mirror of
https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git
synced 2024-09-30 05:30:51 +00:00
96 lines
4.5 KiB
Markdown
96 lines
4.5 KiB
Markdown
---
|
||
toc_priority: 64
|
||
toc_title: "Функции машинного обучения"
|
||
---
|
||
|
||
# Функции машинного обучения {#funktsii-mashinnogo-obucheniia}
|
||
|
||
## evalMLMethod (prediction) {#machine_learning_methods-evalmlmethod}
|
||
|
||
Предсказание с использованием подобранных регрессионных моделей.
|
||
|
||
### Stochastic Linear Regression {#stochastic-linear-regression}
|
||
|
||
Агрегатная функция [stochasticLinearRegression](../../sql-reference/functions/machine-learning-functions.md#agg_functions-stochasticlinearregression) реализует стохастический градиентный спуск, использую линейную модель и функцию потерь MSE.
|
||
|
||
### Stochastic Logistic Regression {#stochastic-logistic-regression}
|
||
|
||
Агрегатная функция [stochasticLogisticRegression](../../sql-reference/functions/machine-learning-functions.md#agg_functions-stochasticlogisticregression) реализует стохастический градиентный спуск для задачи бинарной классификации.
|
||
|
||
## bayesAB {#bayesab}
|
||
|
||
Сравнивает тестовые группы (варианты) и для каждой группы рассчитывает вероятность того, что эта группа окажется лучшей. Первая из перечисленных групп считается контрольной.
|
||
|
||
**Синтаксис**
|
||
|
||
``` sql
|
||
bayesAB(distribution_name, higher_is_better, variant_names, x, y)
|
||
```
|
||
|
||
**Аргументы**
|
||
|
||
- `distribution_name` — вероятностное распределение. [String](../../sql-reference/data-types/string.md). Возможные значения:
|
||
|
||
- `beta` для [Бета-распределения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Бета-распределение)
|
||
- `gamma` для [Гамма-распределения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Гамма-распределение)
|
||
|
||
- `higher_is_better` — способ определения предпочтений. [Boolean](../../sql-reference/data-types/boolean.md). Возможные значения:
|
||
|
||
- `0` — чем меньше значение, тем лучше
|
||
- `1` — чем больше значение, тем лучше
|
||
|
||
- `variant_names` — массив, содержащий названия вариантов. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([String](../../sql-reference/data-types/string.md)).
|
||
|
||
- `x` — массив, содержащий число проведенных тестов (испытаний) для каждого варианта. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)).
|
||
|
||
- `y` — массив, содержащий число успешных тестов (испытаний) для каждого варианта. [Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)).
|
||
|
||
!!! note "Замечание"
|
||
Все три массива должны иметь одинаковый размер. Все значения `x` и `y` должны быть неотрицательными числами (константами). Значение `y` не может превышать соответствующее значение `x`.
|
||
|
||
**Возвращаемые значения**
|
||
|
||
Для каждого варианта рассчитываются:
|
||
- `beats_control` — вероятность, что данный вариант превосходит контрольный в долгосрочной перспективе
|
||
- `to_be_best` — вероятность, что данный вариант является лучшим в долгосрочной перспективе
|
||
|
||
Тип: JSON.
|
||
|
||
**Пример**
|
||
|
||
Запрос:
|
||
|
||
``` sql
|
||
SELECT bayesAB('beta', 1, ['Control', 'A', 'B'], [3000., 3000., 3000.], [100., 90., 110.]) FORMAT PrettySpace;
|
||
```
|
||
|
||
Результат:
|
||
|
||
``` text
|
||
{
|
||
"data":[
|
||
{
|
||
"variant_name":"Control",
|
||
"x":3000,
|
||
"y":100,
|
||
"beats_control":0,
|
||
"to_be_best":0.22619
|
||
},
|
||
{
|
||
"variant_name":"A",
|
||
"x":3000,
|
||
"y":90,
|
||
"beats_control":0.23469,
|
||
"to_be_best":0.04671
|
||
},
|
||
{
|
||
"variant_name":"B",
|
||
"x":3000,
|
||
"y":110,
|
||
"beats_control":0.7580899999999999,
|
||
"to_be_best":0.7271
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|