サポートされている入力特徴タイプ

BigQuery ML は、モデルタイプごとに異なる入力特徴タイプをサポートしています。次の表に、サポートされている入力特徴タイプを示します。

モデルカテゴリ モデルタイプ 数値型（INT64、NUMERIC、BIGNUMERIC、FLOAT64） カテゴリ型（BOOL、STRING、BYTES、DATE、DATETIME） TIMESTAMP STRUCT GEOGRAPHY ARRAY<数値型> ARRAY<カテゴリ型> ARRAY<STRUCT<INT64、数値型>>
教師ありの学習 線形回帰とロジスティック回帰 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
ディープ ニューラル ネットワーク ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
ワイド＆ディープ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
ブーストされたツリー ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
AutoML Tables ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
教師なし学習 K 平均法 ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
PCA ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
オートエンコーダ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔
時系列モデル ARIMA_PLUS_XREG ✔ ✔ ✔ ✔ ✔ ✔

密ベクトル入力

BigQuery ML は、モデルのトレーニング中に ARRAY<numerical> を密ベクトル入力としてサポートしています。エンベディング機能は、特別な種類の密ベクトルです。詳細については、ML.GENERATE_EMBEDDING 関数をご覧ください。

スパース入力

BigQuery ML は、モデルのトレーニング中のスパース入力として ARRAY<STRUCT> をサポートしています。各構造体には、ゼロベースのインデックスを表す INT64 値と、対応する値を表す数値型が含まれています。

次に示すのは、整数配列 [0,1,0,0,0,0,1] のスパース テンソル入力の例です。

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