30、低代码与全定制：机器学习模型构建指南

低代码与全定制：机器学习模型构建指南

1. 低代码构建 ML 模型的 BQML

1.1 BQML 模型训练参数

在使用 BQML 构建机器学习模型时，有许多参数可以调整，以优化模型的性能。以下是一些常见的参数：
- L2_REG ：指定 L2 正则化参数。
- EARLY_STOP ：若设置为 TRUE，当性能提升低于某个阈值时，训练过程将提前停止，选项为 TRUE 和 FALSE。
- LEARN_RATE ：仅适用于 Boosted_Tree_Models，指定学习率，控制提升过程中每次迭代的步长。
- INPUT_LABEL_COLS ：指定包含输入特征和标签的列名。
- MAX_ITERATIONS ：仅适用于 Boosted_Tree_Models，指定要执行的最大提升迭代次数。
- MIN_REL_PROGRESS ：指定继续训练所需的最小相对进度。
- DATA_SPLIT_METHOD ：指定将数据拆分为训练集和验证集的方法，包括 ‘AUTO_SPLIT’（算法自动拆分）、’RANDOM’（随机拆分）、’CUSTOM’（用户自定义拆分）、’SEQ’（顺序拆分）和 ‘NO_SPLIT’（不拆分，使用所有数据进行训练）。
- DATA_SPLIT_EVAL_FRACTION ：指定拆分数据时用于验证的数据比