Jenis fitur input yang didukung

BigQuery ML mendukung jenis fitur input yang berbeda untuk jenis model yang berbeda. Jenis fitur input yang didukung tercantum dalam tabel berikut:

Kategori Model	Jenis Model	Jenis numerik (INT64, NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64)	Jenis kategori (BOOL, STRING, BYTES, DATE, DATETIME)	TIMESTAMP	STRUCT	GEOGRAPHY	ARRAY<Jenis numerik>	ARRAY<Jenis kategoris>	ARRAY<STRUCT<INT64, Jenis numerik>>
Supervised Learning	Regresi Logistik & Linear	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
	Jaringan Neural Dalam	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	Wide-and-Deep	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	Pohon yang diperkuat	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	AutoML Tables	✔	✔	✔	✔		✔	✔
Unsupervised Learning	K-means	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
	PCA	✔	✔	✔	✔		✔	✔
	Autoencoder	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
Model Deret Waktu	ARIMA_PLUS_XREG	✔	✔	✔	✔			✔	✔

Catatan: Model Faktorisasi Matriks dan ARIMA_PLUS memiliki jenis fitur input khusus. Jenis input yang tercantum untuk ARIMA_PLUS_XREG hanya untuk regressor eksternal.

Input vektor rapat

BigQuery ML mendukung ARRAY<numerical> sebagai input vektor rapat selama pelatihan model. Fitur penyematan adalah jenis vektor padat khusus. lihat fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Input renggang

BigQuery ML mendukung ARRAY<STRUCT> sebagai input renggang selama pelatihan model. Setiap struktur berisi nilai INT64 yang mewakili indeks berbasis nol, dan jenis numerik yang mewakili nilai yang sesuai.

Berikut adalah contoh input tensor renggang untuk array bilangan bulat [0,1,0,0,0,0,1]:

ARRAY<STRUCT<k INT64, v INT64>>[(1, 1), (6, 1)] AS f1