本页介绍如何准备生成预测所需的数据集 输出。
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 用于回测）。但在生产环境中，我们建议 为每个预测运行创建一个新数据集：
- 作为客户，您负责对数据集中的沿袭数据进行跟踪 模型。为了确保数据保持不变，我们建议您 创建 BigQuery 表快照 并在通过数据验证并引用快照后 BigQuery 的数据 AML AI 数据集。如果您引用定期更新的表 操作会在每次操作使用 AML AI 时读取 BigQuery 表 因此对底层 BigQuery 表的更改可能会影响调优、训练、 回测和预测。
- 请按照为 AML AI 准备数据中的指南准备 BigQuery 然后创建单独的 AML AI 数据集用于预测 使用您在第 1 步中截取快照的表。要创建 BigQuery 数据集和表，您可以使用 Google Cloud 控制台中的命令 准备 BigQuery 数据集和表。
准备输出目标
AML AI 会生成预测输出（风险得分和 使用 BigQuery 中的可解释性）创建预测结果， 资源。
在创建预测结果之前，您必须 创建 BigQuery 数据集 输出结果。任何 BigQuery 数据集都可用于 预测输出，只要 已授予正确的权限 并且数据集位于同一项目中已启用该 API 的项目中 作为 AML AI 实例
生成风险得分和可解释性
有了用于预测的数据集后， 经过训练的模型资源和用于输出的 BigQuery 数据集，您可以创建预测结果。 为此，请参阅 创建和管理预测结果。