在BigQuery ML中，可以使用ML.ENCODER函数对字符串特征进行编码以进行预测。该函数可以将字符串特征转换为整数标签，以便在机器学习模型中使用。

下面是一个示例，演示如何使用ML.ENCODER函数对字符串特征进行编码：

CREATE OR REPLACE MODEL mymodel
OPTIONS(model_type='linear_reg') AS
SELECT
  ML.ENCODER(feature_column) AS encoded_feature,
  target_column
FROM
  `project.dataset.table`

在上面的示例中，feature_column是要编码的字符串特征列，target_column是目标变量列。ML.ENCODER函数将feature_column转换为整数编码的encoded_feature列，并在训练模型时使用。

要进行预测，可以使用以下代码：

SELECT
  ML.PREDICT(MODEL mymodel,
    (SELECT ML.ENCODER(feature_column) AS encoded_feature
    FROM `project.dataset.table`
    WHERE )) AS predicted_value

在上面的代码中，feature_column是要编码的字符串特征列，是选择要进行预测的数据的条件。ML.PREDICT函数使用已训练的模型mymodel对新数据进行预测，并返回预测值。

这是一个简单的示例，展示了如何使用BigQuery ML对字符串特征进行编码以进行预测。实际应用中，您可能需要根据具体的数据和模型类型进行适当的调整。