CREATE SNOWFLAKE.ML.CLASSIFICATION¶

구문¶

CREATE [ OR REPLACE ] SNOWFLAKE.ML.CLASSIFICATION [ IF NOT EXISTS ] <model_name> (
    INPUT_DATA => <input_data>,
    TARGET_COLNAME => '<target_colname>',
    [CONFIG_OBJECT => <config_object>],
)
[ [ WITH ] TAG ( <tag_name> = '<tag_value>' [ , <tag_name> = '<tag_value>' , ... ] ) ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]

매개 변수¶

필수 사항

input_data

학습 데이터에 대한 참조 입니다. 참조를 사용하면 제한된 권한으로 실행되는 학습 프로세스에서 활성 역할의 권한을 사용해 데이터에 액세스하도록 할 수 있습니다. 데이터가 해당 양식에 이미 있는 경우 테이블 또는 뷰에 대한 참조를 사용하거나, 쿼리 참조 를 사용하여 데이터를 얻기 위해 실행할 쿼리를 제공할 수 있습니다.

INPUT_DATA는 분류 모델에서 사용할 전체 학습 데이터를 포함해야 합니다. TARGET_COLNAME 인자에 이름이 지정되지 않은 모든 열은 학습 변수(특징)로 간주됩니다. 입력 데이터의 열 순서는 중요하지 않습니다.

특징 열은 STRING, NUMERIC 또는 BOOLEAN이어야 합니다. STRING 및 BOOLEAN 열은 카테고리형 특징으로 처리되고 NUMERIC 열은 연속형 특징으로 간주됩니다. 숫자형 열을 카테고리형으로 처리하려면 열을 STRING로 형변환하십시오.

target_colname

학습 데이터의 각 행에 대한 레이블(대상 값)이 포함된 열의 이름입니다. 대상 열은 BOOLEAN, NUMERIC 또는 STRING일 수 있습니다.

선택 사항

config_object

키-값 페어가 추가적인 학습 옵션을 지정하는 OBJECT 입니다.

키	타입	기본값	설명
evaluate	BOOLEAN	TRUE	평가 메트릭을 생성해야 하는지 여부입니다. TRUE인 경우에는 evaluation_config 의 매개 변수를 사용하여 평가를 위해 추가적인 모델이 학습됩니다.
on_error	STRING	‘ABORT’	모델 학습 작업의 오류 처리 방법을 지정하는 문자열 상수입니다. 지원되는 값은 다음과 같습니다. 'ABORT': 행에서 오류가 발생하면 전체 학습 작업을 중단합니다. 'SKIP': 오류가 발생한 행을 건너뜁니다. 결과 대신 오류가 표시됩니다.
evaluation_config	OBJECT	NULL	샘플 외부 평가 메트릭을 생성하는 방법을 지정하는 선택적 구성 오브젝트입니다. 현재, 그러한 옵션은 하나만 있습니다. test_fraction (FLOAT): 테스트(평가) 데이터로 사용해야 하는 데이터 세트의 비율입니다. 평가 구성이 지정되지 않은 경우 기본 동작은 평가 세트에 소수 클래스의 최소 500개 이상의 인스턴스를 포함하고 전체 테스트 비율을 데이터 세트의 20%로 제한하려고 하는 것입니다. 이 접근 방식은 특히 소수 클래스의 경우 모델 평가와 학습의 균형을 유지합니다.

액세스 제어 요구 사항¶

이 작업을 실행하는 데 사용되는 역할 에는 최소한 다음 권한 이 있어야 합니다.

스키마의 모든 오브젝트에 대해 작업을 수행하려면 상위 데이터베이스 및 스키마에 대한 USAGE 권한.

지정된 권한 세트로 사용자 지정 역할을 만드는 방법에 대한 지침은 사용자 지정 역할 만들기 섹션을 참조하십시오.

보안 오브젝트 에 대해 SQL 작업을 수행하기 위한 역할과 권한 부여에 대한 일반적인 정보는 액세스 제어의 개요 섹션을 참조하십시오.

예¶

예제 를 참조하십시오.