FORECAST (SNOWFLAKE.ML)¶
Um modelo de previsão produz uma previsão para uma única série temporal ou para várias séries temporais. Você usa CREATE SNOWFLAKE.ML.FORECAST para criar treinar o modelo de previsão e depois usa o método <nome_do_modelo>!FORECAST do modelo para produzir previsões. O método <nome_do_modelo>!EXPLAIN_FEATURE_IMPORTANCE fornece informações sobre como cada recurso nos dados de treinamento influencia a previsão. O método <nome_do_modelo>!SHOW_TRAINING_LOGS fornece mensagens de erro para qualquer série temporal cujos modelos não foram ajustados. O método <nome_do_modelo>!SHOW_EVALUATION_METRICS fornece métricas de avaliação em dados fora da amostra.
Importante
Aviso legal. Essa função do Snowflake ML é alimentada pela tecnologia de aprendizado de máquina, que você, e não a Snowflake, determina quando e como usar. A tecnologia de aprendizado de máquina e os resultados fornecidos podem ser imprecisos, inadequados ou tendenciosos. A Snowflake fornece os modelos de aprendizado de máquina que você pode usar em seus próprios fluxos de trabalho. As decisões baseadas em resultados de aprendizado de máquina, incluindo aquelas incorporadas em pipelines automáticos, devem ter supervisão humana e processos de revisão para garantir que o conteúdo gerado pelo modelo seja preciso. A Snowflake fornece algoritmos (sem qualquer pré-treinamento) e você é responsável pelos dados que fornece ao algoritmo (por exemplo, para treinamento e inferência) e pelas decisões que toma usando a saída do modelo resultante. As consultas para esse recurso ou função são tratadas como qualquer outra consulta SQL e podem ser consideradas metadados.
Metadados. Quando você usa as funções do Snowflake ML, o Snowflake registra mensagens de erro genéricas retornadas por uma função ML. Esses logs de erros nos ajudam a solucionar problemas que surgem e a melhorar essas funções para melhor atender você.
Para obter mais informações, consulte FAQ sobre confiança e segurança do Snowflake AI.