Help us understand the problem. What is going on with this article?

【自分メモ】BigQuery MLのチュートリアルやってみた




  1. モデル作成
  2. モデル評価
  3. モデルを使って予測

1. モデル作成

ステップ 1: モデルを格納するためのデータセットを作成する。

最初のステップとして、モデルを格納する BigQuery データセットを作成します。

ステップ 2: データを確認する。

このステップでは、データセットを確認して、ロジスティック回帰モデルのトレーニング データとして使用する列を特定します。

ステップ 3: トレーニング データを選択する。

次に、census_adult_income テーブルに対してクエリを実行して、2 項ロジスティック回帰モデルのトレーニングに使用するデータを準備します。 このステップでは、関連性のある特徴を特定し、その後のクエリで入力データとして使用するためにビューに保存します。

ステップ 4: ロジスティック回帰モデルを作成する。

ステップ 4 では、CREATE MODEL ステートメントを使用してロジスティック回帰モデルを作成します。

2. モデル評価

ステップ 5: ML.EVALUATE 関数を使用してモデルを評価する。

次に、ML.EVALUATE 関数でモデルの性能に関する統計を取得します。

3. モデルを使って予測

ステップ 6: ML.PREDICT 関数を使用して回答者の所得を予測する。

最後に、ML.PREDICT 関数を使用して、特定の国勢調査回答者の所得階層を予測します。

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away