Función ML.FEATURE_CROSS
En este documento, se describe la función ML.FEATURE_CROSS
, que te permite crear combinaciones de atributos de los atributos de entrada.
Sintaxis
ML.FEATURE_CROSS(struct_categorical_features [, degree])
Argumentos
ML.FEATURE_CROSS
toma los siguientes argumentos:
struct_categorical_features
: un valorSTRUCT<STRING>
que especifica los atributos categóricos que se cruzarán. El número máximo de atributos de entrada es 10. No especifiques atributos sin nombre ni atributos duplicados enstruct_numerical_features
.degree
: Un valorINT64
que especifica el grado más alto de todas las combinaciones de atributos en el rango de[2, 4]
. El valor predeterminado es2
.
Salida
ML.FEATURE_CROSS
muestra un valor STRUCT<STRING>
que identifica todas las combinaciones de los atributos categóricos cruzados con un grado no mayor que el valor degree
, excepto los elementos de degree 1 (los atributos originales). y los elementos combinados automaticamente. Los nombres de campo del struct de salida son concatenaciones de los nombres de los atributos originales.
Ejemplo
En el siguiente ejemplo, se combinan tres atributos:
SELECT ML.FEATURE_CROSS(STRUCT('a' AS f1, 'b' AS f2, 'c' AS f3)) AS output;
El resultado es similar al siguiente:
+---------------------------------------------+ | output | +---------------------------------------------+ | {"f1_f2":"a_b","f1_f3":"a_c","f2_f3":"b_c"} | +---------------------------------------------+
¿Qué sigue?
- Para obtener información sobre el procesamiento previo de atributos, consulta Descripción general del procesamiento previo de atributos.
- Para obtener información sobre las instrucciones y funciones de SQL compatibles con cada tipo de modelo, consulta Recorrido del usuario de extremo a extremo para cada modelo.