Fonction ML.LABEL_ENCODER
Ce document décrit la fonction ML.LABEL_ENCODER
, que vous pouvez utiliser pour encoder une expression de chaîne en une valeur INT64
dans [0, <number of categories>]
.
Le vocabulaire d'encodage est trié par ordre alphabétique. Les valeurs NULL
et les catégories qui ne figurent pas dans le vocabulaire sont encodées en 0
.
Lorsqu'elle est utilisée dans la clause TRANSFORM
, les valeurs de vocabulaire calculées lors de l'entraînement, ainsi que les valeurs Top k et de seuil de fréquence que vous avez spécifiées, sont automatiquement utilisées dans la prédiction.
Syntaxe
ML.LABEL_ENCODER(string_expression [, top_k] [, frequency_threshold]) OVER()
ML.LABEL_ENCODER
utilise les arguments suivants :
string_expression
: expressionSTRING
à encoder.top_k
: valeurINT64
qui spécifie le nombre de catégories incluses dans le vocabulaire d'encodage. La fonction sélectionne lestop_k
catégories les plus fréquentes dans les données et les utilise. Les catégories inférieures à ce seuil sont encodées en0
. Cette valeur doit être inférieure à1,000,000
pour éviter les problèmes dus à une dimensionnalité élevée. La valeur par défaut est32,000
.frequency_threshold
: valeurINT64
qui limite les catégories incluses dans le vocabulaire d'encodage en fonction de la fréquence de catégorie. La fonction utilise des catégories dont la fréquence est supérieure ou égale àfrequency_threshold
. Les catégories inférieures à ce seuil sont encodées en0
. La valeur par défaut est5
.
Sortie
ML.LABEL_ENCODER
renvoie une valeur INT64
qui représente l'expression de chaîne encodée.
Exemple
L'exemple suivant effectue l'encodage des étiquettes sur un ensemble d'expressions de chaîne. Cela limite le vocabulaire d'encodage aux deux catégories qui se produisent le plus fréquemment dans les données et qui se produisent également deux fois ou plus.
SELECT f, ML.LABEL_ENCODER(f, 2, 2) OVER () AS output FROM UNNEST([NULL, 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd']) AS f ORDER BY f;
La sortie ressemble à ceci :
+------+--------+ | f | output | +------+--------+ | NULL | 0 | | a | 0 | | b | 1 | | b | 1 | | c | 2 | | c | 2 | | c | 2 | | d | 0 | | d | 0 | +------+--------+
Étapes suivantes
- Pour en savoir plus sur le prétraitement des caractéristiques, consultez la page Présentation du prétraitement des caractéristiques.
- Pour en savoir plus sur les instructions et les fonctions SQL compatibles avec chaque type de modèle, consultez la section Parcours utilisateur de bout en bout pour chaque modèle.