支援的輸入特徵類型

BigQuery ML 支援不同模型類型的輸入特徵類型。下表列出支援的輸入特徵類型：

模型類別	模型類型	數值型別 (INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC、FLOAT64)	類別類型 (BOOL、STRING、BYTES、DATE、DATETIME)	TIMESTAMP	STRUCT	GEOGRAPHY	ARRAY<Numeric types>	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	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	提升樹	✔	✔		✔		✔	✔	✔
	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 列出的輸入類型僅適用於外部迴歸因子。

稠密型向量輸入

BigQuery ML 支援在模型訓練期間，將 ARRAY<numerical> 做為密集向量輸入。嵌入功能是特殊的密集向量類型。詳情請參閱 AI.GENERATE_EMBEDDING 函式。

稀疏輸入

BigQuery ML 支援在模型訓練期間，將 ARRAY<STRUCT> 做為稀疏輸入。每個結構體都包含代表以零為準的索引的 INT64 值，以及代表對應值的數值型別。

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