CREATE MODEL

Il nome del modello. Il nome del modello in uno schema deve essere unico.

Il nome_tabella o la query che specifica i dati di addestramento. Possono essere una tabella esistente nel sistema o una query SELECT compatibile con Amazon Redshift racchiusa tra parentesi, ovvero (). Il risultato della query deve contenere almeno due colonne.

Il nome della colonna che diventa la destinazione della previsione. La colonna deve esistere nella clausola FROM.

Il nome della funzione da creare e i tipi di dati degli argomenti di input. Puoi fornire il nome dello schema di uno schema nel tuo database anziché il nome di una funzione.

Il tipo di dati da restituire dalla funzione del modello. Il tipo di SUPER dati restituito è applicabile solo al BYOM con inferenza remota.

Il nome dell'endpoint Amazon SageMaker AI. Se il nome dell'endpoint punta a un endpoint multimodello, aggiungere il nome del modello da utilizzare. L'endpoint deve essere ospitato nello Regione AWS stesso cluster Amazon Redshift.

Utilizzare la parola chiave predefinita per fare in modo che Amazon Redshift utilizzi il ruolo IAM impostato come predefinito e associato al cluster quando viene eseguito il comando CREATE MODEL. In alternativa, è possibile specificare un ARN di un ruolo IAM per utilizzare quel ruolo.

Attiva o disattiva il rilevamento automatico CREATE MODEL della selezione di preprocessore, algoritmo e iperparametri. Specificare on quando si crea un modello Forecast indica di utilizzare un AutoPredictor, in cui Amazon Forecast applica le combinazioni ottimali di algoritmi a ogni serie temporale del set di dati.

(Facoltativo) Specifica il tipo di modello. Puoi specificare se desideri addestrare un modello di un tipo specifico, come Multilayer Perceptron (MLP) XGBoost, KMEANS o Linear Learner, che sono tutti algoritmi supportati da Amazon AI Autopilot. SageMaker Se non si specifica il parametro, durante l'addestramento vengono ricercati tutti i tipi di modello supportati per trovare il modello migliore. Puoi anche creare un modello di previsione in Redshift ML per creare previsioni accurate di serie temporali.

(Facoltativo) Specifica il tipo di problema. Se si conosce il tipo di problema, è possibile limitare Amazon Redshift alla ricerca solo del modello migliore di quel tipo di modello specifico. Se non si specifica questo parametro, durante l'addestramento viene rilevato un tipo di problema in base ai dati.

(Facoltativo) Specifica il nome del parametro dell'obiettivo utilizzato per misurare la qualità predittiva di un sistema di machine learning. Questo parametro è ottimizzato durante l'addestramento per fornire la migliore stima per i valori dei parametri del modello dai dati. Se non si specifica esplicitamente un parametro, il comportamento di default consiste nell'utilizzare automaticamente MSE: per la regressione, F1: per la classificazione binaria, Accuracy: per la classificazione multiclass. Per ulteriori informazioni sugli obiettivi, consulta Auto MLJob Objective nei parametri delle attività di riferimento dell'API Amazon SageMaker AI e Learning nella documentazione di XGBOOST. I valori RMSE, WAPE, MAPE, MASE e sono applicabili AverageWeightedQuantileLoss solo ai modelli Forecast. Per ulteriori informazioni, consulta l'operazione API CreateAutoPredictor.

(Facoltativo) Specifica alcune combinazioni di preprocessori per determinati set di colonne. Il formato è un elenco di columnSets e le trasformazioni appropriate da applicare a ciascun set di colonne. Amazon Redshift applica tutti i trasformatori di uno specifico elenco di trasformatori a tutte le colonne dell'elenco corrispondente. ColumnSet Ad esempio, per applicare OneHotEncoder con Imputer alle colonne t1 e t2, usa il comando di esempio seguente.

CREATE MODEL customer_churn
FROM customer_data
TARGET 'Churn'
FUNCTION predict_churn
IAM_ROLE { default | 'arn:aws:iam::<account-id>:role/<role-name>' }
PROBLEM_TYPE BINARY_CLASSIFICATION
OBJECTIVE 'F1'
PREPROCESSORS '[
...
  {"ColumnSet": [
      "t1",
      "t2"
    ],
    "Transformers": [
      "OneHotEncoder",
      "Imputer"
    ]
  },
  {"ColumnSet": [
      "t3"
    ],
    "Transformers": [
      "OneHotEncoder"
    ]
  },
  {"ColumnSet": [
      "temp"
    ],
    "Transformers": [
      "Imputer",
      "NumericPassthrough"
    ]
  }
]'
SETTINGS (
  S3_BUCKET 'amzn-s3-demo-bucket'
)

Speciifica se i XGBoost parametri predefiniti vengono utilizzati o sostituiti dai valori specificati dall'utente. I valori devono essere racchiusi tra virgolette singole. Di seguito sono riportati alcuni esempi di parametri e relativi valori predefiniti. XGBoost

La clausola S3_BUCKET specifica la posizione Amazon S3 utilizzata per archiviare i risultati intermedi.

(Facoltativo) Il parametro TAGS è un elenco separato da virgole di coppie chiave-valore che puoi utilizzare per etichettare le risorse create in Amazon AI SageMaker e Amazon Forecast. I tag consentono di organizzare le risorse e allocare i costi. I valori nella coppia sono opzionali, quindi puoi creare tag utilizzando il formato key=value o semplicemente creando una chiave. Per ulteriori informazioni sui tag in Amazon Redshift, consulta Panoramica dei tag.

(Facoltativo) KMS_KEY_ID specifica se Amazon Redshift utilizza la crittografia lato server con una chiave AWS KMS per proteggere i dati a riposo. I dati in transito sono protetti con Secure Sockets Layer (SSL).

(Facoltativo) S3_GARBAGE_COLLECT { ON | OFF } specifica se Amazon Redshift esegue la rimozione di oggetti inutili (garbage collection) sui set di dati risultanti utilizzati per addestrare i modelli e i modelli stessi. Se impostato su OFF, i set di dati risultanti utilizzati per addestrare i modelli e i modelli stessi rimangono in Amazon S3 e possono essere utilizzati per altri scopi. Se impostato su ON, Amazon Redshift elimina gli artefatti in Amazon S3 al termine dell'addestramento. Il valore di default è ON.

(Facoltativo) MAX_CELLS specifica il numero di celle nei dati di addestramento. Questo valore è il prodotto del numero di record (nella query di addestramento o nella tabella) moltiplicato per il numero di colonne. Il valore di default è 1.000.000.

(Facoltativo) MAX_RUNTIME specifica la durata massima dell'addestramento. I processi di addestramento spesso vengono completati prima di questo valore, a seconda delle dimensioni del set di dati. Specifica la durata massima dell'addestramento. Il valore di default è 5.400 (90 minuti).

HORIZON specifica il numero massimo di previsioni che il modello di previsione può restituire. Una volta addestrato il modello, non è possibile modificare questo numero intero. Questo parametro è obbligatorio se si addestra un modello di previsione.

FREQUENCY specifica la granularità delle unità di tempo desiderate per le previsioni. Le opzioni disponibili sono Y | M | W | D | H | 30min | 15min | 10min | 5min | 1min. Questo parametro è obbligatorio se si addestra un modello di previsione.

(Facoltativo) PERCENTILES è una stringa delimitata da virgole che specifica i tipi di previsione utilizzati per addestrare un predittore. I tipi di previsione possono essere quantili da 0,01 a 0,99, con incrementi di 0,01 o superiori. Puoi anche specificare la previsione media con la media. È possibile specificare un massimo di cinque tipi di previsione.

(Facoltativo) Il numero massimo di righe che Amazon Redshift invia in una singola richiesta batch per una singola chiamata SageMaker AI. È supportato solo per BYOM con inferenza remota. Il valore minimo per questo parametro è 1. Il valore massimo è, ovvero INT_MAX 2.147.483.647. Questo parametro è obbligatorio solo quando sia i tipi di dati di input che quelli restituiti sono SUPER. Il valore predefinito èINT_MAX, o 2.147.483.647.