SHOW MODEL

Mostra le informazioni utili su un modello di machine learning, inclusi lo stato, i parametri utilizzati per crearlo e la funzione di previsione con i relativi tipi di argomenti di input. È possibile utilizzare le informazioni fornite da per ricreare il SHOW MODEL modello. Se le tabelle di base sono state modificate, l'esecuzione CREATE MODEL con la stessa SQL istruzione produce un modello diverso. Le informazioni restituite da SHOW MODEL sono diverse per il proprietario del modello e per l'utente con il EXECUTE privilegio. SHOWMODELmostra risultati diversi quando un modello viene addestrato da Amazon Redshift o quando il modello è BYOM un modello.

Sintassi

SHOW MODEL ( ALL | model_name )

Parametri

ALL

Restituisce tutti i modelli che l'utente può utilizzare e i relativi schemi.

model_name

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

Note per l'utilizzo

Il SHOW MODEL comando restituisce quanto segue:

• Il nome del modello.

• Lo schema in cui è stato creato il modello.

• Il proprietario del modello.

• L'ora di creazione del modello.

• Lo stato del modello, ad esempio READYTRAINING, oFAILED.

• Il messaggio del motivo per un modello fallito.

• L'errore di convalida se il modello ha terminato l'addestramento.

• Il costo stimato necessario per derivare il modello per un BYOM approccio diverso. Solo il proprietario del modello può visualizzare queste informazioni.

• Un elenco dei parametri specificati dall'utente e dei relativi valori, in particolare i seguenti elementi:

  • La TARGET colonna specificata.

  • Il tipo di modello, AUTO oXGBoost.

  • Il tipo di problema, ad esempioREGRESSION, BINARY _CLASSIFICATION, MULTICLASS _CLASSIFICATION. Questo parametro è specifico diAUTO.

  • Il nome del processo di SageMaker formazione di Amazon o del processo Amazon SageMaker Autopilot che ha creato il modello. Puoi utilizzare questo nome di lavoro per trovare ulteriori informazioni sul modello su Amazon SageMaker.

  • L'obiettivo, ad esempio F1MSE, Accuracy. Questo parametro è specifico di. AUTO

  • Il nome della funzione creata.

  • Il tipo di inferenza, locale o remota.

  • Gli argomenti di input della funzione di previsione.

  • La funzione di previsione inserisce i tipi di argomenti per i modelli che non sono Bring Your Own Model (BYOM).

  • Il tipo restituito della funzione di previsione. Questo parametro è specifico per. BYOM

  • Il nome dell' SageMaker endpoint Amazon per un BYOM modello con inferenza remota.

  • Il IAM ruolo. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • Il bucket S3 utilizzato. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • La AWS KMS chiave, se ne è stata fornita una. Solo il proprietario del modello può vederlo.

  • Il tempo massimo di esecuzione del modello.

• Se il tipo di modello non lo èAUTO, Amazon Redshift mostra anche l'elenco degli iperparametri forniti e i relativi valori.

Puoi anche visualizzare alcune delle informazioni fornite SHOW MODEL in altre tabelle di catalogo, come pg_proc. Amazon Redshift restituisce informazioni sulla funzione di previsione registrata nella tabella del catalogo pg_proc. Queste informazioni includono i nomi degli argomenti di input e i relativi tipi per la funzione di previsione. Amazon Redshift restituisce le stesse informazioni nel SHOW MODEL comando.

SELECT * FROM pg_proc WHERE proname ILIKE '%<function_name>%';

Esempi

L'esempio seguente mostra l'output di show model.

SHOW MODEL ALL;

Schema Name |  Model Name
------------+---------------
 public     | customer_churn

Il proprietario di customer_churn può visualizzare il seguente output. Un utente con solo il EXECUTE privilegio non può vedere il IAM ruolo, il bucket Amazon S3 e il costo stimato della modalità.

SHOW MODEL customer_churn;

       Key                 |           Value
---------------------------+-----------------------------------
 Model Name                | customer_churn
 Schema Name               | public
 Owner                     | 'owner'
 Creation Time             | Sat, 15.01.2000 14:45:20
 Model State               | READY
 validation:F1             | 0.855
 Estimated Cost            | 5.7
                           |
 TRAINING DATA:            |
 Table                     | customer_data
 Target Column             | CHURN
                           |
 PARAMETERS:               |
 Model Type                | auto
 Problem Type              | binary_classification
 Objective                 | f1
 Function Name             | predict_churn
 Function Parameters       | age zip average_daily_spend average_daily_cases
 Function Parameter Types  | int int float float
 IAM Role                  | 'iam_role'
 KMS Key                   | 'kms_key'
 Max Runtime               | 36000