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时间:2021-07-23 03:04编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 服务器 >

欢迎来到Hoefffing Tree机器学习系列的第2部分。本系列将教您如何在SAP HANA studio中构建可以执行培训模型的流项目。第二个视频现在在这里提供。关于如何创建培训模型的复习,请查看第一个视频和博客。

正如所承诺的,我们在发布视频的同时发布了第二个博客,为您提供了一个快速的概述,同时提供了一个即将到来的预览。尽管我们在studio中工作,但请记住本系列也适用于webide用户。如果您想在Web IDE中创建机器学习模型,请查看这篇博文。

下面是第2部分的概述,企业管理平台软件,并介绍接下来的内容。

第2部分是培训阶段的结论,其中包括创建和构建一个使用Hoefffing树训练算法来训练模型的项目。在本教程中,您将使用代码段构建项目。编译并运行项目后,您将从CSV文件上载数据并查看输出。您可以从下载代码段和源数据https://github.com/saphanaacademy/SDS。将此页面添加为书签,因为您将需要此处的资源,以便在本系列的后续视频中使用。GitHub中的代码不是正式的SAP代码;它是您将用于本教程系列的示例代码。

对于本视频,您将从声明中获得用于培训的数据_列车.csv文件。此文件包含收集的有关保险单类型、索赔人年龄、索赔金额、索赔人部门以及索赔是否欺诈的源数据。此数据将由输入流"in1"收集。

下面是数据查看:

在收集此数据之前,您需要创建和构建一个流项目。

创建和构建一个项目

在studio或Web IDE中,淘返利,创建一个新项目。然后,从Shau Hoefffding复制CCL_列车.ccl文件,并用刚复制的CCL替换项目中的默认CCL。由于流式分析的实用性,流式处理可以从任何地方获取数据—从CSV文件、XML文件、物联网设备等。

执行机器学习模型的CCL结构很简单:声明模型、设置模式、设置数据服务连接以及创建输入和输出流。一个输入流需要收集数据,一个输出流需要执行模型。在我们的示例中,我们有另一个输出流,用于在建模完成后收集所有结果。

以下是CCL的外观:

这些输入和输出模式反映了您在第一个视频中使用的模式,您在第一个视频中创建了培训模型。"DECLARE MODEL"语句设置模型的名称、输入和输出模式以及数据服务。输入流"in1"收集训练数据,大数据技术学什么,输出流"model\u stream"从"in1"收集数据并执行训练模型。另一个输出流"out1"收集所有结果。您可以将"out1"写入HANA表,或将其流式传输到任何地方。

继续之前,请确保您声明和执行的培训模型的名称与您在第1部分中创建的模型的名称相同。如果名称不匹配,项目将无法正常运行。在我们的例子中,名称是"hoeffdingtrain":

项目已经构建,所以现在您可以编译和运行它了。一旦启动并运行,它就可以连续接收数据并在您的模型上构建。打开输入和输出流,以便在上传时可以看到数据。

上传数据并查看输出

通过文件上传视图,上传索赔_列车.csv文件:

输入选项卡显示16行训练数据:

模型的准确性(在预测方面)随着数据的增加而增加。您可以在"输出"选项卡中查看精度:

一旦您的模型具有足够精确的输出(例如80%),如何获得大数据,您就可以开始使用它来预测未来事件。

下一步是什么?

请继续关注视频系列的第3部分(及其相关的博客文章),您将创建一个参考您的培训模式的评分模型。为了结束本系列,您将创建并构建一个项目,在该项目中,您可以执行评分模型,对未来的保险索赔进行计算,预测它们是否具有欺诈性。

有关机器学习模型的更多信息,请查看《流式分析开发人员指南》的模型管理部分。如果您对在WebIDE中创建机器学习模型感兴趣,云服务器主机,请查看这篇博文。

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