Die Funktion ML.BUCKETIZE
In diesem Dokument wird die Funktion ML.BUCKETIZE
beschrieben, mit der Sie einen numerischen Ausdruck in Buckets aufteilen können.
Syntax
ML.BUCKETIZE(numerical_expression, array_split_points [, exclude_boundaries])
Argumente
ML.BUCKETIZE
verwendet die folgenden Argumente:
numerical_expression
: Der numerische Ausdruck, der gruppiert werden soll.array_split_points
: Ein Array von numerischen Werten, die die Punkte angeben, an denen der Wertnumerical_expression
aufgeteilt werden soll. Geben Sie die numerischen Werte in der angegebenen Reihenfolge an, vom niedrigsten zum höchsten Wert. Der Bereich der möglichen Buckets wird durch die obere und die untere Grenze des Arrays bestimmt. Wenn der Wert vonarray_split_points
beispielsweise[1, 2, 3, 4]
ist, gibt es fünf mögliche Buckets, in die der Wertnumerical_expression
unterteilt werden kann.exclude_boundaries
: EinBOOL
-Wert, der bestimmt, ob die oberen und unteren Grenzwerte vonarray_split_points
verwendet werden. BeiTRUE
werden die Grenzwerte nicht für das Erstellen von Buckets verwendet. Beispiel: Wenn der Wertarray_split_points
-Wert[1, 2, 3, 4]
ist undexclude_boundaries
TRUE
ist, gibt es drei mögliche Buckets, in die der Wertnumerical_expression
in Buckets aufgeteilt werden. Der Standardwert istFALSE
.
Ausgabe
ML.BUCKETIZE
gibt einen STRING
-Wert aus, der den Namen des Buckets enthält.
Die zurückgegebenen Bucket-Namen haben das Format bin_<bucket_index>
, wobei bucket_index
bei 1
beginnt.
Beispiel
Im folgenden Beispiel wird ein numerischer Ausdruck sowohl mit als auch ohne Grenzen gruppiert.
SELECT ML.BUCKETIZE(2.5, [1, 2, 3]) AS bucket, ML.BUCKETIZE(2.5, [1, 2, 3], TRUE) AS bucket_without_boundaries;
Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:
+---------+----------------------------+ | bucket | bucket_without_boundaries | +---------+----------------------------+ | bin_3 | bin_2 | +---------+----------------------------+
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zur Feature-Vorverarbeitung finden Sie unter Feature-Vorverarbeitung.
- Informationen zu den unterstützten SQL-Anweisungen und -Funktionen für die einzelnen Modelltypen erhalten Sie unter End-to-End-Nutzerpfad für jedes Modell.