ML.TRAINING_INFO 함수

ML.TRAINING_INFO 함수

ML.TRAINING_INFO 함수를 사용하면 모델의 학습 반복 정보를 확인할 수 있습니다. CREATE MODEL 쿼리 실행 중 또는 실행 후에 ML.TRAINING_INFO를 실행할 수 있습니다. 첫 번째 학습 반복이 완료되기 전에 ML.TRAINING_INFO가 포함된 쿼리를 실행하는 경우 쿼리는 Not found 오류를 반환합니다.

ML.TRAINING_INFO는 다음 열을 반환합니다.

  • training_run: 이 열의 값은 새로 만든 모델의 경우 0입니다. warm_start를 사용하여 모델을 다시 학습시키는 경우 이 값은 증가합니다.
  • iteration: 학습 실행의 반복 숫자입니다. 첫 번째 반복 값은 0입니다. 이 값은 학습을 추가로 실행할 때마다 증가합니다.
  • loss: 학습 데이터에서 반복 후 계산된 손실 통계입니다. 손실은 로지스틱 회귀의 경우 로그 손실이고 선형 회귀의 경우 평균 제곱 오차입니다. 다중 클래스 로지스틱 회귀의 경우 loss교차 엔트로피 로그 손실입니다.
  • eval_loss: 홀드아웃 데이터에서 계산된 손실 통계입니다. k-평균 모델의 경우 ML.TRAINING_INFOeval_loss 열을 반환하지 않습니다.
  • learning_rate: 이 반복의 학습률입니다.
  • duration_ms: 반복에 걸린 시간(밀리초)입니다.
  • cluster_info: centroid_id, cluster_radius, cluster_size 필드가 포함된 STRUCT 행렬입니다. ML.TRAINING_INFO는 표준화된 특징을 사용하여 cluster_radiuscluster_size를 계산합니다. k-평균 모델에 대해서만 반환됩니다.

ML.TRAINING_INFO 구문

ML.TRAINING_INFO(MODEL `project_id.dataset.model`)

여기에서:

  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 모델이 포함된 BigQuery 데이터세트입니다.
  • model은 모델 이름입니다.

ML.TRAINING_INFO

다음 예에서는 mydatasetmymodel에서 학습 정보를 검색합니다. 데이터세트는 기본 프로젝트에 있습니다.

SELECT
  *
FROM
  ML.TRAINING_INFO(MODEL `mydataset.mymodel`)

ML.TRAINING_INFO 제한

ML.TRAINING_INFO 함수에는 다음과 같은 제한이 적용됩니다.