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机器学习SQL用户手册

更新时间:2018-08-29 10:21:42

产品概述

机器学习SQL提供以SQL的方式训练和预测机器学习模型。利用机器学习SQL,您可以迅速对DMS中已有的数据库数据进行更深入的分析和建模,提升对数据的分析效率,盘活对历史数据的利用率,最终达到以数据驱动产生的目的。

  • 目前机器学习SQL支持的数据库类型有:

    • MySQL
  • 目前机器学习SQL支持的机器学习算法有:

    • Kmeans 聚类
    • Linear regression 回归分析
    • Logistic regression 二元分类
    • 决策树二元分类
    • 随机森林二元分类

机器学习SQL旨在帮助企业降低在机器学习领域的成本。一是人员成本,资深的机器学习算法科学家都比较稀缺,用人成本较高。二是算法科学家与业务人员的沟通成本,懂业务的人员未必能掌握机器学习的算法,但只需要掌握SQL,就能尝试解决部分机器学习场景的问题。

  • “机器学习SQL”优势
    • SQL作为数据访问的常用方式,大多数的工程师都能掌握,降低学习其他语言的成本。
    • 减少数据的导出步骤。一般情况下,遇到机器学习的问题,都需要导出数据到专业的平台或工具上才能解决,现在只需在DMS一个环境内就足够了。
    • 提升解决问题/做出决策的效率。

入口

“机器学习SQL”第一版在个人版的DMS中上线,你可以通过导航栏的“SQL操作”中看到它:7

入门课程

  • 界面介绍 8

    • 1:SQL编辑区。同“SQL窗口”,在这里编辑你想要执行的SQL。
    • 2:执行结果区。同“SQL窗口”,在这里可以看到每一句SQL执行的结果。
    • 3:机器学习场景区。为了帮助新人快速了解机器学习能解决怎样的场景问题(要记得学会举一反三哦),在这里会不定时丰富场景供用户浏览。
  • 场景介绍

    • 按照算法类别进行分类,单击“+”号展开场景,单击“-”号收回。
    • 每种算法类别会不定时更新多种场景,双击场景的item标签即可粘贴进SQL编辑区。(如果SQL编辑区是空白的,整个场景粘贴进去后,即可按“执行”或“F8”运行起来看看效果)

使用说明

  • SQL操作与SQL语法同“跨实例SQL查询”窗口,不过在“机器学习SQL”窗口使用本实例就足够了。
  • 如果第一次访问“机器学习SQL”窗口,会自动帮您创建一个本实例的dblink,名字前缀为“machinelearning_default”,可以在“跨实例SQL查询”窗口编辑维护。
  • 除以上两点外,“机器学习SQL”窗口主要注意支持的机器学习功能即可——机器学习功能的表现形式为机器学习函数。函数的输入与输出定义与功能说明,请参考“算法函数说明”一节。
  • 右侧的机器学习场景会不定时丰富,您可以在此参考函数是如何使用的。

算法函数说明

算法 Functions 具体说明
聚类 auto_cluster_learn、auto_cluster_predict 自动智能选取最好聚类算法(Plan)
Kmeans kmeans_learn、kmeans_predict [Kmeans]
回归 auto_regression_learn、auto_regression_predict 自动智能选取最好的回归算法(Plan)
Linear Regression regression_learn、regression_predict [Linear Regression]
0/1分类 auto_binary_classify_learn、auto_binary_classify_predict 自动智能选取最好的二元分类算法(Plan)
Logistic Regression logistic_learn、logistic_predict [Logistic Regression]
Decision Tree(classify) cla_decision_tree_learn、cla_decision_tree_predict [Decision Tree]
Random Forest random_forest_learn、random_forest_predict [Random Forest]

Model Functions

model_explain

  • 格式:string model_explain(model)
  • 输入:
名称 类型 说明
model VARBINARY 模型
  • 输出:model 的说明、训练结果、效果等。

算法细节

Kmeans

介绍:无监督学习的聚类算法

函数:kmeans_learn

  • 格式:model kmeans_learn (json | string | array feature, int k)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
K int 聚类个数
  • 输出
名称 类型 说明
model VARBINARY 模型输出

函数:kmeans_predict

  • 格式:int kmeans_predict(model, json | string | array feature)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
model VARBINARY 模型
  • 输出:
名称 类型 说明
result int 所属的类别

Linear Regression

介绍:线性回归,可预测连续值的输出。

函数:regression_learn

  • 格式:model regression_learn(json | string | array feature, double | int label)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
label int 观测值
label double 观测值
  • 输出:
名称 类型 说明
model VARBINARY 模型输出

函数:regression_predict

  • 格式:double regression_predict(model, json | string | array feature)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
model VARBINARY 模型
  • 输出:
名称 类型 说明
result double 预测值

Logistic Regression

介绍:监督学习算法,用于做0/1分类。

函数:logistic_learn

  • 格式:model logistic_learn(json | string | array feature, double | int label)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
label int 观测值,一定要0或者1
label double 观测值,一定要0或者1
  • 输出:
名称 类型 说明
model VARBINARY 模型输出

函数:logistic_predict

  • 格式:int logistic_predict(model, json | string | array feature)
  • 输入:
名称 类型 说明
feature json 向量特征,只能输入jsonarray。例:’[1,2,3]’、’[3.5,2,5.2]’
feature arrary 同上,例:array[1,2,3]。
featureJsonStr string string表达的jsonarray
model VARBINARY 模型
  • 输出:
名称 类型 说明
result double 预测值,0或者1