1. 检查输入数据的完整性和准确性。确保输入数据的所有列都有值，并且没有重复的记录。

2. 确保模型是正确训练的。使用BigQuery ML训练模型时，请注意训练数据是否具有足够多的样本和特征，并且模型和超参数是否正确指定。

3. 确认评估指标是否正确设置。使用BigQuery ML进行评估时，请检查评估指标是否正确。例如，如果您在分类问题上使用准确性作为评估指标，而模型是一个回归模型，则评估指标将返回null。

以下是一个示例，演示如何使用BigQuery ML对可预测的特征进行训练和评估：

-- 训练模型 CREATE OR REPLACE MODEL mydataset.my_model OPTIONS(model_type='linear_reg') AS SELECT feature1, feature2, feature3, target FROM mydataset.my_table WHERE ABS(MOD(FARM_FINGERPRINT(CAST(feature1 AS STRING)), 10)) < 8;

-- 评估模型 SELECT * FROM ML.EVALUATE(MODEL mydataset.my_model, ( SELECT feature1, feature2, feature3, target FROM mydataset.my_table WHERE ABS(MOD(FARM_FINGERPRINT(CAST(feature1 AS STRING)), 10)) >= 8 ) );