로우코드 AI

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로우코드 AI

교차 특징을 거쳐

770

,

000

개의 서로 다른 특징값이 존재할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 데

이터 수보다 특징이 지나치게 많으면 과대적합이 매우 쉽게 발생합니다. 다음 절에서는 정규화

기법을 사용해 많은 수의 특징으로 유발되는 과대적합 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다.

마지막으로

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장에서와 같은 방법으로 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.

SELECT *

FROM ML.PREDICT(MODEL `car_sales_prices.linear_car_model`,

(SELECT * FROM `car_sales_prices.car_prices_valid`))

다음

SQL

문에서 볼 수 있듯이, 옵션을 변경하기만 해도 매우 유사한 방식으로 심층 신경망 회

귀 모델을 학습시킬 수 있습니다.

CREATE OR REPLACE MODEL

`car_sales_prices.dnn_car_model`

TRANSFORM (

* EXCEPT (int64_field_0, mmr, odometer, year, condition),

ML.QUANTILE_BUCKETIZE(odometer, 10) OVER() AS odo_bucket,

ML.QUANTILE_BUCKETIZE(year, 10) OVER() AS year_bucket,

ML.QUANTILE_BUCKETIZE(condition, ...