ML.MAX_ABS_SCALER 関数
このドキュメントでは ML.MAX_ABS_SCALER
関数について説明します。この関数は、最大絶対値で除算することにより、数式を [-1, 1]
の範囲にスケーリングできます。データのシフトや中心化は行われないため、スパース性が損なわれることはありません。
TRANSFORM
句で使用すると、トレーニング中に計算された最大絶対値が予測で自動的に使用されます。
構文
ML.MAX_ABS_SCALER(numerical_expression) OVER()
引数
ML.MAX_ABS_SCALER
は次の引数を取ります。
numerical_expression
: スケーリングする数値式。
出力
ML.MAX_ABS_SCALER
は、スケーリングされた数値式を表す FLOAT64
値を返します。
例
次の例では、-1
~1
の範囲の値を持つように、一連の数式をスケーリングします。
SELECT f, ML.MAX_ABS_SCALER(f) OVER () AS output FROM UNNEST([NULL, -3, 1, 2, 3, 4, 5]) AS f ORDER BY f;
出力は次のようになります。
+------+--------+ | f | output | +------+--------+ | NULL | NULL | | -3 | -0.6 | | 1 | 0.2 | | 2 | 0.4 | | 3 | 0.6 | | 4 | 0.8 | | 5 | 1.0 | +------+--------+
次のステップ
- 特徴の前処理の詳細については、特徴前処理の概要をご覧ください。
- 各モデルタイプでサポートされている SQL ステートメントと関数については、各モデルのエンドツーエンドのユーザー ジャーニーをご覧ください。