PMLE#2(low-code-ai)
あなたはBigQuery MLでロジスティック回帰モデルを学習しました。学習済みモデルを使い、新しい顧客テーブル new_customers に対してチャーン確率を予測するために実行する関数として正しいものはどれですか。
正解：B
正解の根拠
BigQuery MLで学習済みモデルに対して新しいデータの推論を行うには ML.PREDICT を使用します。SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL my_model, TABLE new_customers) の形式で実行します。
| 関数 | 用途 |
|---|---|
| ML.PREDICT | 分類・回帰の推論 |
| ML.FORECAST | 時系列予測専用 |
| ML.EVALUATE | モデル精度評価 |
不正解の理由
- A: ML.FORECASTはARIMA系の時系列モデル専用であり、ロジスティック回帰には使えません。
- C: ML.EVALUATEは評価指標を返す関数で、推論結果は得られません。
- D: ML.EXPLAINは特徴量寄与度を返す説明関数で、確率予測そのものではありません。
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