在ClickHouse中应用Catboost模型 

CatBoost 是一个自由和开源的梯度提升库开发 Yandex 用于机器学习。

通过此指令,您将学习如何通过从SQL运行模型推理在ClickHouse中应用预先训练好的模型。

在ClickHouse中应用CatBoost模型:

  1. 创建表.
  2. 将数据插入到表中.
  3. 碌莽禄into拢Integrate010-68520682\<url> (可选步骤)。
  4. 从SQL运行模型推理.

有关训练CatBoost模型的详细信息,请参阅 培训和应用模型.

先决条件 

如果你没有 Docker 然而,安装它。

在应用CatBoost模型之前:

1.码头窗口映像 从注册表:

$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse

此Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容:代码、运行时、库、环境变量和配置文件。

2. 确保已成功拉取Docker映像:

$ docker image ls
REPOSITORY                            TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
yandex/tutorial-catboost-clickhouse   latest              622e4d17945b        22 hours ago        1.37GB

3. 基于此映像启动一个Docker容器:

$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse

1. 创建表 

为训练样本创建ClickHouse表:

1. 在交互模式下启动ClickHouse控制台客户端:

$ clickhouse client

2. 使用以下命令创建表:

:) CREATE TABLE amazon_train
(
    date Date MATERIALIZED today(),
    ACTION UInt8,
    RESOURCE UInt32,
    MGR_ID UInt32,
    ROLE_ROLLUP_1 UInt32,
    ROLE_ROLLUP_2 UInt32,
    ROLE_DEPTNAME UInt32,
    ROLE_TITLE UInt32,
    ROLE_FAMILY_DESC UInt32,
    ROLE_FAMILY UInt32,
    ROLE_CODE UInt32
)
ENGINE = MergeTree ORDER BY date

3. 从ClickHouse控制台客户端退出:

:) exit

2. 将数据插入到表中 

插入数据:

1. 运行以下命令:

$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv

2. 在交互模式下启动ClickHouse控制台客户端:

$ clickhouse client

3. 确保数据已上传:

:) SELECT count() FROM amazon_train

SELECT count()
FROM amazon_train

+-count()-+
|   65538 |
+-------+

3. 碌莽禄into拢Integrate010-68520682\<url> 

碌莽禄to拢integrate010-68520682\<url>:

1. 构建评估库。

评估CatBoost模型的最快方法是编译 libcatboostmodel.<so|dll|dylib> 图书馆. 有关如何构建库的详细信息,请参阅 CatBoost文件.

2. 例如,在任何地方和任何名称创建一个新目录, data 并将创建的库放入其中。 Docker映像已经包含了库 data/libcatboostmodel.so.

3. 例如,在任何地方和任何名称为config model创建一个新目录, models.

4. 创建具有任意名称的模型配置文件,例如, models/amazon_model.xml.

5. 描述模型配置:

<models>
    <model>
        <!-- Model type. Now catboost only. -->
        <type>catboost</type>
        <!-- Model name. -->
        <name>amazon</name>
        <!-- Path to trained model. -->
        <path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
        <!-- Update interval. -->
        <lifetime>0</lifetime>
    </model>
</models>

6. 将CatBoost的路径和模型配置添加到ClickHouse配置:

<!-- File etc/clickhouse-server/config.d/models_config.xml. -->
<catboost_dynamic_library_path>/home/catboost/data/libcatboostmodel.so</catboost_dynamic_library_path>
<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>

4. 从SQL运行模型推理 

对于测试模型,运行ClickHouse客户端 $ clickhouse client.

让我们确保模型正常工作:

:) SELECT
    modelEvaluate('amazon',
                RESOURCE,
                MGR_ID,
                ROLE_ROLLUP_1,
                ROLE_ROLLUP_2,
                ROLE_DEPTNAME,
                ROLE_TITLE,
                ROLE_FAMILY_DESC,
                ROLE_FAMILY,
                ROLE_CODE) > 0 AS prediction,
    ACTION AS target
FROM amazon_train
LIMIT 10

让我们预测一下:

:) SELECT
    modelEvaluate('amazon',
                RESOURCE,
                MGR_ID,
                ROLE_ROLLUP_1,
                ROLE_ROLLUP_2,
                ROLE_DEPTNAME,
                ROLE_TITLE,
                ROLE_FAMILY_DESC,
                ROLE_FAMILY,
                ROLE_CODE) AS prediction,
    1. / (1 + exp(-prediction)) AS probability,
    ACTION AS target
FROM amazon_train
LIMIT 10

让我们计算样本的LogLoss:

:) SELECT -avg(tg * log(prob) + (1 - tg) * log(1 - prob)) AS logloss
FROM
(
    SELECT
        modelEvaluate('amazon',
                    RESOURCE,
                    MGR_ID,
                    ROLE_ROLLUP_1,
                    ROLE_ROLLUP_2,
                    ROLE_DEPTNAME,
                    ROLE_TITLE,
                    ROLE_FAMILY_DESC,
                    ROLE_FAMILY,
                    ROLE_CODE) AS prediction,
        1. / (1. + exp(-prediction)) AS prob,
        ACTION AS tg
    FROM amazon_train
)

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