FORECAST (SNOWFLAKE.ML)¶
予測モデルは、単一または複数の時系列の予測を作成します。 CREATE SNOWFLAKE.ML.FORECAST を使用し、予測モデルを作成してトレーニングした後で、モデルの <モデル名>!FORECAST メソッドを使用して予測を作成します。 <モデル名>!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE メソッドは、トレーニングデータの各特徴量が予測にどのように影響するかについての情報を提供します。 <モデル名>!SHOW_TRAINING_LOGS メソッドは、モデルの適合に失敗した時系列のエラーメッセージを提供します。 <モデル名>!SHOW_EVALUATION_METRICS メソッドは、サンプル外のデータに対する評価メトリクスを提供します。
重要
法律上の注意点。 このSnowflake ML 関数は、機械学習技術によって実現されています。機械学習技術と提供される結果は、不正確、不適切であったり、偏っていたりする可能性があります。自動パイプラインに組み込まれたものも含め、機械学習の出力に基づく決定には、モデルが生成したコンテンツが正確であることを保証するために、人間によるモニタリングとレビュープロセスが必要です。Snowflake Cortex ML 関数クエリは他の SQL クエリと同様に扱われ、 メタデータ とみなされる可能性があります。
メタデータ。 Snowflake Cortex ML関数を使用する場合、SnowflakeログはML 関数によって返される一般的なエラーメッセージを記録します。これらのエラーログは、発生した問題のトラブルシューティングや、お客様により良いサービスを提供するための機能改善に役立ちます。
詳細については、 Snowflake AI の信頼と安全 FAQ をご参照ください。