ML.WEIGHTS 関数

dynamic setvar launch_stage beta dynamic endsetvar dynamic setvar launch_type product dynamic endsetvar dynamic setvar launch_name BigQuery ML dynamic endsetvar dynamic include /docs/includes/___info_launch_stage_disclaimer

ML.WEIGHTS 関数

ML.WEIGHTS 関数を使用すると、予測中にモデルが使用する基本的な重みを確認できます。

ML.WEIGHTS は次の列を返します。

  • processed_input - モデル特徴の入力名。この列の値は、トレーニング中に使用される SELECT ステートメントの列名と一致します。
  • weight - 各特徴の重み。数値列の場合、weight には値が入り、category_weights 列は NULL になります。数値以外の列はワンホット エンコーディングに変換されるため、weight 列は NULL になり、category_weights 列は各カテゴリのカテゴリ名と重みの配列になります。
  • category_weights.category - 入力列が数値以外の場合、カテゴリ名になります。
  • category_weights.weight - 入力列が数値以外の場合、カテゴリの重みになります。

ML.WEIGHTS の構文

ML.WEIGHTS(MODEL `project_id.dataset.model`)

ここで:

  • project_id はプロジェクト ID です。
  • dataset は、モデルを含む BigQuery データセットです。
  • model は、モデルの名前です。

ML.WEIGHTS の例

次の例では、mydatasetmymodel から重み情報を取得します。このデータセットはデフォルト プロジェクトにあります。

入力列 input_col に対して、ワンホット エンコーディングされた各カテゴリの重みが返されます。

SELECT
  category,
  weight
FROM
  UNNEST((
    SELECT
      category_weights
    FROM
      ML.WEIGHTS(MODEL `mydataset.mymodel`)
    WHERE
      processed_input = 'input_col'))

category_weights 列がネストされた繰り返し列のため、このコマンドでは UNNEST 関数を使用しています。

このページは役立ちましたか?評価をお願いいたします。

フィードバックを送信...

ご不明な点がありましたら、Google のサポートページをご覧ください。