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BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測

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BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測

1 時間 7クレジット

GSP246

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

BigQuery は、低コストでテラバイト規模のデータをクエリできる分析データベースです。Google による一貫管理が行われ、インフラストラクチャの管理やデータベース管理者の設置など、お客様による管理運用の必要がないため、有用な情報取得のためのデータ分析に専念できます。BigQuery は SQL を使用しており、従量課金制モデルでも利用できます。

BigQuery の新機能である BigQuery Machine Learning(BQML、ベータ版)を使えば、データ アナリストによる最小限のコーディングで、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。

このラボでは、BigQuery の一般公開データセットに含まれる数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを探索します。その後、機械学習モデルを BigQuery 内に作成し、モデル入力に基づいてタクシー運賃を予測します。最後に、モデルの性能を評価し、予測を行います。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

  • BigQuery を使用して一般公開データセットを見つける

  • タクシーの一般公開データセットをクエリし、探索する

  • バッチ予測に使用するトレーニングと評価のデータセットを作成する

  • 予測(線形回帰)モデルを BQML に作成する

  • 機械学習モデルの性能を評価する

必要なもの

  • Google Cloud Platform プロジェクト

  • Google Chrome や Mozilla Firefox などのブラウザ

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スコア

—/35

Calculate trips taken by Yellow taxi in each month of 2015

ステップを実行

/ 5

Calculate average speed of Yellow taxi trips in 2015

ステップを実行

/ 5

Test whether fields are good inputs to your fare forecasting model

ステップを実行

/ 5

Create a BigQuery dataset to store models

ステップを実行

/ 5

Create a taxifare model

ステップを実行

/ 5

Evaluate classification model performance

ステップを実行

/ 5

Predict taxi fare amount

ステップを実行

/ 5

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