로우코드 AI

171

6

장

빅쿼리 ML로 선형 회귀 모델 학습시키기

NOTE

  이전 예제에서는 쿼리를 실행하면서 

DDL

 문으로 테이블을 즉시 생성했습니다. 그런데 쿼리를 

실행한 후에 결과를 저장하기로 했다면 어떻게 해야 할까요? 쿼리를 다시 실행해야 할까요?

다행히 그러지 않아도 됩니다. 쿼리를 실행한 후, 웹 콘솔의 ‘결과 저장’으로 이동한 다음에 

BigQuery

 테

이블을 선택하고, 결과에서 생성하려는 테이블의 데이터셋과 테이블 이름을 입력하면 됩니다.

빅쿼리에서 쿼리를 실행하면 결과가 임시 테이블에 저장되며, 이 테이블은 쿼리가 완료된 시점으로부터 

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시간 동안 유지됩니다. 이렇게 생성된 테이블은 복사된 테이블로, 일종의 임시 테이블이지만, 다른 테

이블과 동일한 방식으로 쿼리할 수 있으며, 그 결과는 앞서 언급했듯이 별도의 테이블로 저장할 수 있습

니다.

6.3

선형 회귀 모델

데이터를 정리했으니 모델을 학습시킬 준비가 되었을까요? 아직은 아닙니다. 앞 장에서는

AutoML

과 같은 도구에 의존하여 특징을 선택했습니다. 하지만 빅쿼리

ML

을 사용할 때는 사

용자가 직접 특징을 선택해야 합니다. 곧 특징 선택 및 특징 공학을 살펴보겠지만, 지금은 이

문제에 사용할 모델의 유형과 특징 선택의 기준을 알아봅니다.

[그림

6

-

12

]에서 볼 수 있듯이 목표는 온도, 주변 압력, ...