machine-learning - BigQuery GCP 回归模型问题

Question

我正在实验室工作，以在 GCP 上的 BigQuery 中构建回归模型。我几乎完全按照这些步骤操作，但是我运行的最后一个查询失败了。这就是我所做的。

1. 在 BigQuery 中，我单击“创建数据集”以使用默认选项创建数据集。

2. 我创建了一个表格并上传了一个 CSV 文件，该文件下载了股票价格的分时数据。该表包括以下列：时间（这只是报价编号）、价格和交易量。我保留了所有默认选项，但我勾选了“自动检测”选项。

3. 我运行了以下查询并将其保存到数据表中：

   WITH
     raw AS (
     SELECT
       Time,
       Price,
       LAG(Price, 1) OVER(ORDER BY Time) AS min_1_Price,
       LAG(Price, 2) OVER(ORDER BY Time) AS min_2_Price,
       LAG(Price, 3) OVER(ORDER BY Time) AS min_3_Price,
       LAG(Price, 4) OVER(ORDER BY Time) AS min_4_Price
     FROM
       `dataset.table`
     ORDER BY
       Time DESC ),
     raw_plus_trend AS (
     SELECT
       Time,
       Price,
       min_1_Price,
       IF (min_1_Price - min_2_Price > 0, 1, -1) AS min_1_trend,
       IF (min_2_Price - min_3_Price > 0, 1, -1) AS min_2_trend,
       IF (min_3_Price - min_4_Price > 0, 1, -1) AS min_3_trend
     FROM
       raw ),
     ml_data AS (
     SELECT
       Time,
       Price,
       min_1_Price AS day_prev_Price,
       IF (min_1_trend + min_2_trend + min_3_trend > 0, 1, -1) AS trend_3_day
     FROM
       raw_plus_trend )
   SELECT
     *
   FROM
     ml_data
   

4. 我通过运行此查询创建了一个回归模型：

   CREATE OR REPLACE MODEL `dataset.model`
   OPTIONS
     ( model_type='linear_reg',
       input_label_cols=['Price'],
       data_split_method='seq',
       data_split_eval_fraction=0.3,
       data_split_col='Time') AS
   SELECT
     Time,
     Price,
     day_prev_Price,
     trend_3_day
   FROM
     `dataset.model_data`
   

5. 这是我失败的地方。我运行了这个查询来做出预测，但它没有产生任何结果。我只是用 130000 作为我的时间，因为我表中的刻度只上升到 124256。

   SELECT
     *
   FROM
     ml.PREDICT(MODEL `dataset.model`,
       (
       SELECT
         *
       FROM
         `dataset.model_data`
       WHERE
         Time >= 130000) )
   

这里出了什么问题？最后，我还尝试了相同的查询，时间 >= 124256，它只产生了一行结果，结果与原始表中的价格相同。

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