ANALYZE

Syntax:

ANALYZE 'data' BY MODEL model_name USING method_name

Examples:

jubaql> ANALYZE '{"name": "慶喜"}' BY MODEL cls USING classify
{
  "predictions":[{
    "label":"徳川",
    "score":0.05624999850988388
  },{
    "label":"北条",
    "score":0.0
  },{
    "label":"足利",
    "score":0.0
  }]
}

jubaql> ANALYZE '荻野貴司' BY MODEL reco USING complete_row_from_id
{
  "string_values":{
  },
  "num_values":{
    "長打率":0.34623855352401733,
    "試合数":102.7064208984375,
    "打数":325.32110595703125,
    "安打":84.64220428466797,
    "RC27":3.8101837635040283,
    "出塁率":0.3158532977104187,
    "OPS":0.6621102094650269,
    "盗塁":6.31192684173584,
    "打率":0.25398167967796326,
    "四球":27.706422805786133,
    "打席":367.9449462890625,
    "打点":31.302751541137695,
    "併殺打":6.2110090255737305,
    "犠打":9.2660551071167,
    "死球":3.4770641326904297,
    "三振":54.40367126464844,
    "本塁打":4.917431354522705,
    "XR27":3.7999088764190674
  }
}

解説

ANALYZE は事前に定義・学習がされたJubatusのモデルで分析を行います。

• data はJubatusのメソッドのパラメータとなる文字列です。 datumだった場合 data は JSONの文字列である必要があり、 CREATE MODEL 文の WITH 句で指定されたとおりにJSONからdatumに変換されます。
• model_name は CREATE MODEL で事前に定義されたモデルの名前を指定します。
• method_name は分析に用いるメソッドを指定します。
  • calc_score は ANOMALY モデルで使います。
  • classify は CLASSIFIER モデルで使います。
  • complete_row_from_id と complete_row_from_datum は RECOMMENDER モデルで使います。

Notes

• 結果はそれぞれのメソッドの返り値に応じたJSON形式になります。