Panoramica della pre-elaborazione delle funzionalità

Il pre-elaborazione delle funzionalità è uno dei passaggi più importanti del ciclo di vita del machine learning. Consiste nella creazione di funzionalità e nella pulizia dei dati di addestramento. La creazione di funzionalità è anche chiamata feature engineering.

BigQuery ML fornisce le seguenti tecniche di pre-elaborazione delle funzionalità:

  • Pre-elaborazione automatica. BigQuery ML esegue la pre-elaborazione automatica durante l'addestramento. Per saperne di più, consulta Preelaborazione automatica delle funzionalità.

  • Pre-elaborazione manuale. Puoi utilizzare la clausola TRANSFORM nell'istruzione CREATE MODEL per definire la pre-elaborazione personalizzata utilizzando le funzioni di pre-elaborazione manuale. Puoi anche utilizzare queste funzioni al di fuori della clausola TRANSFORM per elaborare i dati di addestramento prima di creare il modello.

Ottenere informazioni sulle funzionalità

Puoi utilizzare la funzione ML.FEATURE_INFO per recuperare le statistiche di tutte le colonne delle caratteristiche di input.

Utilizzando le impostazioni predefinite nelle istruzioni CREATE MODEL e nelle funzioni di inferenza, puoi creare e utilizzare modelli BigQuery ML anche senza molte conoscenze di ML. Tuttavia, avere una conoscenza di base del ciclo di vita dello sviluppo di ML, come l'feature engineering e l'addestramento del modello, ti aiuta a ottimizzare sia i dati sia il modello per ottenere risultati migliori. Ti consigliamo di utilizzare le seguenti risorse per acquisire familiarità con le tecniche e i processi di ML:

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