mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-11-17 13:13:36 +00:00
89 lines
6.9 KiB
Markdown
89 lines
6.9 KiB
Markdown
---
|
||
sidebar_position: 221
|
||
---
|
||
|
||
# stochasticLinearRegression {#agg_functions-stochasticlinearregression}
|
||
|
||
Функция реализует стохастическую линейную регрессию. Поддерживает пользовательские параметры для скорости обучения, коэффициента регуляризации L2, размера mini-batch и имеет несколько методов обновления весов ([Adam](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam) (по умолчанию), [simple SGD](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent), [Momentum](https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Momentum), [Nesterov](https://mipt.ru/upload/medialibrary/d7e/41-91.pdf)).
|
||
|
||
### Параметры {#agg_functions-stochasticlinearregression-parameters}
|
||
|
||
Есть 4 настраиваемых параметра. Они передаются в функцию последовательно, однако не обязательно указывать все, используются значения по умолчанию, однако хорошая модель требует некоторой настройки параметров.
|
||
|
||
``` text
|
||
stochasticLinearRegression(1.0, 1.0, 10, 'SGD')
|
||
```
|
||
|
||
1. Скорость обучения — коэффициент длины шага, при выполнении градиентного спуска. Слишком большая скорость обучения может привести к бесконечным весам модели. По умолчанию `0.00001`.
|
||
2. Коэффициент регуляризации l2. Помогает предотвратить подгонку. По умолчанию `0.1`.
|
||
3. Размер mini-batch задаёт количество элементов, чьи градиенты будут вычислены и просуммированы при выполнении одного шага градиентного спуска. Чистый стохастический спуск использует один элемент, однако использование mini-batch (около 10 элементов) делает градиентные шаги более стабильными. По умолчанию `15`.
|
||
4. Метод обновления весов, можно выбрать один из следующих: `Adam` (по умолчанию), `SGD`, `Momentum`, `Nesterov`. `Momentum` и `Nesterov` более требовательные к вычислительным ресурсам и памяти, однако они имеют высокую скорость схождения и устойчивости методов стохастического градиента.
|
||
|
||
### Использование {#agg_functions-stochasticlinearregression-usage}
|
||
|
||
`stochasticLinearRegression` используется на двух этапах: построение модели и предсказание новых данных. Чтобы построить модель и сохранить её состояние для дальнейшего использования, мы используем комбинатор `-State`.
|
||
Для прогнозирования мы используем функцию [evalMLMethod](../../functions/machine-learning-functions.md#machine_learning_methods-evalmlmethod), которая принимает в качестве аргументов состояние и свойства для прогнозирования.
|
||
|
||
<a name="stochasticlinearregression-usage-fitting"></a>
|
||
|
||
**1.** Построение модели
|
||
|
||
Пример запроса:
|
||
|
||
``` sql
|
||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS train_data
|
||
(
|
||
param1 Float64,
|
||
param2 Float64,
|
||
target Float64
|
||
) ENGINE = Memory;
|
||
|
||
CREATE TABLE your_model ENGINE = Memory AS SELECT
|
||
stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0, 5, 'SGD')(target, param1, param2)
|
||
AS state FROM train_data;
|
||
```
|
||
|
||
Здесь нам также нужно вставить данные в таблицу `train_data`. Количество параметров не фиксировано, оно зависит только от количества аргументов, перешедших в `linearRegressionState`. Все они должны быть числовыми значениями.
|
||
Обратите внимание, что столбец с целевым значением (которое мы хотели бы научиться предсказывать) вставляется в качестве первого аргумента.
|
||
|
||
**2.** Прогнозирование
|
||
|
||
После сохранения состояния в таблице мы можем использовать его несколько раз для прогнозирования или смёржить с другими состояниями и создать новые, улучшенные модели.
|
||
|
||
```sql
|
||
WITH (SELECT state FROM your_model) AS model SELECT
|
||
evalMLMethod(model, param1, param2) FROM test_data
|
||
```
|
||
|
||
Запрос возвращает столбец прогнозируемых значений. Обратите внимание, что первый аргумент `evalMLMethod` это объект `AggregateFunctionState`, далее идут столбцы свойств.
|
||
|
||
`test_data` — это таблица, подобная `train_data`, но при этом может не содержать целевое значение.
|
||
|
||
### Примечания {#agg_functions-stochasticlinearregression-notes}
|
||
|
||
1. Объединить две модели можно следующим запросом:
|
||
|
||
<!-- -->
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT state1 + state2 FROM your_models
|
||
```
|
||
|
||
где таблица `your_models` содержит обе модели. Запрос вернёт новый объект `AggregateFunctionState`.
|
||
|
||
1. Пользователь может получать веса созданной модели для своих целей без сохранения модели, если не использовать комбинатор `-State`.
|
||
|
||
<!-- -->
|
||
|
||
```sql
|
||
SELECT stochasticLinearRegression(0.01)(target, param1, param2) FROM train_data
|
||
```
|
||
|
||
Подобный запрос строит модель и возвращает её веса, отвечающие параметрам моделей и смещение. Таким образом, в приведенном выше примере запрос вернет столбец с тремя значениями.
|
||
|
||
**Смотрите также**
|
||
|
||
- [stochasticLogisticRegression](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/stochasticlinearregression.md#agg_functions-stochasticlogisticregression)
|
||
- [Отличие линейной от логистической регрессии.](https://stackoverflow.com/questions/12146914/what-is-the-difference-between-linear-regression-and-logistic-regression)
|
||
|