PREDICT_SVM_REGRESSOR

使用 SVM 模型对输入关系中的样本执行回归，并将预测值以 FLOAT 数据类型返回。

语法

PREDICT_SVM_REGRESSOR(input‑columns
        USING PARAMETERS model_name = 'model‑name' [, match_by_pos = match‑by‑position] )

参数

input‑columns
输入关系中要使用的列的逗号分隔列表，或者使用星号 (*) 选择所有列。

参数

model_name

模型的名称（不区分大小写）。

match_by_pos

该布尔值指定输入列如何与模型特征匹配：

  • false （默认值）：按名称匹配。

  • true：按输入列列表中列的位置匹配。

示例


=> SELECT PREDICT_SVM_REGRESSOR(waiting USING PARAMETERS model_name='mySvmRegModel')
           FROM faithful ORDER BY id;
 PREDICT_SVM_REGRESSOR
--------------------
   4.06488248694445
   2.30392277646291
   3.71269054484815
   2.867429883817
   4.48751281746003
   2.37436116488217
   4.69882798271781
   4.48751281746003
   2.09260761120512
...
 (272 rows)

此示例显示了如何通过 match_by_pos 参数对有信心的表使用 PREDICT_SVM_REGRESSOR 函数。在此示例中，等待列被替换为常量 40：


=> SELECT PREDICT_SVM_REGRESSOR(40 USING PARAMETERS model_name='mySvmRegModel', match_by_pos='true')
           FROM faithful ORDER BY id;
 PREDICT_SVM_REGRESSOR
--------------------
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
   1.31778533859324
...
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另请参阅