ML-Modelle mit BigQuery ML erstellen: Challenge-Lab Rezensionen
37282 Rezensionen
Halimathu S. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Bhagyashree P. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Aman N. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Camille H. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Zhenru C. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Zhenru C. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Жандос О. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Octavia R. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Task 3 doesn't work
Pierpaolo S. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Md I. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Ozana I. · Vor etwa ein Jahr überprüft
I finished Task 3 by creating and evaluating the new model improved_customer_classification_model with the required additional features, but it would never mark it as complete. Here's the query I used to create the model: CREATE OR REPLACE MODEL `ecommerce.improved_customer_classification_model` OPTIONS ( model_type='logistic_reg', labels = ['will_buy_on_return_visit'] ) AS #standardSQL SELECT * EXCEPT(fullVisitorId) FROM # features (SELECT fullVisitorId, IFNULL(totals.bounces, 0) AS bounces, IFNULL(totals.timeOnSite, 0) AS time_on_site, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews, trafficSource.source, trafficSource.medium, channelGrouping, # mobile or desktop device.deviceCategory, # geographic IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country FROM `data-to-insights.ecommerce.web_analytics` WHERE totals.newVisits = 1 AND date BETWEEN '20160801' AND '20170430') # train on first 9 months JOIN (SELECT fullvisitorid, IF(COUNTIF(totals.transactions > 0 AND totals.newVisits IS NULL) > 0, 1, 0) AS will_buy_on_return_visit FROM `data-to-insights.ecommerce.web_analytics` GROUP BY fullvisitorid) USING (fullVisitorId) ; And here's how I evaluated it: SELECT roc_auc, CASE WHEN roc_auc > .9 THEN 'good' WHEN roc_auc > .8 THEN 'fair' WHEN roc_auc > .7 THEN 'decent' WHEN roc_auc > .6 THEN 'not great' ELSE 'poor' END AS model_quality FROM ML.EVALUATE(MODEL ecommerce.improved_customer_classification_model, ( #standardSQL SELECT * EXCEPT(fullVisitorId) FROM # features (SELECT fullVisitorId, IFNULL(totals.bounces, 0) AS bounces, IFNULL(totals.timeOnSite, 0) AS time_on_site, IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews, trafficSource.source, trafficSource.medium, channelGrouping, # mobile or desktop device.deviceCategory, # geographic IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country FROM `data-to-insights.ecommerce.web_analytics` WHERE totals.newVisits = 1 AND date BETWEEN '20160801' AND '20170430') # train on first 9 months JOIN (SELECT fullvisitorid, IF(COUNTIF(totals.transactions > 0 AND totals.newVisits IS NULL) > 0, 1, 0) AS will_buy_on_return_visit FROM `data-to-insights.ecommerce.web_analytics` GROUP BY fullvisitorid) USING (fullVisitorId) ));
Adam W. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Kevin C. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Juan Carlos B. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Manish S. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Jesús Arnulfo C. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Ilyas N. · Vor etwa ein Jahr überprüft
William B. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Shannon M. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Shannon M. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Shannon M. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Andrew B. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Brenda L. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Dariga S. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Good exercise which is a full recap for the ML Models with BigQuery ML labs serie. You need to have good SQL knowledge and remember previous exercises.
Thierry A. · Vor etwa ein Jahr überprüft
Wir können nicht garantieren, dass die veröffentlichten Rezensionen von Verbrauchern stammen, die die Produkte gekauft oder genutzt haben. Die Rezensionen werden von Google nicht überprüft.