支援的輸入地圖項目類型

BigQuery ML 支援不同模型類型的不同輸入特徵類型。下表列出支援的輸入地圖項目類型：

模型類別	模型類型	數值類型 (INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC、FLOAT64)	類別型別 (BOOL、STRING、BYTES、DATE、DATETIME)	TIMESTAMP	STRUCT	GEOGRAPHY	ARRAY<數值類型>	ARRAY<Categorical types>	ARRAY<STRUCT<INT64, Numeric types>>
監督式學習	線性與邏輯迴歸	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
	深層類神經網路	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	廣度和深度	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	強化型樹狀結構	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	AutoML Tables	✔	✔	✔	✔		✔	✔
非監督式學習	K-means	✔	✔	✔	✔	✔	✔	✔
	PCA	✔	✔	✔	✔		✔	✔
	自動編碼器	✔	✔	✔	✔		✔	✔	✔
時間序列模型	ARIMA_PLUS_XREG	✔	✔	✔	✔			✔	✔

注意： 矩陣分解和 ARIMA_PLUS 模型有特殊的輸入特徵類型。ARIMA_PLUS_XREG 所列的輸入類型僅適用於外部回歸變項。

稠密向量輸入

BigQuery ML 支援在模型訓練期間以 ARRAY<numerical> 做為稠密向量輸入。嵌入功能是一種特殊的密集向量。詳情請參閱 ML.GENERATE_EMBEDDING 函式。

稀疏型輸入

BigQuery ML 支援在模型訓練期間使用 ARRAY<STRUCT> 做為稀疏輸入資料。每個結構體都包含 INT64 值，代表以零為基底的索引，以及數值類型，代表對應的值。

以下是整數陣列 [0,1,0,0,0,0,1] 的稀疏張量輸入範例：

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