1. Machine Learning with ClickHouse

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/ClickHouse-China

摘要

文档介绍了如何在ClickHouse中进行机器学习，重点展示了CatBoost模型的集成与应用，包括模型训练、保存、配置及在SQL中的使用。同时，文档还比较了简单线性回归和随机线性回归，指出前者仅支持单因子，而后者支持多因子。示例中通过CatBoost模型预测行程价格，并计算了均方误差（MSE）为3.8519197052953755。文档还提供了相关数据集的下载链接和使用文档。

AI总结

《1. Machine Learning with ClickHouse》

本文档主要介绍了如何在ClickHouse中使用机器学习功能，重点包括以下内容：

1. **数据集来源与使用**
- 使用的数据集为纽约市出租车和Uber行程数据，可以从[纽约市政府网站](https://www1.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page)下载，并通过[ClickHouse文档](https://clickhouse.yandex/docs/en/getting_started/example_datasets/nyc_taxi/)导入。
- 数据分析案例参考链接：[阅读更多](https://toddwschneider.com/posts/analyzing-1-1-billion-nyc-taxi-and-uber-trips-with-a-vengeance/)。

2. **CatBoost模型在ClickHouse中的应用**
- **步骤**：训练模型并保存为`my_favorite_model.bin`，构建CatBoost评估库，更新ClickHouse配置文件，并添加模型描述。
- **示例**：通过SQL查询应用CatBoost模型，预测行程价格。

     SELECT modelEvaluate('trip_price', trip_distance, toYear(pickup_datetime) - 2006, cab_type) AS prediction, total_amount FROM trips LIMIT 5  

结果展示了预测值与实际总金额的对比。
- **模型评估**：通过计算均方误差（MSE）评估模型性能，示例结果为`3.8519197052953755`。

3. **线性回归在ClickHouse中的实现**
- `simpleLinearRegression`实现为聚合函数，支持单因素回归，示例中训练了针对不同出租车类型的回归模型。

     SELECT cab_type, simpleLinearRegression(trip_distance, total_amount) FROM trips WHERE ... GROUP BY cab_type  

结果显示了不同出租车类型的回归系数。
- `stochasticLinearRegression`和`stochasticLogisticRegression`支持多因素回归，适合更复杂的场景。

4. **模型管理**
- ClickHouse支持多模型管理，用户可以通过SQL查询实现模型评估和应用。

总结来看，ClickHouse不仅支持CatBoost模型的训练与部署，还提供了线性回归等机器学习功能，并能够通过SQL完成模型管理和评估，简化了数据分析和机器学习的流程。