PREDICT (SQL)

USE

トレーニングされたモデルに、USE によって明示的に名前が付けられていない場合、PREDICT は指定されたモデル定義の既定のトレーニング済みモデルを使用します。

例えば、複数のモデルをトレーニングする場合は、次のようになります。

CREATE MODEL MyModel PREDICTING( label ) FROM data
TRAIN MODEL MyModel AS FirstModel
TRAIN MODEL MyModel AS SecondModel NOT DEFAULT

FirstModel は、MyModel の既定のモデルです。つまり、PREDICT クエリは予測に FirstModel を使用します。SecondModel を使用するよう指定する場合は、次のようになります。

PREDICT( MyModel USE SecondModel)

WITH

FROM 節を使用してデータセットを指定する際、PREDICT 関数は、暗黙的に、指定したデータセットの特徴列を、モデル内の特徴列にマップします。WITH 節を使用することにより、以下のいずれかを行うことができます。

• データセットとモデル間の列のマッピングを指定します。以下に例を示します。

  SELECT PREDICT(Trained_Model WITH age = year) FROM dataset
  

  

  このクエリは、Trained_Model の age 列を dataset の year 列に合わせます。

  中括弧を使用して、複数の列をマップできます。

  SELECT PREDICT(Trained_Model WITH {age = year, income = salary}) FROM dataset
  

  

  WITH 節内でのこれらの列の順序は重要ではなく、欠落している列名は FROM 節から取得されます。

• 予測を行うための引数のリストを指定します。この形式の WITH を使用する場合、FROM 節は指定しません。以下に例を示します。

  SELECT PREDICT(Flower_Model WITH (5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'))
  

  

  このクエリは、式 (5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa') に対して Flower_Model を使用して予測を行います。

  引数は、CREATE MODEL 文で指定したとおりの順序にする必要があります。欠落している引数は、空のコンマで指定できます。以下に例を示します。

  SELECT PREDICT(Flower_Model WITH (5.1, , 1.4, , 'setosa'))
  

  

  中括弧を使用して、複数の引数セットを指定できます。

  SELECT PREDICT(Flower_Model WITH ({5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'setosa'}, {6.4, 3.2, 4.3, 1.2, 'versicolor'}))
  

  

必要なセキュリティ特権

PREDICT を呼び出すには、%USE_MODEL 特権が必要です。ない場合、SQLCODE –99 エラーになります (特権違反)。%USE_MODEL 特権を割り当てるには、GRANT コマンドを使用します。

model-name

モデルの名前。

USE trained-model-name

既定でないトレーニング済みモデルの名前を指定する引数 (オプション)。上記の説明を参照してください。

WITH feature-columns-clause

オプションの引数です。トレーニングされたモデルの入力として提供する特定の列。上記の説明を参照してください。