サポートされている入力特徴タイプ

BigQuery ML は、モデルタイプごとに異なる入力特徴タイプをサポートしています。次の表に、サポートされている入力特徴タイプを示します。

モデルカテゴリ	モデルタイプ	数値型（INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC、FLOAT64）	カテゴリ型（BOOL、STRING、BYTES、DATE、DATETIME）	TIMESTAMP	STRUCT	GEOGRAPHY	ARRAY<数値型>	ARRAY<カテゴリ型>	ARRAY<STRUCT<INT64、数値型>>
教師ありの学習	線形回帰とロジスティック回帰	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
	ディープ ニューラル ネットワーク	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	ワイド＆ディープ	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	ブーストされたツリー	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	AutoML Tables	✔	✔	✔	✔		✔	✔
教師なし学習	K 平均法	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
	PCA	✔	✔	✔	✔		✔	✔
	オートエンコーダ	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
時系列モデル	ARIMA_PLUS_XREG	✔	✔	✔	✔			✔	✔

注: 行列分解モデルと ARIMA_PLUS モデルには、特別な入力特徴タイプがあります。ARIMA_PLUS_XREG でリストされている入力タイプは、外部リグレッサー専用です。

密ベクトル入力

BigQuery ML は、モデルのトレーニング中に ARRAY<numerical> を密ベクトル入力としてサポートしています。エンベディング機能は、特別な種類の密ベクトルです。詳細については、ML.GENERATE_EMBEDDING 関数をご覧ください。

スパース入力

BigQuery ML は、モデルのトレーニング中のスパース入力として ARRAY<STRUCT> をサポートしています。各構造体には、ゼロベースのインデックスを表す INT64 値と、対応する値を表す数値型が含まれています。

次に示すのは、整数配列 [0,1,0,0,0,0,1] のスパース テンソル入力の例です。

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