30、低代码构建机器学习模型：BQML 全解析

低代码构建机器学习模型：BQML 全解析

1. 低代码构建 ML 模型的参数选项

在构建机器学习模型时，有许多低代码选项可供使用，这些选项能帮助我们更灵活地调整模型的训练过程。以下是一些常见的参数及其作用：
- 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，可选值为 TRUE 和 FALSE。
- LEARN_RATE（仅适用于 Boosted_Tree_Models） ：指定学习率，它控制着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 ：指定继续训练过程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例。