ML.FEATURE_IMPORTANCE
関数
ML.FEATURE_IMPORTANCE
関数を使用すると、特徴の重要度スコアを確認できます。このスコアは、トレーニングでブーストツリー モデルを構築する際の各特徴の有効性や重要度を表します。詳しくは、XGBoost ライブラリの特徴量の重要度をご覧ください。
ML.FEATURE_IMPORTANCE
は、次の列を返します。
feature
: トレーニングの入力データの特徴列の名前。importance_weight
: 特徴を使用してデータをツリーに分割した回数。importance_gain
: 特徴が使用されているすべてのスプリットの平均ゲイン。importance_cover
: 特徴が使用されているすべてのスプリットの平均カバレッジ。
model
を作成する CREATE MODEL
ステートメントに TRANSFORM
句がある場合、ML.FEATURE_IMPORTANCE
は query_statement
から事前変換列の情報を出力します。
ML.FEATURE_IMPORTANCE
の権限
ML.FEATURE_IMPORTANCE
を実行するには、bigquery.models.create
と bigquery.models.getData
の両方が必要です。
ML.FEATURE_IMPORTANCE
の構文
ML.FEATURE_IMPORTANCE(MODEL `project_id.dataset.model`)
ここで
project_id
はプロジェクト ID です。dataset
は、モデルを含む BigQuery データセットです。model
はモデルの名前です。
ML.FEATURE_IMPORTANCE
の例
次の例では、mydataset
の mymodel
から特徴の重要度を取得します。このデータセットはデフォルト プロジェクトにあります。
SELECT * FROM ML.FEATURE_IMPORTANCE(MODEL `mydataset.mymodel`)
ML.FEATURE_IMPORTANCE
の制限
ML.FEATURE_IMPORTANCE
関数には、次の制限があります。
ML.FEATURE_IMPORTANCE
は、ブーストツリー モデルでのみサポートされます。