📊 Associate Data Practitioner

Associate Data Practitioner 問題の一覧 › 2. データ分析とプレゼンテーション

BigQuery ML で学習済みモデル mydataset.churn_model を使って新規データのスコアを得るには、どれを使うか。

  1. SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL mydataset.churn_model, TABLE mydataset.new_customers)
  2. SELECT * FROM ML.TRAIN(MODEL mydataset.churn_model, TABLE mydataset.new_customers)
  3. CREATE MODEL mydataset.churn_model AS SELECT * FROM mydataset.new_customers
  4. SELECT * FROM ML.EVALUATE(TABLE mydataset.new_customers)
💡 答えと解説を見る
答え：A（SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL mydataset.churn_model, TABLE mydataset.new_customers)）
ML.PREDICT は学習済みモデルで予測を行う。ML.TRAIN という関数はなく、CREATE MODEL は学習（再作成）用、ML.EVALUATE はモデルの評価指標を返すもので予測値そのものは返さない。
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BigQuery MLSQL で ML モデルを作成・評価・予測。CREATE MODEL / ML.EVALUATE / ML.PREDICT
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※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。