Die Funktion ML.FEATURE_CROSS
In diesem Dokument wird die Funktion ML.FEATURE_CROSS
beschrieben, mit der Sie Featureverknüpfungen der Eingabefeatures erstellen können.
Syntax
ML.FEATURE_CROSS(struct_categorical_features [, degree])
Argumente
ML.FEATURE_CROSS
verwendet die folgenden Argumente:
struct_categorical_features
: einSTRUCT<STRING>
-Wert, der die zu verknüpfenden kategorialen Features angibt. Die maximale Anzahl der Eingabefeatures beträgt 10. Geben Sie instruct_numerical_features
keine unbenannten Features oder doppelten Features an.degree
: einINT64
-Wert, der die höchste Anzahl von Kombinationen von Features im Bereich[2, 4]
angibt. Der Standardwert ist2
.
Ausgabe
ML.FEATURE_CROSS
gibt einen STRUCT<STRING>
-Wert zurück, der alle Kombinationen der verknüpften kategorialen Features mit einem Grad angibt, der nicht größer als der Wert degree
ist, mit Ausnahme der 1-Grad-Elemente (ursprüngliche Features) und selbstverknüpften Elemente. Die Feldnamen der Ausgabestruktur sind Verkettungen der ursprünglichen Feature-Namen.
Beispiel
Im folgenden Beispiel werden drei Funktionen kombiniert:
SELECT ML.FEATURE_CROSS(STRUCT('a' AS f1, 'b' AS f2, 'c' AS f3)) AS output;
Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:
+---------------------------------------------+ | output | +---------------------------------------------+ | {"f1_f2":"a_b","f1_f3":"a_c","f2_f3":"b_c"} | +---------------------------------------------+
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.