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Présentation du prétraitement des caractéristiques
Le prétraitement des caractéristiques est l'une des étapes les plus importantes du cycle de vie du machine learning. Il s'agit de créer des caractéristiques et de nettoyer les données d'entraînement. La création de caractéristiques est également appelée ingénierie des caractéristiques.
BigQuery ML fournit les techniques de prétraitement de caractéristiques suivantes :
Prétraitement automatique. BigQuery ML effectue un prétraitement automatique pendant l'entraînement. Pour en savoir plus, consultez la page Prétraitement automatique des caractéristiques.
Prétraitement manuel. Vous pouvez utiliser la clause TRANSFORM dans l'instruction CREATE MODEL pour définir un prétraitement personnalisé à l'aide de fonctions de prétraitement manuel.
Vous pouvez également utiliser ces fonctions en dehors de la clause TRANSFORM pour traiter les données d'entraînement avant de créer le modèle.
Obtenir des informations sur les caractéristiques
Vous pouvez utiliser la fonction ML.FEATURE_INFO pour récupérer les statistiques de toutes les colonnes de caractéristiques d'entrée.
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Dernière mise à jour le 2025/01/07 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/01/07 (UTC)."],[[["Feature preprocessing, encompassing both feature creation (engineering) and data cleaning, is a crucial step in the machine learning process."],["BigQuery ML offers automatic preprocessing during training, simplifying the process for users."],["Manual preprocessing is also available in BigQuery ML, allowing for custom preprocessing definitions using the `TRANSFORM` clause and specific functions."],["The `ML.FEATURE_INFO` function enables users to retrieve statistics about the input feature columns."],["Basic knowledge of the ML development lifecycle, including feature engineering and model training, is recommended for better optimization of data and models."]]],[]]
