<model_name>!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE¶

모델에서 사용하는 각 특징의 상대적인 특징 중요도를 반환합니다.

이 메서드가 반환하는 데이터에서 특정 열을 선택해야 하는 경우 SELECT 문의 FROM 절에서 메서드를 호출할 수 있습니다. 테이블 형식의 데이터를 반환하는 SQL 클래스 인스턴스 메서드에서 열 선택하기 섹션을 참조하십시오.

구문¶

<model_name>!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE();

Copy

열	타입	설명
SERIES	VARIANT	계열 값(모델이 단일 시계열로 훈련된 경우 NULL)
RANK	INTEGER	특정 계열에 대한 특징의 중요도 순위
FEATURE_NAME	VARCHAR	모델 학습에 사용되는 특징의 이름입니다. `aggregated_endogenous_features` 는 대상 변수의 변환으로 파생된 모든 특징을 나타냅니다.
IMPORTANCE_SCORE	FLOAT	특징의 중요도 점수: [0, 1]의 값으로, 0은 가능한 가장 낮은 중요도이고 1은 가능한 가장 높은 중요도입니다.
FEATURE_TYPE	VARCHAR	특징의 원본으로, 다음 중 하나입니다. `user_provided` `derived_from_timestamp` `derived_from_endogenous`