Fonction ML.ROBUST_SCALER

Ce document décrit la fonction ML.ROBUST_SCALER, qui vous permet de mettre à l'échelle une expression numérique à l'aide de statistiques fiables vis à vis des anomalies. Pour ce faire, elle supprime la médiane et met les données à l'échelle sur l'intervalle de quantile.

Lorsqu'elle est utilisée dans la clause TRANSFORM, la médiane et l'intervalle de quantile calculées lors de l'entraînement sont automatiquement utilisées dans la prédiction.

Syntaxe

ML.ROBUST_SCALER(numerical_expression [, quantile_range] [, with_median] [, with_quantile_range]) OVER()

Arguments

ML.ROBUST_SCALER utilise les arguments suivants :

  • numerical_expression : expression numérique à mettre à l'échelle.
  • quantile_range : tableau composé de deux éléments INT64 spécifiant l'intervalle de quantile. Le premier élément fournit la limite inférieure de l'intervalle. Il doit être supérieur à 0. Le deuxième élément fournit la limite supérieure de l'intervalle. Il doit être supérieur au premier élément, mais inférieur à 100. La valeur par défaut est [25, 75].
  • with_median : valeur BOOL qui indique si les données sont centrées. Si la valeur est TRUE, la fonction centre les données en supprimant la médiane avant la mise à l'échelle. La valeur par défaut est TRUE.
  • with_quantile_range : valeur BOOL qui indique si les données sont mises à l'échelle sur l'intervalle de quantile. Si la valeur est TRUE, les données sont mises à l'échelle. La valeur par défaut est TRUE.

Sortie

ML.ROBUST_SCALER renvoie une valeur FLOAT64 qui représente l'expression numérique mise à l'échelle.

Exemple

L'exemple suivant centre un ensemble d'expressions numériques, puis le met à l'échelle sur l'intervalle [25, 75] :

SELECT f, ML.ROBUST_SCALER(f) OVER () AS output
FROM
  UNNEST([NULL, -3, 1, 2, 3, 4, 5]) AS f
ORDER BY f;

La sortie ressemble à ceci :

+------+---------------------+
|  f   |       output        |
+------+---------------------+
| NULL |                NULL |
|   -3 | -1.6666666666666667 |
|    1 | -0.3333333333333333 |
|    2 |                 0.0 |
|    3 |  0.3333333333333333 |
|    4 |  0.6666666666666666 |
|    5 |                 1.0 |
+------+---------------------+

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