지원되는 입력 특성 유형

BigQuery ML은 여러 모델 유형에 대해 서로 다른 입력 특성 유형을 지원합니다. 다음 표는 지원되는 입력 특성 유형을 보여줍니다.

모델 카테고리	모델 유형	숫자 유형(INT64, NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64)	카테고리 유형(BOOL, STRING, BYTES, DATE, DATETIME)	TIMESTAMP	STRUCT	GEOGRAPHY	ARRAY<Numeric types>	ARRAY<Categorical types>	ARRAY<STRUCT<INT64, Numeric types>>
지도 학습	선형 및 로지스틱 회귀	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
	심층신경망	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	와이드 앤 딥	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	부스티드 트리	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	AutoML Tables	✔	✔	✔	✔		✔	✔
비지도 학습	k-평균	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
	PCA	✔	✔	✔	✔		✔	✔
	Autoencoder	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
시계열 모델	ARIMA_PLUS_XREG	✔	✔	✔	✔			✔	✔

참고: 행렬 분해 및 ARIMA_PLUS 모델에는 특별한 입력 특성 유형이 있습니다. ARIMA_PLUS_XREG에 나열된 입력 유형은 외부 회귀 전용입니다.

밀집 벡터 입력

BigQuery ML은 ARRAY<numerical>를 모델 학습 중 밀집 벡터 입력으로 지원합니다. 임베딩 특성은 특수한 유형의 밀집 벡터입니다. 자세한 내용은 ML.GENERATE_EMBEDDING 함수를 참조하세요.

희소 입력

BigQuery ML은 ARRAY<STRUCT>를 모델 학습 중 희소 입력으로 지원합니다. 각 구조체에는 해당 0 기반 색인을 나타내는 INT64 값과 해당 값을 나타내는 숫자 유형이 포함됩니다.

다음은 정수 배열 [0,1,0,0,0,0,1]의 희소 텐서 입력 예시입니다.

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