ML.TRAINING_INFO 関数

ML.TRAINING_INFO 関数

ML.TRAINING_INFO 関数を使用すると、モデルのトレーニング反復に関する情報を表示できます。ML.TRAINING_INFO は、CREATE MODEL クエリの実行中または実行後に実行できます。トレーニングの最初の繰り返しが完了する前に ML.TRAINING_INFO を含むクエリを実行すると、Not found エラーが返されます。

ML.TRAINING_INFO は次の列を返します。

  • training_run: 新しく作成したモデルの場合、この列の値はゼロです。warm_start を使用してモデルを再トレーニングすると、この値が増加します。
  • iteration: トレーニングの繰り返し回数。最初の繰り返しの場合、値はゼロです。この値は、追加のトレーニングを行うごとに増加します。
  • loss: トレーニング データの繰り返し後に計算された損失指標。ロジスティック回帰の場合、損失は対数喪失になります。線形回帰の場合、平均二乗誤差になります。多項ロジスティック回帰の場合、loss交差エントロピー対数損失です。
  • eval_loss: ホールドアウト データで計算された損失指標。K 平均法モデルの場合、ML.TRAINING_INFOeval_loss 列を返しません。
  • learning_rate: この繰り返しの学習率
  • duration_ms: 繰り返しに要した時間(ミリ秒)。
  • cluster_info: フィールド centroid_idcluster_radiuscluster_size を含む STRUCT の ARRAY。 ML.TRAINING_INFO は標準化された特徴で cluster_radiuscluster_size を求めます。K 平均法モデルに対してのみ、返されます。

ML.TRAINING_INFO の構文

ML.TRAINING_INFO(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.TRAINING_INFO の例

次の例は、mydatasetmymodel からトレーニング情報を取得します。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.TRAINING_INFO(MODEL `mydataset.mymodel`)

ML.TRAINING_INFO の制限

ML.TRAINING_INFO 関数には、次の制限があります。

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