6、OML4SQL 机器学习模型的创建、管理与评估

OML4SQL 机器学习模型的创建、管理与评估

在机器学习领域，数据处理、模型创建、管理和评估是至关重要的环节。OML4SQL（Oracle Machine Learning for SQL）提供了一系列强大的工具和功能，帮助我们完成这些任务。下面将详细介绍 OML4SQL 中相关的操作和技术。

1. 数据转换列表的创建

数据转换是机器学习中常见的操作，通过创建转换记录可以构建转换列表。转换列表是转换记录的集合，可以使用 DBMS_DATA_MINING_TRANSFORM 包中的 SET_TRANSFORM 过程创建，并在创建模型时作为参数添加到模型中。

创建转换列表的具体步骤如下：
1. 编写用于转换属性的 SQL 表达式。
2. 编写用于反转转换的 SQL 表达式。
3. 如果要禁用属性的自动数据准备（ADP），进行相应定义。
4. 使用 SET_TRANSFORM 过程将这些规则添加到转换列表中。
5. 对每个需要转换的属性重复步骤 1 到 4。
6. 将转换列表传递给 CREATE_MODEL 过程。

graph LR
    A[编写转换属性的 SQL 表达式] --> B[编写反转转换的 SQL 表达式]
    B --> C{是否禁用 ADP}
    C -- 是 --> D[定义禁用 ADP]
    C -- 否 --> E[使用 SET_TRANSFORM 添加规则]