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1. 使用ClickHouse进行机器学习.pdf

上传人: li 编号:29682 2021-02-07 64页 1.38MB

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本文主要介绍了ClickHouse数据库中机器学习的相关内容。首先,作者介绍了如何在ClickHouse中进行线性回归分析,包括普通线性回归和随机线性回归。其次,作者展示了如何将训练好的模型存储在ClickHouse中,并如何更新和应用这些模型。此外,文章还提到了如何使用CatBoost模型进行梯度提升分析,并如何在ClickHouse中集成CatBoost模型。最后,作者提出了ClickHouse在机器学习方面的一些未来发展方向,包括支持更多类型的损失函数、引入数据洗牌机制等。 核心数据如下: 1. ClickHouse中的线性回归分析结果示例:total_amount = 2.94 * trip_distance + 5.24。 2. 随机线性回归分析结果示例:total_amount = trip_distance * 3.05 + (year - 2009) * 0.08 + 5.91。 3. CatBoost模型分析结果示例:total_amount = 8.096942220719471 * trip_distance + 5.4。 关键点: 1. ClickHouse支持普通线性回归和随机线性回归分析。 2. 训练好的模型可以存储在ClickHouse中,便于更新和应用。 3. ClickHouse可以通过配置文件集成CatBoost模型,并支持 CatBoost 的梯度提升分析。 4. ClickHouse在机器学习方面的一些未来发展方向,包括支持更多类型的损失函数、引入数据洗牌机制等。
"如何使用ClickHouse进行机器学习?" "ClickHouse中的对称树是什么?" "ClickHouse如何支持分类特征?"
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