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.