ML.FEATURES_AT_TIME 함수

이 문서에서는 ML.FEATURES_AT_TIME 함수를 설명합니다. 이 함수를 사용하면 시간에 민감한 정보를 포함하는 경우 특성에 시간 종속 항목이 있을 수 있으므로 특성을 검색할 때 모든 항목에 대해 특정 시점 컷오프를 사용할 수 있습니다. 데이터 유출을 방지하려면 모델을 학습시키고 추론을 실행할 때 특정 시점 기능을 사용합니다.

이 함수를 사용하여 특성을 검색할 때 모든 항목에 동일한 특정 시점 컷오프를 사용합니다. ML.ENTITY_FEATURES_AT_TIME 함수를 사용하여 여러 항목의 여러 시점에서 특성을 검색합니다.

구문

ML.FEATURES_AT_TIME(
   { TABLE feature_table | (query_statement) }
   [, time => TIMESTAMP][, num_rows => INT64][, ignore_feature_nulls => BOOL])

인수

ML.FEATURES_AT_TIME는 다음 인수를 사용합니다.

  • feature_table은 특성 데이터가 포함된 BigQuery 테이블의 이름입니다. 특성 테이블에는 다음 열이 포함되어야 합니다.

    • entity_id: 특성과 관련된 항목의 ID가 포함된 STRING 열입니다.