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Update apply-catboost-model.md
This commit is contained in:
commit
4fab6bec4e
@ -1,6 +1,4 @@
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machine_translated: true
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machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
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toc_priority: 41
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toc_priority: 41
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toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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@ -10,10 +8,10 @@ toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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[CatBoost](https://catboost.ai) 是一个由[Yandex](https://yandex.com/company/)开发的开源免费机器学习库。
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[CatBoost](https://catboost.ai) 是一个由[Yandex](https://yandex.com/company/)开发的开源免费机器学习库。
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通过这篇指导,您将学会如何用SQL建模,使用ClickHouse预先训练好的模型来推断数据。
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通过本篇文档,您将学会如何用SQL语句调用已经存放在Clickhouse中的预训练模型来预测数据。
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在ClickHouse中应用CatBoost模型的一般过程:
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为了在ClickHouse中应用CatBoost模型,需要进行如下步骤:
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1. [创建数据表](#create-table).
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1. [创建数据表](#create-table).
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2. [将数据插入到表中](#insert-data-to-table).
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2. [将数据插入到表中](#insert-data-to-table).
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@ -22,24 +20,26 @@ toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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有关训练CatBoost模型的详细信息,请参阅 [训练和模型应用](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
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有关训练CatBoost模型的详细信息,请参阅 [训练和模型应用](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
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您可以通过[RELOAD MODEL](https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/statements/system/#query_language-system-reload-model)与[RELOAD MODELS](https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/statements/system/#query_language-system-reload-models)语句来重载CatBoost模型。
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## 先决条件 {#prerequisites}
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## 先决条件 {#prerequisites}
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请先安装 [Docker](https://docs.docker.com/install/)。
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请先安装 [Docker](https://docs.docker.com/install/)。
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!!! note "注"
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!!! note "注"
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[Docker](https://www.docker.com) 是一个软件平台,用户可以用来创建独立于其余系统、集成CatBoost和ClickHouse的容器。
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[Docker](https://www.docker.com) 是一个软件平台,用户可以用Docker来创建独立于已有系统并集成了CatBoost和ClickHouse的容器。
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在应用CatBoost模型之前:
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在应用CatBoost模型之前:
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**1.** 从容器仓库拉取docker映像 (https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) :
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**1.** 从容器仓库拉取示例docker镜像 (https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) :
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``` bash
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``` bash
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$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
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$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
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```
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```
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此Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容:代码、运行环境、库、环境变量和配置文件。
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此示例Docker镜像包含运行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。
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**2.** 确保已成功拉取Docker映像:
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**2.** 确保已成功拉取Docker镜像:
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``` bash
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``` bash
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$ docker image ls
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$ docker image ls
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@ -47,7 +47,7 @@ REPOSITORY TAG IMAGE ID CR
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yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB
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yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB
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```
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```
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**3.** 基于此映像启动一个Docker容器:
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**3.** 基于此镜像启动一个Docker容器:
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``` bash
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``` bash
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$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
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$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
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@ -124,9 +124,9 @@ FROM amazon_train
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## 3. 将CatBoost集成到ClickHouse中 {#integrate-catboost-into-clickhouse}
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## 3. 将CatBoost集成到ClickHouse中 {#integrate-catboost-into-clickhouse}
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!!! note "注"
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!!! note "注"
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**可跳过。** Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容。
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**可跳过。** 示例Docker映像已经包含了运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容。
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CatBoost集成到ClickHouse步骤:
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为了将CatBoost集成进ClickHouse,需要进行如下步骤:
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**1.** 构建评估库。
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**1.** 构建评估库。
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@ -134,13 +134,13 @@ CatBoost集成到ClickHouse步骤:
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有关如何构建库文件的详细信息,请参阅 [CatBoost文件](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
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有关如何构建库文件的详细信息,请参阅 [CatBoost文件](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
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**2.** 创建一个新目录(位置与名称可随意指定), 如 `data` 并将创建的库文件放入其中。 Docker映像已经包含了库 `data/libcatboostmodel.so`.
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**2.** 创建一个新目录(位置与名称可随意指定), 如 `data` 并将创建的库文件放入其中。 示例Docker镜像已经包含了库 `data/libcatboostmodel.so`.
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**3.** 创建一个新目录来放配置模型, 如 `models`.
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**3.** 创建一个新目录来放配置模型, 如 `models`.
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**4.** 创建一个模型配置文件,如 `models/amazon_model.xml`.
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**4.** 创建一个模型配置文件,如 `models/amazon_model.xml`.
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**5.** 描述模型配置:
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**5.** 修改模型配置:
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``` xml
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``` xml
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<models>
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<models>
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@ -165,9 +165,9 @@ CatBoost集成到ClickHouse步骤:
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<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
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<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
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```
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```
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## 4. 运行从SQL推断的模型 {#run-model-inference}
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## 4. 使用SQL调用预测模型 {#run-model-inference}
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测试模型是否正常,运行ClickHouse客户端 `$ clickhouse client`.
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为了测试模型是否正常,可以使用ClickHouse客户端 `$ clickhouse client`.
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让我们确保模型能正常工作:
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让我们确保模型能正常工作:
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@ -189,7 +189,7 @@ LIMIT 10
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```
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```
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!!! note "注"
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!!! note "注"
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函数 [modelEvaluate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) 返回带有多类模型的每类原始预测的元组。
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函数 [modelEvaluate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) 会对多类别模型返回一个元组,其中包含每一类别的原始预测值。
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执行预测:
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执行预测:
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