FORECAST (SNOWFLAKE.ML)¶
예측 모델은 단일 시계열 또는 다중 시계열에 대한 예측을 생성합니다. CREATE SNOWFLAKE.ML.FORECAST 를 사용하여 예측 모델을 생성 학습한 다음 모델의 <model_name>!FORECAST 메서드를 사용하여 예측을 생성합니다. <model_name>!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE 메서드는 학습 데이터의 각 특징이 예측에 미치는 영향에 대한 정보를 제공합니다. <model_name>!SHOW_TRAINING_LOGS 메서드는 모델이 적합하지 않은 모든 시계열에 대한 오류 메시지를 제공합니다. <model_name>!SHOW_EVALUATION_METRICS 메서드는 샘플 외부 데이터에 대한 평가 메트릭을 제공합니다.
중요
법적 고지. 이 Snowflake ML 함수는 머신 러닝 기술로 구동되며, 사용 시기와 방법은 Snowflake가 아닌 사용자가 결정합니다. 제공된 머신 러닝 기술 및 결과는 부정확하거나 부적절하거나 편향될 수 있습니다. Snowflake는 자체 워크플로 내에서 사용할 수 있는 머신 러닝 모델을 제공합니다. 자동 파이프라인에 내장된 결과를 포함하여 머신 러닝 출력을 기반으로 한 의사 결정에는 모델 생성 콘텐츠가 정확하도록 보장하기 위해 사람의 감독 및 검토 프로세스가 있어야 합니다. Snowflake는 알고리즘(사전 학습되지 않음)을 제공하며, 알고리즘에 제공하는 데이터(예: 학습 및 추론) 및 결과 모델의 출력을 사용하여 내리는 의사결정에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 이 함수 또는 함수에 대한 쿼리는 다른 SQL 쿼리와 같이 취급되며 메타데이터 로 간주될 수 있습니다.
메타데이터. Snowflake ML 함수를 사용하면 ML 함수에서 반환된 일반 오류 메시지를 Snowflake에 로그합니다. 이러한 오류 로그는 발생하는 문제를 해결하고 이러한 함수를 개선하여 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다.
자세한 내용은 Snowflake AI 신뢰 및 안전 FAQ 를 참조하십시오.