ML.FEATURE_INFO
函数
使用 ML.FEATURE_INFO
函数可查看用于训练模型的输入特征的相关信息。
ML.FEATURE_INFO
会返回以下列:
input
- 输入训练数据中的列的名称。min
- 最小样本数。对于非数字输入,此列为 NULL。max
- 最大样本数。对于非数字输入,此列为 NULL。mean
- 平均数。对于非数字输入,此列为 NULL。stddev
- 标准差。对于非数字输入,此列为 NULL。category_count
- 类别数量。对于非类别列,此列为 NULL。null_count
- NULL 数量。
如果创建 model
的 CREATE MODEL
语句中存在 TRANSFORM
子句,则 ML.FEATURE_INFO
会输出 query_statement
的预转换列信息。
ML.FEATURE_INFO
权限
运行 ML.FEATURE_INFO
时需要 bigquery.models.create
和 bigquery.models.getData
。
对于矩阵分解模型,仅针对 user
和 item
列计算 category_count
。
ML.FEATURE_INFO
语法
ML.FEATURE_INFO(MODEL `project_id.dataset.model`)
其中:
project_id
是您的项目 ID。dataset
是包含此模型的 BigQuery 数据集。model
是模型的名称。
ML.FEATURE_INFO
示例
以下示例从 mydataset
中的 mymodel
检索特征信息。该数据集在默认项目中。
SELECT * FROM ML.FEATURE_INFO(MODEL `mydataset.mymodel`)
ML.FEATURE_INFO
限制
ML.FEATURE_INFO
函数存在以下限制:
ML.FEATURE_INFO
不支持导入的 TensorFlow 模型。