29、低代码构建机器学习模型的选项

低代码构建机器学习模型的选项

1. 低代码构建机器学习模型的通用选项

在低代码构建机器学习模型时，有一些通用的选项可以设置，以下是这些选项的介绍：
- LS_INIT_LEARN_RATE ：为 LINE_SEARCH 策略设置初始学习率。
- WARM_START ：使用新的训练数据、新的模型选项或两者重新训练模型。
- AUTO_CLASS_WEIGHTS ：使用每个类的权重与该类的频率成反比来平衡类标签。
- CLASS_WEIGHTS ：定义每个类标签使用的权重。
- ENABLE_GLOBAL_EXPLAIN ：使用可解释人工智能计算全局解释，以评估全局特征重要性。
- CALCULATE_P_VALUES ：在训练期间计算p值和标准误差。
- FIT_INTERCEPT ：在训练期间为模型拟合截距。
- CATEGORY_ENCODING_METHOD ：指定对非数字特征使用的编码方法。

2. 创建深度学习模型

2.1 语法

以下是创建深度学习模型的语法，以及查询中需要提供的不同必需和可选参数：

{CREATE OR REPLACE MODEL} model_