# Применение модели CatBoost в ClickHouse {#applying-catboost-model-in-clickhouse} [CatBoost](https://catboost.ai) — открытая программная библиотека разработанная компанией [Яндекс](https://yandex.ru/company/) для машинного обучения, которая использует схему градиентного бустинга. С помощью этой инструкции вы научитесь применять предобученные модели в ClickHouse: в результате вы запустите вывод модели из SQL. Чтобы применить модель CatBoost в ClickHouse: 1. [Создайте таблицу](#create-table). 2. [Вставьте данные в таблицу](#insert-data-to-table). 3. [Интегрируйте CatBoost в ClickHouse](#integrate-catboost-into-clickhouse) (Опциональный шаг). 4. [Запустите вывод модели из SQL](#run-model-inference). Подробнее об обучении моделей в CatBoost, см. [Обучение и применение моделей](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training). ## Перед началом работы {#prerequisites} Если у вас еще нет [Docker](https://docs.docker.com/install/), установите его. !!! note "Примечание" [Docker](https://www.docker.com) – это программная платформа для создания контейнеров, которые изолируют установку CatBoost и ClickHouse от остальной части системы. Перед применением модели CatBoost: **1.** Скачайте [Docker-образ](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) из реестра: ```bash $ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse ``` Данный Docker-образ содержит все необходимое для запуска CatBoost и ClickHouse: код, среду выполнения, библиотеки, переменные окружения и файлы конфигурации. **2.** Проверьте, что Docker-образ успешно скачался: ```bash $ docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB ``` **3.** Запустите Docker-контейнер основанный на данном образе: ```bash $ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse ``` ## 1. Создайте таблицу {#create-table} Чтобы создать таблицу для обучающей выборки: **1.** Запустите клиент ClickHouse: ```bash $ clickhouse client ``` !!! note "Примечание" Сервер ClickHouse уже запущен внутри Docker-контейнера. **2.** Создайте таблицу в ClickHouse с помощью следующей команды: ```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() ``` **3.** Выйдите из клиента ClickHouse: ```sql :) exit ``` ## 2. Вставьте данные в таблицу {#insert-data-to-table} Чтобы вставить данные: **1.** Выполните следующую команду: ```bash $ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv ``` **2.** Запустите клиент ClickHouse: ```bash $ clickhouse client ``` **3.** Проверьте, что данные успешно загрузились: ```sql :) SELECT count() FROM amazon_train SELECT count() FROM amazon_train +-count()-+ | 65538 | +---------+ ``` ## 3. Интегрируйте CatBoost в ClickHouse {#integrate-catboost-into-clickhouse} !!! note "Примечание" **Опциональный шаг.** Docker-образ содержит все необходимое для запуска CatBoost и ClickHouse. Чтобы интегрировать CatBoost в ClickHouse: **1.** Создайте библиотеку для оценки модели. Наиболее быстрый способ оценить модель CatBoost — это скомпилировать библиотеку `libcatboostmodel.`. Подробнее о том, как скомпилировать библиотеку, читайте в [документации CatBoost](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html). **2.** Создайте в любом месте новую директорию с произвольным названием, например `data` и поместите в нее созданную библиотеку. Docker-образ уже содержит библиотеку `data/libcatboostmodel.so`. **3.** Создайте в любом месте новую директорию для конфигурации модели с произвольным названием, например `models`. **4.** Создайте файл конфигурации модели с произвольным названием, например `models/amazon_model.xml`. **5.** Опишите конфигурацию модели: ```xml catboost amazon /home/catboost/tutorial/catboost_model.bin 0 ``` **6.** Добавьте в конфигурацию ClickHouse путь к CatBoost и конфигурации модели: ```xml /home/catboost/data/libcatboostmodel.so /home/catboost/models/*_model.xml ``` ## 4. Запустите вывод модели из SQL {#run-model-inference} Для тестирования модели запустите клиент ClickHouse `$ clickhouse client`. Проверьте, что модель работает: ```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 "Примечание" Функция [modelEvaluate](../query_language/functions/other_functions.md#function-modelevaluate) возвращает кортежи (tuple) с исходными прогнозами по классам для моделей с несколькими классами. Спрогнозируйте вероятность: ```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 "Примечание" Подробнее про функцию [exp()](../query_language/functions/math_functions.md). Посчитайте логистическую функцию потерь (LogLoss) на всей выборке: ```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 "Примечание" Подробнее про функции [avg()](../query_language/agg_functions/reference.md#agg_function-avg), [log()](../query_language/functions/math_functions.md).