Snowpark ML リリースノート¶

新機能および更新¶

モデル開発の更新:

• precision_score メトリックスを SQL で実装しました。

バグ修正¶

• テレメトリーによってスタックトレースが隠されていた問題を修正しました。

モデル開発の修正:

• モデルの署名を推論する際に、メモリ上のデータフレーム全体が具体化されなくなりました。

新機能および更新¶

• Snowpark ML Modeling API を一般公開としました。

• モデリング API の新しい passthrough_col パラメーターを使用すると、 input_cols を明示的に指定しない場合、トレーニングまたは推論中にインデックス列などの特定の列を除外できます。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • 行番号をバッチサイズで割ることができない場合、 confusion_matrix は誤った結果を返していました。

新機能および更新¶

• GridSearchCV および RandomizedSearchCV の実行がマルチノードウェアハウスに分散されるようになりました。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • 正規化された名前が OrdinalEncoder および LabelEncoder の output_columns で指定された名前と一致しない場合、列は除外されていました。出力列が有効なSnowflake識別子である必要がなくなりました。

新機能および更新¶

• なし

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • OrdinalEncoder の列容量を増加しました。

新機能および更新¶

• kneighbors のサポートを追加します。

• データ型として DecimalType をサポートします。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • SKLearn グリッドサーチおよびランダムサーチモデルセレクターを使用した XGBoost および LightGBM モデルのサポートを修正します。

  • Snowflake識別子を使用するSnowpark DataFrames とのメトリックの互換性を修正します。

新機能および更新¶

• precision_score、 recall_score、 f1_score、 fbeta_score、 precision_recall_fscore_support、 mean_absolute_error、 mean_squared_error、 mean_absolute_percentage_error メトリック計算の配布を開始しました。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • Windowsでモデリングモジュールを使用する際の UTF-8のデコードエラーを修正します。

  • 推論で SnowparkSQLUnexpectedAliasException を引き起こすエイリアス定義を修正します。

新機能および更新¶

• log_loss メトリックの計算の配布を開始しました。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • 一部のDocker設定で画像の構築に失敗しなくなりました。

  • ライブラリがzipimportによってインポートされるときに、ローカルの ML ライブラリの埋め込みに失敗しなくなりました。

  • deploy 関数のプラットフォーム引数に関する誤ったドキュメントを更新します。

新機能および更新¶

• なし

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • 順序エンコーダーは、入力列の型が混在していても使用できます。

  • sklearnのデフォルト値が np.nan である場合の問題を修正します。

新機能および更新¶

• テレメトリーの無効化を許可します。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • pandas.io.json.json_normalizer に関連するエラーを修正します。

新機能および更新¶

• モデル開発: メトリクス結果のサイズが以前の 8MB の制限を超過できるようになりました。

バグ修正¶

• モデル開発の修正:

  • シンプルインピュターを NumPy >= 1.25で使用した場合のバグを修正しました。

  • ラベル列のタイプを推測する際のバグを修正しました。

新機能および更新¶

• モデル開発: 入力データフレームをステージングされたファイルからロードされたデータに対して結合できるようになりました。

• モデル開発: 英語以外の言語のサポートを追加しました。

バグ修正¶

• なし

新機能および更新¶

• モデル開発: メトリクスを追加しました。

  • d2_absolute_error_score

  • d2_pinball_score

  • explained_variance_score

  • mean_absolute_error

  • mean_absolute_percentage_error

  • mean_squared_error

バグ修正¶

モデル開発: accuracy_score が単一の値のリストであるラベル列名を与えられたときに動作するようになりました。

動作の変更¶

• モデル開発: メトリクス APIs をscikit-learnのメトリクスモジュールに従うように変更しました。

  • accuracy_score、 confusion_matrix、 precision_recall_fscore_support、 precision_score メソッドは metrics.classification に移動しました。

新機能および更新¶

• モデル開発: メトリクスを追加しました。

  • f1_score

  • fbeta_score

  • recall_score

  • roc_auc_score

  • roc_curve

  • log_loss

  • precision_recall_curve