ClickHouse/docs/es/guides/apply-catboost-model.md

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2020-03-30 08:25:29 +00:00
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2020-04-04 09:15:31 +00:00
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toc_title: "Aplicaci\xF3n de modelos CatBoost"
2020-03-30 08:25:29 +00:00
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# Aplicación de un modelo Catboost en ClickHouse {#applying-catboost-model-in-clickhouse}
[CatBoost](https://catboost.ai) es una biblioteca de impulso de gradiente libre y de código abierto desarrollada en [Yandex](https://yandex.com/company/) para el aprendizaje automático.
Con esta instrucción, aprenderá a aplicar modelos preentrenados en ClickHouse ejecutando la inferencia de modelos desde SQL.
Para aplicar un modelo CatBoost en ClickHouse:
1. [Crear una tabla](#create-table).
2. [Insertar los datos en la tabla](#insert-data-to-table).
3. [Integrar CatBoost en ClickHouse](#integrate-catboost-into-clickhouse) (Paso opcional).
4. [Ejecute la inferencia del modelo desde SQL](#run-model-inference).
Para obtener más información sobre la formación de modelos CatBoost, consulte [Entrenamiento y aplicación de modelos](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
## Requisito {#prerequisites}
2020-04-04 09:15:31 +00:00
Si no tienes el [Acoplador](https://docs.docker.com/install/) sin embargo, instalarlo.
!!! note "Nota"
[Acoplador](https://www.docker.com) es una plataforma de software que le permite crear contenedores que aíslan una instalación de CatBoost y ClickHouse del resto del sistema.
Antes de aplicar un modelo CatBoost:
2020-04-04 09:15:31 +00:00
**1.** Tire de la [Imagen de acoplador](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) del registro:
``` bash
$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
```
Esta imagen de Docker contiene todo lo que necesita para ejecutar CatBoost y ClickHouse: código, tiempo de ejecución, bibliotecas, variables de entorno y archivos de configuración.
**2.** Asegúrese de que la imagen de Docker se haya extraído correctamente:
``` bash
$ docker image ls
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB
```
**3.** Inicie un contenedor Docker basado en esta imagen:
``` bash
$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
```
## 1. Crear una tabla {#create-table}
Para crear una tabla ClickHouse para el ejemplo de capacitación:
**1.** Inicie el cliente de consola ClickHouse en el modo interactivo:
``` bash
$ clickhouse client
```
!!! note "Nota"
El servidor ClickHouse ya se está ejecutando dentro del contenedor Docker.
**2.** Cree la tabla usando el comando:
``` sql
:) 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.** Salir del cliente de la consola ClickHouse:
``` sql
:) exit
```
## 2. Insertar los datos en la tabla {#insert-data-to-table}
Para insertar los datos:
**1.** Ejecute el siguiente comando:
``` bash
$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv
```
**2.** Inicie el cliente de consola ClickHouse en el modo interactivo:
``` bash
$ clickhouse client
```
**3.** Asegúrese de que los datos se hayan cargado:
``` sql
:) SELECT count() FROM amazon_train
SELECT count()
FROM amazon_train
+-count()-+
| 65538 |
2020-04-04 09:15:31 +00:00
+-------+
```
## 3. Integrar CatBoost en ClickHouse {#integrate-catboost-into-clickhouse}
!!! note "Nota"
**Paso opcional.** La imagen de Docker contiene todo lo que necesita para ejecutar CatBoost y ClickHouse.
Para integrar CatBoost en ClickHouse:
**1.** Construir la biblioteca de evaluación.
La forma más rápida de evaluar un modelo CatBoost es compilar `libcatboostmodel.<so|dll|dylib>` biblioteca. Para obtener más información acerca de cómo construir la biblioteca, vea [Documentación de CatBoost](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
**2.** Cree un nuevo directorio en cualquier lugar y con cualquier nombre, por ejemplo, `data` y poner la biblioteca creada en ella. La imagen de Docker ya contiene la biblioteca `data/libcatboostmodel.so`.
**3.** Cree un nuevo directorio para el modelo de configuración en cualquier lugar y con cualquier nombre, por ejemplo, `models`.
**4.** Cree un archivo de configuración de modelo con cualquier nombre, por ejemplo, `models/amazon_model.xml`.
**5.** Describir la configuración del modelo:
``` xml
<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.** Agregue la ruta de acceso a CatBoost y la configuración del modelo a la configuración de ClickHouse:
``` xml
<!-- 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. Ejecute la inferencia del modelo desde SQL {#run-model-inference}
Para el modelo de prueba, ejecute el cliente ClickHouse `$ clickhouse client`.
2020-04-04 09:15:31 +00:00
Asegurémonos de que el modelo esté funcionando:
``` sql
:) 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
```
!!! note "Nota"
Función [modelEvaluar](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) devuelve tupla con predicciones sin procesar por clase para modelos multiclase.
Vamos a predecir la probabilidad:
``` sql
:) 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
```
!!! note "Nota"
Más información sobre [exp()](../sql-reference/functions/math-functions.md) función.
Vamos a calcular LogLoss en la muestra:
``` sql
:) 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
)
```
!!! note "Nota"
Más información sobre [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg) y [registro()](../sql-reference/functions/math-functions.md) función.
2020-04-04 09:15:31 +00:00
[Artículo Original](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->