ML.WEIGHTS 함수

ML.WEIGHTS 함수

ML.WEIGHTS 함수를 사용하면 예측 중 모델에서 사용하는 기본 가중치를 확인할 수 있습니다.

ML.WEIGHTS는 다음 열을 반환합니다.

  • processed_input — 모델 특성 입력의 이름입니다. 이 열의 값은 학습 중 사용되는 SELECT 문의 열 이름과 일치합니다.
  • weight — 각 특성의 가중치입니다. 숫자 열의 경우 가중치에 값이 포함되고 category_weights 열은 NULL입니다. 원-핫 인코딩으로 변환된 숫자가 아닌 열의 경우 가중치 열은 NULL이고 category_weights 열은 각 카테고리의 카테고리 이름과 가중치의 ARRAY입니다.
  • category_weights.category — 입력 열이 숫자가 아닌 경우 카테고리 이름입니다.
  • category_weights.weight — 입력 열이 숫자가 아닌 경우 카테고리 가중치입니다.

ML.WEIGHTS 구문

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

여기에서:

  • project_id는 프로젝트 ID입니다.
  • dataset는 모델이 포함된 BigQuery 데이터세트입니다.
  • model은 모델 이름입니다.

ML.WEIGHTS

다음 예에서는 mydatasetmymodel에서 가중치 정보를 검색합니다. 이 데이터세트는 기본 프로젝트에 있습니다.

쿼리는 입력 열 input_col에 대한 각 원-핫 인코딩 카테고리와 연결된 가중치를 반환합니다.

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

category_weights 열이 중첩된 반복 열이므로 이 명령어는 UNNEST 함수를 사용합니다.

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