されます。 |