mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-23 18:20:50 +00:00
230 lines
8.9 KiB
Markdown
230 lines
8.9 KiB
Markdown
# 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.<so|dll|dylib>`. 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
|
||
<models>
|
||
<model>
|
||
<!-- Тип модели. В настоящий момент ClickHouse предоставляет только модель catboost. -->
|
||
<type>catboost</type>
|
||
<!-- Имя модели. -->
|
||
<name>amazon</name>
|
||
<!-- Путь к обученной модели. -->
|
||
<path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
|
||
<!-- Интервал обновления. -->
|
||
<lifetime>0</lifetime>
|
||
</model>
|
||
</models>
|
||
```
|
||
|
||
**6.** Добавьте в конфигурацию ClickHouse путь к CatBoost и конфигурации модели:
|
||
|
||
```xml
|
||
<!-- Файл 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. 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). |