借助Oracle决策树实现智能决策（oracle 决策树）

随着技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始注重数据分析和智能决策，这也为决策树算法的应用提供了广阔的空间。Oracle作为业界领先的数据库厂商，提供了丰富的决策树算法库，借助Oracle的决策树算法，企业可以快速构建并优化模型，深挖数据价值，实现智能决策。

Oracle的决策树算法库分为回归树、分类树两种，都是基于C4.5算法实现的。其中分类树适用于分类问题，回归树适用于回归问题。下面以分类树为例介绍Oracle决策树的构建流程。

首先准备数据集，Oracle决策树算法要求数据集必须存储在数据库表中。数据集要包含特征和标签两部分，特征和标签之间通过外键相连。在数据集中，特征可以是数值型、类别型或者文本型数据，标签必须是类别型数据。具体数据集表结构如下：

“`sql

CREATE TABLE customer (

age NUMBER , — 数值型特征

gender VARCHAR2(10) , — 类别型特征

income NUMBER, — 数值型特征

expense NUMBER, — 数值型特征

credit_rate VARCHAR2(20), — 类别型特征

label VARCHAR2(10)); — 标签

定义决策树算法模型，Oracle提供了dbms_data_mining 包中的CREATE_MODEL函数实现。CREATE_MODEL函数指定算法类型为decision_tree，同时可以设置以下参数：
- min_split：设置最小分裂数
- max_depth：设置决策树的最大深度
- min_leaf： 设置叶节点的最小记录数
- sampling_percent：设置样本占比（抽样比例）

例如，以下代码创建了一个分类树算法模型：

```sql
DECLARE 
  v_schema_name VARCHAR2(32) := 'MY_SCHEMA'; -- 数据表所在schema
  v_model_name VARCHAR2(32) := 'MY_MODEL'; -- 模型名
  v_sql_stmt VARCHAR2(4000); 
BEGIN
  v_sql_stmt := 'BEGIN DBMS_DATA_MINING.CREATE_MODEL('' &&
    model_name_in => ''' || v_model_name || ''', -- 模型名称
    mining_function_in => DBMS_DATA_MINING.CLASSIFICATION, 
    data_table_name_in => ''' || v_schema_name || '.CUSTOMER'', -- 数据表名称
    case_id_column_name_in => NULL, -- 暂不使用序列号列
    target_column_name_in => ''LABEL'', -- 目标标签列
    settings_table_name_in => NULL, 
    data_schema_name_in => ''' || v_schema_name || ''', -- 数据表所在schema名称
    preparation_phrase_in     => DBMS_DATA_MINING.PREP_AUTO, 
    algorithm_name_in => DBMS_DATA_MINING.ALGO_DECISION_TREE, 
    algorithm_parameters_in => 
      DBMS_DATA_MINING.CREATE_DT_Settings(
       min_split_in => 2,max_depth_in => 10,min_leaf_in => 1,sampling_percent_in => 50
      )
  ); END;';

  EXECUTE IMMEDIATE v_sql_stmt;
END;

通过这段SQL语句，我们创建了一个名为MY_MODEL的分类树模型，该模型基于MY_SCHEMA.CUSTOMER表中的数据集、LABEL列作为目标标签列，使用决策树(C4.5算法)进行分类预测，同时指定了模型参数min_split、max_depth、min_leaf、sampling_percent。

在模型定义完成后，我们可以使用Oracle决策树算法进行模型训练和测试。以下是一个训练模型的例子：

“`sql

DECLARE

v_schema_name VARCHAR2(32) := ‘MY_SCHEMA’; — 数据表所在schema

v_model_name VARCHAR2(32) := ‘MY_MODEL’; — 模型名

v_sql_stmt VARCHAR2(4000);

BEGIN

v_sql_stmt := ‘BEGIN DBMS_DATA_MINING.TRN_MODEL(”

model_name_in => ”’ || v_model_name || ”’,

data_table_name_in => ”’ || v_schema_name || ‘.CUSTOMER”,

case_id_column_name_in => NULL,

target_column_name_in => ”LABEL”,

settings_table_name_in => NULL,

data_schema_name_in => ”’ || v_schema_name || ”’,

trning_percent_in => 50,

validation_percent_in => 0,

test_data_table_name_in => NULL,

test_data_schema_name_in => NULL

); END;’;

EXECUTE IMMEDIATE v_sql_stmt;

END;

在训练模型时，我们使用50%的数据集进行训练，0%的数据集进行验证。训练完成后，我们还可以使用PREDICT函数基于训练的决策树对新数据进行预测，以下是一个预测的例子：

```sql
SELECT age,gender,income,expense,credit_rate,
       PREDICT(MY_MODEL USING *) AS PRED_LABEL
FROM MY_SCHEMA.CUSTOMER;

基于Oracle的决策树算法，企业可以快速构建并优化模型，深挖数据价值，实现智能决策。