Codelab: 線形回帰

1. はじめに

この Codelab では、線形回帰を使ってクリック単価を予測するモデルの作成方法を解説します。

前提条件

この Codelab を完了するには、以下が必要です。

この Codelab を完了するには、モデルを作成するのに十分な量の高品質なキャンペーンデータが必要になります。

2. 一時テーブルの作成

次のクエリを実行します。

CREATE TABLE
 linear_regression_example_data
AS(
 WITH all_data AS (
   SELECT
     imp.user_id as user_id,
     ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY imp.user_id) AS rowIdx,
     imp.browser AS browser_name,
     gender_name AS gender_name,
     age_group_name AS age_group_name,
     DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(
       imp.query_id.time_usec), "America/Los_Angeles") as impression_time,
     clk.advertiser_click_cost_usd AS label
   FROM adh.google_ads_impressions imp
     INNER JOIN adh.google_ads_clicks clk USING (impression_id)
     LEFT JOIN adh.gender ON demographics.gender = gender_id
     LEFT JOIN adh.age_group ON demographics.age_group = age_group_id
 )
 # Need just one user ID or regression won't work
 SELECT
   label,
   browser_name,
   gender_name,
   age_group_name,
   # Although BQML could divide impression_time into several useful variables on
   # its own, it may attempt to divide it into too many features. As a best
   # practice extract the variables that you think will be most helpful.
   # The output of impression_time is a number, but we care about it as a
   # category, so we cast it to a string.
   CAST(EXTRACT(DAYOFWEEK FROM impression_time) AS STRING) AS day_of_week,
   CAST(EXTRACT(HOUR FROM impression_time) AS STRING) AS hour,
 FROM
   all_data
 WHERE
   rowIdx = 1 # This ensures that there's only 1 row per user.
   AND
   label IS NOT NULL
   AND
   gender_name IS NOT NULL
   AND
   age_group_name IS NOT NULL
);

3. モデルの作成とトレーニング

テーブル作成のステップとモデル作成のステップは分けておくことをおすすめします。

前のステップで作成した一時テーブルに対して、次のクエリを実行します。開始日と終了日は一時テーブル内のデータから自動的に推測されるため、指定しなくても問題ありません。

CREATE OR REPLACE
MODEL `example_linear`
OPTIONS(
   model_type = 'adh_linear_regression'
)
AS (
   SELECT *
   FROM
       tmp.linear_regression_example_data
);

SELECT * FROM ML.EVALUATE(MODEL `example_linear`)

行	mean_absolute_error	mean_squared_error	mean_squared_log_error	median_absolute_error	r2_score	explained_variance
1	0.11102380666874107	0.019938972461569476	0.019503393448234131	0.091792024503562136	-9.8205955364568478	-9.7975398794423025