ClickHouse/docs/ru/guides/apply-catboost-model.md
2022-08-26 13:37:11 -04:00

241 lines
9.7 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
slug: /ru/guides/apply-catboost-model
sidebar_position: 41
sidebar_label: "Применение модели CatBoost в ClickHouse"
---
# 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).
Вы можете перегрузить модели CatBoost, если их конфигурация была обновлена, без перезагрузки сервера. Для этого используйте системные запросы [RELOAD MODEL](../sql-reference/statements/system.md#query_language-system-reload-model) и [RELOAD MODELS](../sql-reference/statements/system.md#query_language-system-reload-models).
## 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 ORDER BY date
```
**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>
```
:::note "Примечание"
Вы можете позднее изменить путь к конфигурации модели CatBoost без перезагрузки сервера.
:::
## 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](../sql-reference/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()](../sql-reference/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()](../sql-reference/aggregate-functions/reference/avg.md#agg_function-avg), [log()](../sql-reference/functions/math-functions.md).
:::