mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-29 05:00:47 +00:00
d91c97d15d
* Replace underscores with hyphens * remove temporary code * fix style check * fix collapse
240 lines
7.4 KiB
Markdown
240 lines
7.4 KiB
Markdown
---
|
||
machine_translated: true
|
||
machine_translated_rev: e8cd92bba3269f47787db090899f7c242adf7818
|
||
toc_priority: 41
|
||
toc_title: CatBoost Modellerini Uygulamak
|
||
---
|
||
|
||
# Clickhouse’da Bir Catboost Modeli Uygulamak {#applying-catboost-model-in-clickhouse}
|
||
|
||
[CatBoost](https://catboost.ai) geliştirilen ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir GRA anddi libraryent kütüphan aesidir. [Yandex](https://yandex.com/company/) makine öğrenimi için.
|
||
|
||
Bu Talimatla, Sql’den model çıkarımı çalıştırarak Clickhouse’da önceden eğitilmiş modelleri uygulamayı öğreneceksiniz.
|
||
|
||
Clickhouse’da bir CatBoost modeli uygulamak için:
|
||
|
||
1. [Tablo oluşturma](#create-table).
|
||
2. [Verileri tabloya ekleme](#insert-data-to-table).
|
||
3. [Catboost’u Clickhouse’a entegre edin](#integrate-catboost-into-clickhouse) (İsteğe bağlı adım).
|
||
4. [SQL’DEN Model Çıkarımını çalıştırın](#run-model-inference).
|
||
|
||
Eğitim CatBoost modelleri hakkında daha fazla bilgi için bkz [Eğitim ve uygulama modelleri](https://catboost.ai/docs/features/training.html#training).
|
||
|
||
## Önkoşullar {#prerequisites}
|
||
|
||
Eğer yoksa [Docker](https://docs.docker.com/install/) yine de yükleyin.
|
||
|
||
!!! note "Not"
|
||
[Docker](https://www.docker.com) sistemin geri kalanından bir CatBoost ve ClickHouse kurulumunu izole eden kaplar oluşturmanıza olanak sağlayan bir yazılım platformudur.
|
||
|
||
Bir CatBoost modeli uygulamadan önce:
|
||
|
||
**1.** P pullull the [Docker görüntü](https://hub.docker.com/r/yandex/tutorial-catboost-clickhouse) kayıt defter theinden:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ docker pull yandex/tutorial-catboost-clickhouse
|
||
```
|
||
|
||
Kod, çalışma zamanı, kütüphaneler, ortam değişkenleri ve Yapılandırma Dosyaları: bu Docker görüntü catboost ve ClickHouse çalıştırmak için gereken her şeyi içerir.
|
||
|
||
**2.** Docker görüntüsünün başarıyla çekildiğinden emin olun:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ docker image ls
|
||
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
|
||
yandex/tutorial-catboost-clickhouse latest 622e4d17945b 22 hours ago 1.37GB
|
||
```
|
||
|
||
**3.** Bu görüntüye dayalı bir Docker kabı başlatın:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ docker run -it -p 8888:8888 yandex/tutorial-catboost-clickhouse
|
||
```
|
||
|
||
## 1. Tablo oluşturma {#create-table}
|
||
|
||
Eğitim örneği için bir ClickHouse tablosu oluşturmak için:
|
||
|
||
**1.** Etkileşimli modda ClickHouse konsol istemcisini başlatın:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ clickhouse client
|
||
```
|
||
|
||
!!! note "Not"
|
||
Clickhouse sunucusu Docker kapsayıcısı içinde zaten çalışıyor.
|
||
|
||
**2.** Komutu kullanarak tablo oluşturun:
|
||
|
||
``` 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.** ClickHouse konsol istemcisinden çıkış:
|
||
|
||
``` sql
|
||
:) exit
|
||
```
|
||
|
||
## 2. Verileri tabloya ekleme {#insert-data-to-table}
|
||
|
||
Verileri eklemek için:
|
||
|
||
**1.** Aşağıdaki komutu çalıştırın:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ clickhouse client --host 127.0.0.1 --query 'INSERT INTO amazon_train FORMAT CSVWithNames' < ~/amazon/train.csv
|
||
```
|
||
|
||
**2.** Etkileşimli modda ClickHouse konsol istemcisini başlatın:
|
||
|
||
``` bash
|
||
$ clickhouse client
|
||
```
|
||
|
||
**3.** Verilerin yüklendiğinden emin olun:
|
||
|
||
``` sql
|
||
:) SELECT count() FROM amazon_train
|
||
|
||
SELECT count()
|
||
FROM amazon_train
|
||
|
||
+-count()-+
|
||
| 65538 |
|
||
+-------+
|
||
```
|
||
|
||
## 3. Catboost’u Clickhouse’a entegre edin {#integrate-catboost-into-clickhouse}
|
||
|
||
!!! note "Not"
|
||
**İsteğe bağlı adım.** Docker görüntü catboost ve ClickHouse çalıştırmak için gereken her şeyi içerir.
|
||
|
||
Catboost’u Clickhouse’a entegre etmek için:
|
||
|
||
**1.** Değerlendirme kitaplığı oluşturun.
|
||
|
||
Bir CatBoost modelini değerlendirmenin en hızlı yolu derlemedir `libcatboostmodel.<so|dll|dylib>` kitaplık. Kitaplığın nasıl oluşturulacağı hakkında daha fazla bilgi için bkz. [CatBoost belgeleri](https://catboost.ai/docs/concepts/c-plus-plus-api_dynamic-c-pluplus-wrapper.html).
|
||
|
||
**2.** Herhangi bir yerde ve herhangi bir adla yeni bir dizin oluşturun, örneğin, `data` ve oluşturulan kütüphaneyi içine koyun. Docker görüntüsü zaten kütüphaneyi içeriyor `data/libcatboostmodel.so`.
|
||
|
||
**3.** Yapılandırma modeli için herhangi bir yerde ve herhangi bir adla yeni bir dizin oluşturun, örneğin, `models`.
|
||
|
||
**4.** Örneğin, herhangi bir ada sahip bir model yapılandırma dosyası oluşturun, `models/amazon_model.xml`.
|
||
|
||
**5.** Model yapılandırmasını açıklayın:
|
||
|
||
``` xml
|
||
<models>
|
||
<model>
|
||
<!-- Model type. Now catboost only. -->
|
||
<type>catboost</type>
|
||
<!-- Model name. -->
|
||
<name>amazon</name>
|
||
<!-- Path to trained model. -->
|
||
<path>/home/catboost/tutorial/catboost_model.bin</path>
|
||
<!-- Update interval. -->
|
||
<lifetime>0</lifetime>
|
||
</model>
|
||
</models>
|
||
```
|
||
|
||
**6.** Catboost yolunu ve model yapılandırmasını ClickHouse yapılandırmasına ekleyin:
|
||
|
||
``` xml
|
||
<!-- File 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. SQL’DEN Model Çıkarımını çalıştırın {#run-model-inference}
|
||
|
||
Test modeli için ClickHouse istemcisini çalıştırın `$ clickhouse client`.
|
||
|
||
Modelin çalıştığından emin olalım:
|
||
|
||
``` 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 "Not"
|
||
İşlev [modelEvaluate](../sql-reference/functions/other-functions.md#function-modelevaluate) multiclass modelleri için sınıf başına ham tahminleri ile tuple döndürür.
|
||
|
||
Olasılığı tahmin edelim:
|
||
|
||
``` 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 "Not"
|
||
Hakkında daha fazla bilgi [exp()](../sql-reference/functions/math-functions.md) işlev.
|
||
|
||
Örnek üzerinde LogLoss hesaplayalım:
|
||
|
||
``` 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 "Not"
|
||
Hakkında daha fazla bilgi [avg()](../sql-reference/aggregate-functions/reference.md#agg_function-avg) ve [günlük()](../sql-reference/functions/math-functions.md) işlevler.
|
||
|
||
[Orijinal makale](https://clickhouse.tech/docs/en/guides/apply_catboost_model/) <!--hide-->
|