9、使用BQML进行特征转换与模型构建

最新推荐文章于 2025-09-19 12:00:52 发布
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分类专栏： 解码Vertex AI：MLOps实战指南 文章标签： BQML 特征转换 模型构建
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使用BQML进行特征转换与模型构建

1. 手动预处理功能

BQML提供了多种手动预处理功能，可在训练前对数据进行预处理。这些功能既可以在 TRANSFORM 子句中使用，也可以在其外部使用。预处理函数可分为标量函数（对单行操作）和分析函数（对所有行操作，并根据所有行的统计信息输出结果）。当在训练时的 TRANSFORM 子句中使用ML分析函数时，相同的统计信息会自动应用于预测输入。

以下是BigQuery支持的所有数据预处理函数列表：
| 函数名称 | 描述 |
| — | — |
| ML.BUCKETIZE | 根据提供的分割点将数值表达式划分为用户定义的类别 |
| ML.POLYNOMIAL_EXPAND | 生成给定数值特征集的多项式组合，直到指定的阶数 |
| ML.FEATURE_CROSS | 生成分类特征的特征交叉，直到指定的阶数 |
| ML.NGRAMS | 根据给定的n值范围，从标记数组中提取n - 元组 |
| ML.QUANTILE_BUCKETIZE | 根据多个桶将数值表达式划分为基于分位数的类别 |
| ML.HASH_BUCKETIZE | 将字符串表达式划分为固定数量的基于哈希的桶 |
| ML.MIN_MAX_SCALER | 将数值表达式缩放到[0, 1]范围，以所有行的最小值和最大值为边界 |
| ML.STANDARD_SCALER | 标准化数值表达式 |
| ML.MAX_ABS_SCALER | 通过除以最大绝对值将数值表达式缩放到[-1, 1]范围 |
| ML.ROB

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