dtcid、labelがあることを前提としています。Storeの特徴を使用してモデルをトレーニングすると、モデルは特徴への参照を保持します。Storeから特徴値を取得するように選択できます。モデルで使用されるフィーチャの主キーを指定する必要があります。必要な機能を取得します。その後、スコアリング中に必要に応じて特徴値を結合します。log_model方法を使用してモデルをログに記録する必要があります。使用してモデルをトレーニングする必要があります。使用してモデルをトレーニングする前に何らかの方法で変更した場合、推論にモデルを使用するときに変更は適用されません。これにより、モデルのパフォーマンスが低下します。フレームワークがサポートされています。‘prediction’特徴量メタデータでパッケージ化されたモデルをスコアリングするときにカスタム特徴値を使用する既定では、特徴メタデータと共にパッケージ化されたモデルは、推論時に特徴量テーブルから特徴を検索します。つの機能を持つモデルをパッケージ化するとします。カスタム値を指定できます。スコアリングに使用します。Storeトレーニングする。列として追加データを含めます。特徴量total_purchases_30dと外部列browserを使用します。列が含まれている必要があります。使用できるようになります。特徴値を取得し、推論時に提供された値を結合します。モデルで使用されるフィーチャの主キーを指定する必要があります。時系列特徴量テーブルを使用するモデルはサポートされていません。score_batchを使用します。トレーニングするモデルを参照し、特徴量テーブルを使用してバッチ推論を実行します。NaNのいずれかになります。モデルの実装では、両方の値を処理できる必要があります。モデルサービングを使用するオンラインアプリケーションの場合、返される値はNoneまたはNaNいずれかになります。