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颠覆MLOps：增强版BigQuery ML UI实现无缝模型创建与管理
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了BigQuery ML UI的增强功能，简化了模型创建、管理和预测的流程。用户可以通过引导式SQL快速创建模型，准备数据，并使用ML.PREDICT进行预测，从而提升了机器学习工作流程的效率。
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关键要点
- BigQuery ML UI的增强功能简化了模型创建、管理和预测的流程。
- 用户可以通过引导式SQL快速创建模型并准备数据。
- 可以直接在模型创建流程中保存SQL查询。
- 示例中使用美国人口普查数据创建逻辑回归模型预测收入等级。
- 数据集被分为训练、评估和预测集，80%用于训练，20%用于评估和预测。
- 在BigQuery UI中创建模型时选择数据集和模型名称。
- 选择分类作为建模目标，并选择逻辑回归作为模型类型。
- 使用ML.PREDICT函数进行预测，生成收入等级的预测结果。
- 这些UI增强功能为BigQuery ML用户提供了更直观和高效的体验。
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