Model 为什么当我的数据集在Google BigQuery ML中只有2.4gb时，查询处理的字节数是100GB？
我为一个2.4gb的表运行了一个创建模型，该表不是外部的，它运行了14小时25分钟，如图所示 第一幅图显示，我的查询在运行时将处理2.4gb。 第二家说它处理了100GB的数据并收取了费用。知道原因吗？对于时间序列模型（假设您有），当启用自动arima进行自动超参数调整时，将在训练阶段拟合和评估多个候选模型。在这种情况下，input SELECT语句处理的字节数乘以候选模型数，候选模型数可由“训练”选项控制 此外，对于迭代模型，CREATEMODEL语句在50次迭代时停止Model 为什么当我的数据集在Google BigQuery ML中只有2.4gb时，查询处理的字节数是100GB？,model,google-bigquery,byte,training-data,Model,Google Bigquery,Byte,Training Data,我为一个2.4gb的表运行了一个创建模型，该表不是外部的，它运行了14小时25分钟，如图所示 第一幅图显示，我的查询在运行时将处理2.4gb。 第二家说它处理了100GB的数据并收取了费用。知道原因吗？对于时间序列模型（假设您有），当启用自动arima进行自动超参数调整时，将在训练阶段拟合和评估多个候选模型。在这种情况下，input SELECT语句处理的字节数乘以候选模型数，候选模型数可由“训练”选项控制 此外，对于迭代模型，CREATEMODEL语句在50次迭代时停止 结合以上两个事实和
结合以上两个事实和您的数字（2和100）-看起来是解释/回答了您的问题文档实际上让我找到了正确的答案。它说，如果我没有指定自动arima最大顺序，它会评估42个模型的最佳p，q常数。所以这里我的数据是2.4GB。so 2.4gb x 42~100GB