카테고리:: 모델 모니터 함수

MODEL_MONITOR_STAT_METRIC¶

모델 모니터 에서 카운트 메트릭을 가져옵니다. 각 모델 모니터는 하나의 머신 러닝 모델을 모니터링합니다.

참고 항목:: 모니터링 결과 쿼리하기 에서 자세한 내용을 확인하십시오.

구문¶

MODEL_MONITOR_STAT_METRIC(<model_monitor_name>, <stat_metric_name>, <column_name>
    [, <granularity> [, <start_time>  [, <end_time> ] ] ] )

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인자¶

필수:

MODEL_MONITOR_NAME

메트릭을 계산하는 데 사용된 모델 모니터의 이름입니다.

유효한 값:

모델 모니터의 이름인 문자열입니다. 단순 또는 정규화된 이름일 수 있습니다.

METRIC_NAME

메트릭의 이름입니다.

유효한 값:

'COUNT'

'COUNT_NULL'

COLUMN_NAME

개수를 계산하는 데 사용되는 열의 이름입니다.

유효한 값:

모델 모니터에서 특성 열, 예측 열 또는 실제 열로 존재하는 모든 문자열입니다.

선택 사항:

GRANULARITY

쿼리하는 시간 범위의 세분성. 기본값은 1 DAY 입니다.

유효한 값:

'<숫자> DAY'

'<숫자> WEEK'

'<숫자> MONTH'

'<숫자> QUARTER'

'<숫자> YEAR'

'ALL'

NULL

START_TIME

메트릭을 계산하는 데 사용되는 시간 범위의 시작입니다. 기본값은 현재 시간으로부터 60일 전이며 함수를 호출할 때마다 계산됩니다.

유효한 값:

타임스탬프 식 또는 NULL 입니다.

END_TIME

메트릭을 계산하는 데 사용되는 시간 범위의 끝입니다. 기본값은 현재 시간이며 함수를 호출할 때마다 계산됩니다.

유효한 값:

타임스탬프 식 또는 NULL 입니다.

반환¶

열	설명
`EVENT_TIMESTAMP`	시간 범위가 시작될 때의 타임스탬프입니다.
`METRIC_VALUE`	지정된 시간 범위 내의 메트릭 값입니다.
`METRIC_NAME`	계산된 메트릭의 이름입니다.
`COLUMN_NAME`	통계 메트릭이 계산된 열의 이름입니다.

사용법 노트¶

모델 모니터에는 메트릭을 계산하는 데 사용되는 열이 있어야 합니다.

예¶

다음 예는 지정된 모델 모니터 및 시간 범위에 대한 카운트 메트릭을 가져옵니다.

SELECT * FROM TABLE(MODEL_MONITOR_STAT_METRIC(
'MY_MONITOR', 'COUNT', 'MODEL_PREDICTION', '1 DAY', TO_TIMESTAMP_TZ('2024-01-01')
, TO_TIMESTAMP_TZ('2024-01-02'))
)

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다음 예는 지난 30일 동안 MY_MONITOR 에 대한 카운트 메트릭을 가져옵니다.

SELECT * FROM TABLE(MODEL_MONITOR_STAT_METRIC(
'MY_MONITOR', 'COUNT', 'MODEL_PREDICTION', '1 DAY', DATEADD('DAY', -30, CURRENT_DATE()), CURRENT_DATE())
)

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