BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測
GSP246
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。
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BigQuery を使用して一般公開データセットを見つける
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タクシーの一般公開データセットをクエリし、探索する
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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
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予測（線形回帰）モデルを BQML に作成する
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機械学習モデルの性能を評価する
必要なもの
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スコア
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Calculate trips taken by Yellow taxi in each month of 2015
/ 10
Calculate average speed of Yellow taxi trips in 2015
/ 10
Test whether fields are good inputs to your fare forecasting model
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Create a BigQuery dataset to store models
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Create a taxifare model
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Evaluate classification model performance
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Predict taxi fare amount
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