Tipos de atributos de entrada admitidos

BigQuery ML admite diferentes tipos de atributos de entrada para diferentes tipos de modelos. Los tipos de atributos de entrada admitidos se enumeran en la siguiente tabla:

Categoría del modelo Tipos de modelos Tipos numéricos (INT64, NUMERIC, BIGNUMERIC, FLOAT64 ). Tipos categóricos (BOOL, STRING, BYTES, DATE, DATETIME) TIMESTAMP STRUCT GEOGRAPHY ARRAY<Tipos numéricos> ARRAY<Tipos categóricos> ARRAY<STRUCT<INT64, Tipos numéricos>>
Aprendizaje supervisado Regresión lineal y logística
Redes neuronales profundas
Algoritmo de amplitud y profundidad
Árboles con boosting
AutoML Tables
Aprendizaje no supervisado k-means
PCA
Codificador automático
Modelos de serie temporal ARIMA_PLUS_XREG

Entrada vectorial densa

BigQuery ML admite ARRAY<numerical> como entrada vectorial densa durante el entrenamiento de modelos. El atributo de incorporación es un tipo especial de vector denso. Consulta la función ML.GENERATE_EMBEDDING para obtener más información.

Entrada dispersa

BigQuery ML admite ARRAY<STRUCT> como entrada dispersa durante el entrenamiento de modelos. Cada struct contiene un valor INT64 que representa su índice basado en cero y un tipo numérico que representa el valor correspondiente.

A continuación, se muestra un ejemplo de una entrada de tensor disperso para el array de números enteros [0,1,0,0,0,0,1]:

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