Интеграция баз данных SQL с библиотеками и платформами машинного обучения (ML) является ценным шагом во многих приложениях, управляемых данными. Это руководство шаг за шагом проведет вас через процесс интеграции баз данных SQL с машинным обучением и хранения/запроса результатов модели машинного обучения. В этом уроке в качестве примера мы будем использовать Python, SQL и популярную библиотеку машинного обучения scikit-learn.
PostgreSQL
Шаг 1. Настройте среду
Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлено следующее:
- Питон (3.x)
- scikit-learn
- База данных SQL (PostgreSQL)
- Библиотека соединителя базы данных (например, SQLAlchemy для Python)
- Блокнот Jupyter (необязательно, но рекомендуется)
Шаг 2. Подготовьте данные
В этом уроке мы будем использовать набор данных из scikit-learn, но в реальном сценарии у вас будет свой собственный набор данных. Загружайте, предварительно обрабатывайте и разделяйте данные на обучающие и тестовые наборы с помощью pandas или другой библиотеки манипулирования данными.
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # Load the dataset data = load_iris() X = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) y = pd.Series(data.target) # Split data into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Шаг 3. Обучение модели машинного обучения
Обучайте свою модель машинного обучения, как обычно, используя scikit-learn или другую библиотеку машинного обучения. В этом примере мы будем использовать простой классификатор дерева решений.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # Initialize and train the model model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train)
Шаг 4. Сделайте прогнозы
Используйте обученную модель, чтобы делать прогнозы на основе тестовых данных.
y_pred = model.predict(X_test)
Шаг 5. Сохраните выходные данные модели в базе данных
Теперь вы сохраните результаты модели (прогнозы) в своей базе данных SQL. Сначала установите соединение с базой данных с помощью SQLAlchemy или предпочитаемой вами библиотеки базы данных.