本页介绍了如何准备生成预测输出所需的数据集。
准备工作
在开始之前，您需要做好以下准备：
创建用于预测的数据集
您可以使用现有数据集（例如您用于回测的数据集）创建预测。不过，在生产环境中，我们建议您为每次运行预测时创建一个新的数据集：
- 作为客户，您负责从数据集到模型的所有谱系跟踪。为确保数据保持不变，我们建议您在 BigQuery 表通过数据验证后为其创建 BigQuery 表快照，并在 AML AI 数据集中引用该快照。如果您引用定期更新的表，AML AI 操作每次使用 AML AI 数据集时都会读取 BigQuery 表，因此对底层 BigQuery 表所做的更改可能会影响调优、训练、回测和预测。
- 按照为 AML AI 准备数据下的指南准备 BigQuery 表，然后使用您在第 1 步中快照的表创建单独的 AML AI 预测数据集。如需创建 BigQuery 数据集和表，您可以使用准备 BigQuery 数据集和表中的命令。
准备输出目的地
当您创建预测结果资源时，AML AI 会在 BigQuery 中生成预测输出（风险评分和可解释性）。
在创建预测结果之前，您必须为这些输出创建 BigQuery 数据集。只要授予了正确的权限，并且数据集位于启用了该 API 的项目中，并且与 AML AI 实例位于同一位置，就可以将任何 BigQuery 数据集用于预测输出。
生成风险得分和可解释性
现在，您已经有了用于预测的数据集、训练好的模型资源，以及用于输出的 BigQuery 数据集，接下来就可以创建预测结果了。如需了解如何执行此操作，请参阅创建和管理预测结果。