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Update apply-catboost-model.md
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alexey-milovidov 2022-01-20 07:24:01 +03:00 committed by GitHub
commit 4fab6bec4e
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/zh/guides/apply-catboost-model.md
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@ -1,6 +1,4 @@
--- ---
machine_translated: true
machine_translated_rev: 72537a2d527c63c07aa5d2361a8829f3895cf2bd
toc_priority: 41 toc_priority: 41
toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B" toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
--- ---
@ -10,10 +8,10 @@ toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
[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。 [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。
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。 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。
在ClickHouse中应用CatBoost模型的一般过程: 为了在ClickHouse中应用CatBoost模型，需要进行如下步骤：
1. [创建数据表](#create-table). 1. [创建数据表](#create-table).
2. [将数据插入到表中](#insert-data-to-table). 2. [将数据插入到表中](#insert-data-to-table).
@ -22,24 +20,26 @@ toc_title: "\u5E94\u7528CatBoost\u6A21\u578B"
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). 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).
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。
## 先决条件 {#prerequisites} ## 先决条件 {#prerequisites}
请先安装 [Docker](https://docs.docker.com/install/)。 请先安装 [Docker](https://docs.docker.com/install/)。
!!! note "注" !!! note "注"
[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。 [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。
在应用CatBoost模型之前: 在应用CatBoost模型之前:
**1.** 从容器仓库拉取docker映像 (https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) : **1.** 从容器仓库拉取示例docker镜像 (https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) :
``` bash ``` bash
$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse $ 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、运行环境、库、环境变量和配置文件。 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。
**2.** 确保已成功拉取Docker映像: **2.** 确保已成功拉取Docker镜像:
``` bash ``` bash
$ docker image ls $ docker image ls
@ -47,7 +47,7 @@ REPOSITORY TAG IMAGE ID CR
yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB
``` ```
**3.** 基于此映像启动一个Docker容器: **3.** 基于此镜像启动一个Docker容器:
``` bash ``` bash
$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse $ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
@ -124,9 +124,9 @@ FROM amazon_train
## 3. 将CatBoost集成到ClickHouse中 {#integrate-catboost-into-clickhouse} ## 3. 将CatBoost集成到ClickHouse中 {#integrate-catboost-into-clickhouse}
!!! note "注" !!! note "注"
**可跳过。** Docker映像包含运行CatBoost和ClickHouse所需的所有内容。 **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。
CatBoost集成到ClickHouse步骤: 为了将CatBoost集成进ClickHouse，需要进行如下步骤：
**1.** 构建评估库。 **1.** 构建评估库。
@ -134,13 +134,13 @@ CatBoost集成到ClickHouse步骤:
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). 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).
**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`. **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`.
**3.** 创建一个新目录来放配置模型, 如 `models`. **3.** 创建一个新目录来放配置模型, 如 `models`.
**4.** 创建一个模型配置文件，如 `models/amazon_model.xml`. **4.** 创建一个模型配置文件，如 `models/amazon_model.xml`.
**5.** 描述模型配置: **5.** 修改模型配置:
``` xml ``` xml
<models> <models>
@ -165,9 +165,9 @@ CatBoost集成到ClickHouse步骤:
<models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config> <models_config>/home/catboost/models/*_model.xml</models_config>
``` ```
## 4. 运行从SQL推断的模型 {#run-model-inference} ## 4. 使用SQL调用预测模型 {#run-model-inference}
测试模型是否正常，运行ClickHouse客户端 `$ clickhouse client`. 为了测试模型是否正常，可以使用ClickHouse客户端 `$ clickhouse client`.
让我们确保模型能正常工作: 让我们确保模型能正常工作:
@ -189,7 +189,7 @@ LIMIT 10
``` ```
!!! note "注" !!! note "注"
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。 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。
执行预测: 执行预测: