SHOW MODEL

顯示有關機器學習模型的實用資訊，包括其狀態、用於建立模型的參數，以及具有輸入引數類型的預測函數。您可以使用 中的資訊SHOWMODEL來重新建立模型。如果基礎資料表已變更，CREATEMODEL使用相同的SQL陳述式執行會產生不同的模型。傳回的資訊因模型擁有者和具有 EXECUTE權限的使用者SHOWMODEL而異。SHOW MODEL 當模型是從 Amazon Redshift 訓練或模型為BYOM模型時， 會顯示不同的輸出。

語法

SHOW MODEL ( ALL | model_name )

參數

ALL

傳回使用者可以使用的所有模型及其結構描述。

model_name

模型的名稱。結構描述中的模型名稱必須是唯一的。

使用須知

SHOW MODEL 命令會傳回下列項目：

• 模型名稱。

• 建立模型所在的結構描述。

• 模型的擁有者。

• 模型建立時間。

• 模型的狀態，例如 READY、 TRAINING或 FAILED。

• 失敗模型的原因訊息。

• 如果模型已完成訓練，則會出現驗證錯誤。

• 衍生非BYOM方法模型所需的預估成本。只有模型的擁有者可以檢視此資訊。

• 使用者指定的參數及其值的清單，特別是下列各項：

  • 指定的TARGET資料欄。

  • 模型類型 AUTO或 XGBoost。

  • 問題類型，例如 REGRESSION、BINARY_CLASSIFICATION、MULTICLASS_CLASSIFICATION。此參數是 特有的AUTO。

  • 建立模型的 Amazon SageMaker 訓練任務或 Amazon SageMaker Autopilot 任務的名稱。您可以使用此任務名稱來尋找有關 Amazon 上模型的詳細資訊 SageMaker。

  • 目標，例如 MSE、F1、準確性。此參數是 特有的AUTO。

  • 所建立函數的名稱。

  • 推論類型 (本機或遠端)。

  • 預測函數輸入引數。

  • 未攜帶您自己的模型之模型的預測函數輸入引數類型 （BYOM）。

  • 預測函數的傳回類型。此參數是 特有的BYOM。

  • 具有遠端推論之BYOM模型的 Amazon SageMaker 端點名稱。

  • IAM 角色。只有模型的擁有者可以看到此項目。

  • 使用的 S3 儲存貯體。只有模型的擁有者可以看到此項目。

  • 索引 AWS KMS 鍵，如果已提供索引鍵。只有模型的擁有者可以看到此項目。

  • 模型可以執行的時間上限。

• 如果模型類型不是 AUTO，Amazon Redshift 也會顯示提供的超參數清單及其值。

您也可以檢視其他目錄資料表SHOWMODEL中由 提供的一些資訊，例如 pg_proc。Amazon Redshift 會傳回 pg_proc 目錄資料表中註冊的預測函數相關資訊。此資訊包括用於預測函數的輸入引數名稱及其類型。Amazon Redshift 會在 SHOW MODEL 命令中傳回相同的資訊。

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

範例

下例範例顯示「顯示模型」的輸出。

SHOW MODEL ALL;

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

customer_churn 的擁有者可以看到以下輸出。僅具有 EXECUTE權限的使用者看不到IAM角色、Amazon S3 儲存貯體，以及 模式的預估成本。

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