Oracle数据库中的交叉验证规则(oracle交叉验证规则)
  iDU31ygkXmx7 2023年11月09日 5 0

Oracle数据库中的交叉验证规则

在进行数据处理时,交叉验证技术是一项非常有用的工具,能够有效地评估模型的性能和准确性,帮助我们更好地理解数据。在Oracle数据库中,我们可以使用交叉验证规则来对数据进行评估和处理。

交叉验证是一种基于数据的“测试–训练”方法,可以用于评估模型在特定数据集上的性能。在交叉验证中,我们将数据集分成若干个部分(通常称之为“折”),其中一部分用于测试模型,而其他部分则用于训练模型。我们可以多次进行此操作,以获得模型在不同数据集上的平均性能。

在Oracle数据库中,可以利用交叉验证规则进行数据的处理、评估和调整。在下面的代码中,我们将展示如何使用Oracle的DBMS_DATA_MINING包中的CROSS_VALIDATE函数。

CREATE OR REPLACE PROCEDURE cross_validate_proc IS

v_mod_name VARCHAR2(30) := ‘my_model’;

v_data_tab VARCHAR2(30) := ‘my_data’;

v_target_col VARCHAR2(30) := ‘target_col’;

v_attrs VARCHAR2(100) := ‘attr1,attr2,attr3’;

v_num_folds PLS_INTEGER := 10;

v_remsize PLS_INTEGER := 0;

v_result CLOB;

BEGIN

— Input data arguments

DBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL(

model_name => v_mod_name,

mining_function => DBMS_DATA_MINING.CLASSIFICATION,

data_table_name => v_data_tab,

case_id_column => NULL,

target_column_name => v_target_col,

settings_table_name => NULL,

data_schema_name => NULL,

settings_schema_name => NULL,

affinity_matrix_name => NULL,

near_dupe_column_list => NULL,

feature_column_list => v_attrs);

— Cross validation arguments

DBMS_DATA_MINING.CROSS_VALIDATE(

v_mod_name,

v_num_folds,

v_remsize,

v_result);

DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(v_result);

END;

在上面的代码中,我们定义了一个过程,它将执行交叉验证规则。创建模型时,我们使用了属性列表(v_attrs),其中包含了我们希望用于训练模型的所有属性。在调用CROSS_VALIDATE函数时,我们需要指定模型名称、折数、剩余样本数和结果。

执行此过程后,我们将获得有关模型性能的信息,例如准确率、召回率、F1分数等。我们可以使用此信息来更好地理解我们的数据,并针对需要改进的方面采取行动。

使用Oracle数据库中的交叉验证规则,可以帮助我们更好地处理和评估数据,并查找改进模型性能的方法。无论您是新手还是经验丰富的数据处理人员,都可以从中受益。

【版权声明】本文内容来自摩杜云社区用户原创、第三方投稿、转载,内容版权归原作者所有。本网站的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@moduyun.com

  1. 分享:
最后一次编辑于 2023年11月09日 0

暂无评论

推荐阅读
iDU31ygkXmx7