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指定agg算法的Hint 功能描述 在进行agg算法时可以指定agg的方法。
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architecture_name 训练模型的算法类型。 取值范围：字符型，当前支持：logistic_regression、linear_regression、svm_classification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。
参数说明 model_name 对训练模型进行命名，模型名称具有唯一性约束。 取值范围：字符串，需要符合标识符命名规范。 architecture_name 训练模型的算法类型。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
DROP MODEL 功能描述 删除指定的训练模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： D
CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C
生效后的快照无法参与训练等任务。
processedtuples integer 训练涉及的元组数。 discardedtuples integer 未参加训练的不合格元组数。 preprocesstime real 数据预处理时长。 exectime real 训练时长。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。
batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置] 模型特征的长度，用于触发重新训练，模型训练后该参数自动更新。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
PREDICT BY 功能描述 利用完成训练的模型进行推测任务。 注意事项 当前版本形态暂不支持训练模型进行推测任务，不支持使用该语法。 父主题： P
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