模型创建

借助 BigQuery ML，您可以使用 SQL 根据 BigQuery 中的数据构建机器学习模型，并将其付诸使用。

BigQuery ML 中的典型模型开发工作流类似于以下工作流：

1. 使用 CREATE MODEL 语句创建模型。
2. 执行特征预处理。一些预处理是自动进行的，此外，您还可以在 TRANSFORM 子句中使用手动预处理函数执行其他预处理。
3. 通过执行超参数调节使模型适合训练数据，从而优化模型。
4. 评估模型，以评估它针对训练集外部的数据可能的表现，并视情况将其与其他模型进行比较。
5. 使用模型执行推断来分析数据。
6. 提供模型的可解释性，以阐明特定特征对给定预测结果以及模型整体情况的影响。
7. 详细了解如何使用模型权重来了解构成模型的组件。

由于您可以在 BigQuery ML 中使用许多不同类型的模型，因此每个模型可用的函数各不相同。如需了解每个模型可用的具体函数，请参阅每个模型的端到端用户体验历程。