BigQuery：BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署與管理

BigQuery：BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署與管理1BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1.1BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念BigQueryML（機(jī)器學(xué)習(xí)）是GoogleCloud的一項(xiàng)服務(wù)，它允許用戶在BigQuery中直接構(gòu)建和執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無(wú)需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到其他環(huán)境。這極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的工作流程，因?yàn)樗麄兛梢栽跀?shù)據(jù)存儲(chǔ)的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、預(yù)測(cè)和評(píng)估，從而避免了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膹?fù)雜性和成本。1.1.1模型構(gòu)建流程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：在BigQuery中清洗和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。模型訓(xùn)練：使用BigQueryML的SQL函數(shù)來(lái)訓(xùn)練模型。模型評(píng)估：在BigQuery中評(píng)估模型的性能。模型預(yù)測(cè)：直接在BigQuery中使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型管理：在BigQuery中管理模型的生命周期，包括更新和刪除。1.2BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)無(wú)需移動(dòng)：直接在BigQuery中處理數(shù)據(jù)，避免了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和成本。易于使用：通過(guò)SQL語(yǔ)句即可完成模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻。高性能：利用BigQuery的并行處理能力，模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)可以快速完成。集成性：與GoogleCloud的其他服務(wù)無(wú)縫集成，如Dataflow、Dataproc和AIPlatform。1.3BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)支持的模型類型BigQueryML支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括：線性回歸（LINEAR_REG）邏輯回歸（LOGISTIC_REG）梯度提升樹（GBTREE）K-均值聚類（KMEANS）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）1.3.1示例：線性回歸模型假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含房屋的大?。╯quare_feet）和價(jià)格（price），我們想要使用BigQueryML來(lái)訓(xùn)練一個(gè)線性回歸模型，以預(yù)測(cè)房屋價(jià)格。數(shù)據(jù)樣例square_feetprice1200300000160040000024005500003200680000……創(chuàng)建模型CREATEMODELIFNOTEXISTShousing_prices_model

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECTsquare_feet,price

FROMhousing_prices_dataset;訓(xùn)練模型TRAINMODELhousing_prices_model

OPTIONS(max_iterations=50,input_label_cols=['price'])AS

SELECTsquare_feet,price

FROMhousing_prices_dataset;模型評(píng)估EVALUATEMODELhousing_prices_model;使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)SELECT

square_feet,

ML.PREDICT(MODELhousing_prices_model,(SELECTsquare_feet))

FROM

housing_prices_dataset

WHERE

priceISNULL;通過(guò)以上步驟，我們可以在BigQuery中構(gòu)建、訓(xùn)練、評(píng)估和使用線性回歸模型，而無(wú)需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到其他環(huán)境，極大地簡(jiǎn)化了機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程。2模型部署準(zhǔn)備2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗是機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署前的關(guān)鍵步驟，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和適用性。在BigQuery中，可以利用SQL查詢和內(nèi)置函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程。2.1.1示例：數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理假設(shè)我們有一個(gè)包含用戶購(gòu)買記錄的表sales_data，其中price列有缺失值和異常值，我們需要對(duì)其進(jìn)行清洗。--選擇包含price列的記錄，去除缺失值

SELECT*

FROM`sales_data`

WHEREpriceISNOTNULL;

--使用平均值填充缺失值

WITHmean_priceAS(

SELECTAVG(price)ASavg_price

FROM`sales_data`

WHEREpriceISNOTNULL

)

SELECTid,item,COALESCE(price,(SELECTavg_priceFROMmean_price))ASprice

FROM`sales_data`;

--去除異常值，假設(shè)價(jià)格超過(guò)1000為異常

SELECTid,item,price

FROM`sales_data`

WHEREprice<=1000;2.1.2描述去除缺失值：使用WHEREpriceISNOTNULL篩選出非空記錄。填充缺失值：通過(guò)計(jì)算非空price的平均值，使用COALESCE函數(shù)將缺失值替換為平均值。去除異常值：設(shè)定價(jià)格上限，去除超出范圍的異常記錄。2.2選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在BigQueryML中，根據(jù)問題類型選擇模型至關(guān)重要。例如，對(duì)于分類問題，可以使用LOGISTIC_REG或KMEANS；對(duì)于回歸問題，LINEAR_REG是常見選擇。2.2.1示例：選擇模型假設(shè)我們需要預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)購(gòu)買某個(gè)產(chǎn)品，這是一個(gè)二分類問題。--創(chuàng)建邏輯回歸模型

CREATEMODELIFNOTEXISTS`my_project.my_dataset.my_model`

OPTIONS(model_type='logistic_reg')AS

SELECT

IF(age>30,1,0)ASlabel,

gender,

income,

education

FROM`my_project.my_dataset.user_data`;2.2.2描述模型創(chuàng)建：使用CREATEMODEL語(yǔ)句創(chuàng)建模型，指定模型類型為logistic_reg。特征與標(biāo)簽：選擇age、gender、income和education作為特征，age大于30的用戶被標(biāo)記為1，表示可能購(gòu)買。2.3在BigQuery中創(chuàng)建模型BigQueryML允許直接在BigQuery中創(chuàng)建和訓(xùn)練模型，無(wú)需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到其他環(huán)境。2.3.1示例：創(chuàng)建模型繼續(xù)使用上述用戶購(gòu)買預(yù)測(cè)的場(chǎng)景，我們將創(chuàng)建并訓(xùn)練模型。--訓(xùn)練模型

CREATEORREPLACEMODEL`my_project.my_dataset.my_model`

OPTIONS(model_type='logistic_reg')AS

SELECT

IF(age>30,1,0)ASlabel,

gender,

income,

education

FROM`my_project.my_dataset.user_data`

WHEREMOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(id)),10)<8;--使用80%數(shù)據(jù)訓(xùn)練

--評(píng)估模型

SELECT

*

FROMML.EVALUATE(MODEL`my_project.my_dataset.my_model`,(

SELECT

IF(age>30,1,0)ASlabel,

gender,

income,

education

FROM`my_project.my_dataset.user_data`

WHEREMOD(ABS(FARM_FINGERPRINT(id)),10)>=8));--使用剩余20%數(shù)據(jù)評(píng)估2.3.2描述模型訓(xùn)練：使用CREATEORREPLACEMODEL語(yǔ)句創(chuàng)建模型，通過(guò)WHERE子句選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)。模型評(píng)估：使用ML.EVALUATE函數(shù)評(píng)估模型性能，確保模型的泛化能力。通過(guò)以上步驟，我們可以在BigQuery中完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理、模型的選擇與創(chuàng)建，為模型的部署與管理打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練與優(yōu)化3.1使用BigQueryML訓(xùn)練模型在BigQuery中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練可以通過(guò)BigQueryML（MachineLearning）功能直接在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行，無(wú)需將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到其他環(huán)境。這不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程，還提高了數(shù)據(jù)安全性和模型訓(xùn)練的效率。以下是一個(gè)使用BigQueryML訓(xùn)練線性回歸模型的例子：--創(chuàng)建線性回歸模型

CREATEMODELIFNOTEXISTSmydataset.my_model

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECT

column1,

column2,

label_column

FROM

mydataset.my_table

WHERE

label_columnISNOTNULL;在這個(gè)例子中，mydataset.my_model是模型的名稱，model_type='linear_reg'指定了模型類型為線性回歸。SELECT語(yǔ)句定義了用于訓(xùn)練模型的特征列和標(biāo)簽列，WHERE子句確保了只有標(biāo)簽列非空的數(shù)據(jù)行被用于訓(xùn)練。3.2模型參數(shù)調(diào)整模型參數(shù)的調(diào)整是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵步驟。在BigQueryML中，可以通過(guò)設(shè)置不同的模型選項(xiàng)來(lái)調(diào)整參數(shù)。例如，對(duì)于線性回歸模型，可以調(diào)整l1_reg和l2_reg參數(shù)來(lái)控制正則化程度，以防止過(guò)擬合：--調(diào)整線性回歸模型參數(shù)

CREATEMODELIFNOTEXISTSmydataset.my_model

OPTIONS(model_type='linear_reg',l1_reg=0.1,l2_reg=0.2)AS

SELECT

column1,

column2,

label_column

FROM

mydataset.my_table

WHERE

label_columnISNOTNULL;在這個(gè)例子中，l1_reg=0.1和l2_reg=0.2分別設(shè)置了L1和L2正則化參數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)不同的參數(shù)值，可以找到最佳的模型配置。3.3模型性能評(píng)估評(píng)估模型的性能是確保模型質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。BigQueryML提供了多種評(píng)估模型的方法，包括計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差，以及生成模型評(píng)估報(bào)告。以下是一個(gè)評(píng)估線性回歸模型性能的例子：--評(píng)估模型性能

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELmydataset.my_model,(

SELECT

column1,

column2,

label_column

FROM

mydataset.my_table

WHERE

label_columnISNOTNULL

));ML.EVALUATE函數(shù)用于評(píng)估模型，它接受模型名稱和數(shù)據(jù)集作為參數(shù)，返回模型的評(píng)估指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、R^2分?jǐn)?shù)等。通過(guò)這些指標(biāo)，可以判斷模型的預(yù)測(cè)能力是否滿足業(yè)務(wù)需求。3.3.1數(shù)據(jù)樣例假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)集，包含以下列：sales：銷售量（標(biāo)簽列）ad_spend：廣告支出store_size：店面大小我們可以使用以下SQL語(yǔ)句來(lái)訓(xùn)練一個(gè)線性回歸模型，并評(píng)估其性能：--訓(xùn)練模型

CREATEMODELIFNOTEXISTSsales_prediction_model

OPTIONS(model_type='linear_reg')AS

SELECT

ad_spend,

store_size,

sales

FROM

sales_data

WHERE

salesISNOTNULL;

--評(píng)估模型

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELsales_prediction_model,(

SELECT

ad_spend,

store_size,

sales

FROM

sales_data

WHERE

salesISNOTNULL

));在這個(gè)例子中，sales_data是包含銷售數(shù)據(jù)的表，sales_prediction_model是訓(xùn)練的模型。通過(guò)訓(xùn)練和評(píng)估，我們可以了解模型在預(yù)測(cè)銷售量方面的表現(xiàn)。3.3.2總結(jié)通過(guò)上述步驟，我們可以在BigQuery中完成模型的訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)整和性能評(píng)估。這不僅簡(jiǎn)化了機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程，還充分利用了BigQuery的數(shù)據(jù)處理能力，為模型的快速迭代和優(yōu)化提供了便利。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特性，可能需要嘗試不同的模型類型和參數(shù)配置，以達(dá)到最佳的預(yù)測(cè)效果。4BigQuery機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署與使用4.1將模型部署到BigQuery在BigQuery中部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，主要是通過(guò)BigQueryML（MachineLearning）功能實(shí)現(xiàn)。BigQueryML允許你在BigQuery的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中直接訓(xùn)練和部署模型，無(wú)需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到其他環(huán)境。這不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程，還提高了數(shù)據(jù)安全性和模型訓(xùn)練的效率。4.1.1原理BigQueryML使用SQL語(yǔ)法來(lái)創(chuàng)建和管理模型。當(dāng)你在BigQuery中創(chuàng)建一個(gè)模型時(shí)，實(shí)際上是調(diào)用了BigQueryML的函數(shù)，這些函數(shù)在BigQuery的計(jì)算引擎上運(yùn)行，利用分布式計(jì)算能力來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。模型可以是多種類型，包括線性回歸、邏輯回歸、隨機(jī)森林、梯度提升樹、K-means聚類、ARIMA時(shí)間序列預(yù)測(cè)等。4.1.2示例代碼假設(shè)我們有一個(gè)數(shù)據(jù)集mydataset.train_data，我們想要使用邏輯回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)二分類問題。以下是創(chuàng)建模型的SQL代碼示例：--創(chuàng)建邏輯回歸模型

CREATEMODELmydataset.logistic_model

OPTIONS(model_type='logistic_reg')AS

SELECT

label_column,

feature1,

feature2,

feature3

FROM

mydataset.train_data

WHERE

label_columnISNOTNULL;4.1.3解釋CREATEMODEL語(yǔ)句用于創(chuàng)建一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。OPTIONS(model_type='logistic_reg')指定了模型類型為邏輯回歸。SELECT語(yǔ)句定義了模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括目標(biāo)變量label_column和特征變量feature1,feature2,feature3。FROM子句指定了數(shù)據(jù)集的位置。WHERE子句用于過(guò)濾掉目標(biāo)變量為NULL的行，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完整性。4.2使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)一旦模型在BigQuery中創(chuàng)建并訓(xùn)練完成，你就可以使用它來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)可以直接在BigQuery中進(jìn)行，無(wú)需將模型導(dǎo)出到其他環(huán)境。4.2.1示例代碼使用已訓(xùn)練的邏輯回歸模型mydataset.logistic_model對(duì)mydataset.test_data數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)：--使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

SELECT

t1.label_column,

t1.feature1,

t1.feature2,

t1.feature3,

ML.PREDICT(MODELmydataset.logistic_model,(SELECTfeature1,feature2,feature3FROMt1))ASpredictions

FROM

mydataset.test_dataASt1;4.2.2解釋ML.PREDICT函數(shù)用于調(diào)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。MODELmydataset.logistic_model指定了要使用的模型。SELECT子句定義了用于預(yù)測(cè)的特征變量。結(jié)果將包含原始數(shù)據(jù)集中的所有列，以及預(yù)測(cè)結(jié)果predictions。4.3模型結(jié)果解釋與應(yīng)用理解模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)于模型的應(yīng)用至關(guān)重要。BigQueryML提供了多種評(píng)估和解釋模型結(jié)果的方法，包括查看模型的評(píng)估指標(biāo)、特征重要性等。4.3.1示例代碼查看邏輯回歸模型mydataset.logistic_model的評(píng)估指標(biāo)：--查看模型評(píng)估指標(biāo)

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODELmydataset.logistic_model,(

SELECT

label_column,

feature1,

feature2,

feature3

FROM

mydataset.test_data

));4.3.2解釋ML.EVALUATE函數(shù)用于評(píng)估模型的性能。SELECT子句定義了評(píng)估模型時(shí)使用的數(shù)據(jù)集和列。4.3.3特征重要性查看模型的特征重要性，可以幫助我們理解哪些特征對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果影響最大：--查看特征重要性

SELECT

feature,

importance

FROM

ML.WEIGHTS(MODELmydataset.logistic_model);4.3.4解釋ML.WEIGHTS函數(shù)用于獲取模型的特征權(quán)重，即特征重要性。結(jié)果將顯示每個(gè)特征的名稱和其對(duì)應(yīng)的權(quán)重值。4.3.5應(yīng)用模型結(jié)果模型預(yù)測(cè)結(jié)果可以用于多種場(chǎng)景，例如，預(yù)測(cè)用戶行為、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、推薦系統(tǒng)等。在BigQuery中，你可以直接將預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行連接，生成包含預(yù)測(cè)結(jié)果的完整數(shù)據(jù)集，用于進(jìn)一步的分析或決策支持。--將預(yù)測(cè)結(jié)果與原始數(shù)據(jù)集連接

SELECT

t1.*,

t2.predictions

FROM

mydataset.test_dataASt1

JOIN

(

SELECT

feature1,

feature2,

feature3,

ML.PREDICT(MODELmydataset.logistic_model,(SELECTfeature1,feature2,feature3))ASpredictions

FROM

mydataset.test_data

)ASt2

ON

t1.feature1=t2.feature1

ANDt1.feature2=t2.feature2

ANDt1.feature3=t2.feature3;4.3.6解釋上述代碼通過(guò)JOIN操作將原始數(shù)據(jù)集與預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行連接，生成包含預(yù)測(cè)結(jié)果的完整數(shù)據(jù)集。ON子句用于指定連接的條件，確保預(yù)測(cè)結(jié)果與正確的數(shù)據(jù)行匹配。通過(guò)以上步驟，你可以在BigQuery中完成機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署、使用和結(jié)果解釋，從而更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持。5模型管理與維護(hù)5.1模型版本控制在BigQuery中，模型版本控制是一個(gè)關(guān)鍵的實(shí)踐，它幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師管理模型的迭代過(guò)程，確保模型的穩(wěn)定性和可追溯性。BigQuery通過(guò)模型的版本化，使得團(tuán)隊(duì)可以在不影響生產(chǎn)環(huán)境的情況下測(cè)試和驗(yàn)證新模型。5.1.1創(chuàng)建模型版本--創(chuàng)建模型版本示例

CREATEMODEL`mydataset.mymodel@v2`

OPTIONS(model_version='v2')AS

SELECT*FROMML.TRAINING_DATA

WHEREcolumn_name='value';在上述代碼中，我們創(chuàng)建了一個(gè)名為mymodel的新版本v2。通過(guò)OPTIONS(model_version='v2')，我們指定了模型的版本。5.1.2切換模型版本切換模型版本可以在模型的性能下降時(shí)，快速回滾到之前的穩(wěn)定版本。--切換模型版本示例

ALTERMODEL`mydataset.mymodel`

SETOPTIONS(model_version='v1');這里，我們使用ALTERMODEL命令將mymodel的當(dāng)前版本切換回v1。5.2模型監(jiān)控與評(píng)估模型的監(jiān)控和評(píng)估是確保模型持續(xù)有效和準(zhǔn)確的關(guān)鍵步驟。BigQuery提供了多種工具和方法來(lái)監(jiān)控模型的性能，并進(jìn)行評(píng)估。5.2.1監(jiān)控模型性能BigQuery的ML.EVALUATE函數(shù)可以用來(lái)評(píng)估模型的性能。--監(jiān)控模型性能示例

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`mydataset.mymodel`,(

SELECT

*

FROM

`mydataset.test_data`

));這段代碼將評(píng)估m(xù)ymodel在test_data上的性能，返回包括準(zhǔn)確率、召回率等在內(nèi)的評(píng)估指標(biāo)。5.2.2模型評(píng)估除了性能監(jiān)控，定期評(píng)估模型也是必要的，以確保模型沒有過(guò)時(shí)或性能下降。--模型評(píng)估示例

SELECT

*

FROM

ML.EVALUATE(MODEL`mydataset.mymodel@v2`,(

SELECT

*

FROM

`mydataset.validation_data`

));這里，我們?cè)u(píng)估了mymodel的v2版本在validation_data上的性能，這有助于我們了解新版本模型是否優(yōu)于舊版本。5.3模型更新與重新訓(xùn)練隨著數(shù)據(jù)的不斷變化，模型可能需要更新或重新訓(xùn)練以保持其預(yù)測(cè)能力。5.3.1更新模型BigQuery允許在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行增量更新，這在數(shù)據(jù)流式更新場(chǎng)景中非常有用。--更新模型示例

CREATEORREPLACEMODEL`mydataset.mymodel`

OPTIONS(model_version='v2')AS

SELECT*FROMML.TRAINING_DATA

WHEREcolumn_name='new_value';這段代碼更新了mymodel，并指定了新版本為v2。5.3.2重新訓(xùn)練模型當(dāng)模型性能顯著下降時(shí)，可能需要從頭開始重新訓(xùn)練模型。--重新訓(xùn)練模型示例

CREATEORREPLACEMODEL`mydataset.mymodel@v3`

OPTIONS(model_type='logistic_reg',input_label_cols=['label'])AS

SELECT

label,

feature1,

feature2

FROM

`mydataset.training_data`

WHERE

DATE(timestamp_column)>'2023-01-01';在這個(gè)例子中，我們重新訓(xùn)練了mymodel，創(chuàng)建了版本v3，并使用了2023年1月1日之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。5.3.3結(jié)論通過(guò)BigQuery的模型版本控制、監(jiān)控與評(píng)估、以及更新與重新訓(xùn)練功能，我們可以有效地管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生命周期，確保模型的性能和穩(wěn)定性。這些實(shí)踐對(duì)于任何依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的業(yè)務(wù)都是至關(guān)重要的。6高級(jí)主題與最佳實(shí)踐6.1BigQueryML與外部數(shù)據(jù)源集成在BigQueryML中，集成外部數(shù)據(jù)源是一個(gè)強(qiáng)大的功能，允許模型訓(xùn)練不僅限于BigQuery內(nèi)部的數(shù)據(jù)，還可以利用存儲(chǔ)在GoogleCloudStorage、GoogleCloudDatastore、GoogleCloudPub/Sub等服務(wù)中的數(shù)據(jù)。這種集成方式極大地?cái)U(kuò)展了數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的數(shù)據(jù)處理能力，使得模型訓(xùn)練更加靈活和高效。6.1.1示例：使用BigQueryML與GoogleCloudStorage中的數(shù)據(jù)假設(shè)我們有一個(gè)存儲(chǔ)在GoogleCloudStorage中的CSV文件，包含以下數(shù)據(jù)：id,age,workclass,education,marital_status,occupation,relationship,race,sex,capital_gain,capital_loss,hours_per_week,native_country,income

16,39,State-gov,Bachelors,Never-married,Adm-clerical,Not-in-family,White,Male,2174,0,40,United-States,<=50K

20,50,Self-emp-not-inc,Bachelors,Married-civ-spouse,Exec-managerial,Husband,White,Male,0,0,13,United-States,<=50K

22,38,Private,HS-grad,Divorced,Handlers-cleaners,Not-in-family,White,Male,0,0,40,United-States,<=50K我們可以使用BigQueryML的CREATEMODEL語(yǔ)句來(lái)創(chuàng)建一個(gè)模型，同時(shí)指定CSV文件作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的來(lái)源。以下是一個(gè)示例：CREATEMODELIFNOTEXISTSmydataset.my_model

OPTIONS(model_type='logistic_reg')AS

SELECT

income,

age,

workclass,

education,

marital_status,

occupation,

relationship,

race,

sex,

capital_gain,

capital_loss,

hours_per_week,

native_country

FROM

ML.DATASET_IMPORT('gs://my-bucket/data.csv','mydataset.external_data')

WHERE

incomeISNOTNULL;在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)模型my_model，并指定了模型類型為邏輯回歸（logistic_reg）。然后，我們從GoogleCloudStorage中的CSV文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)，使用ML.DATASET_IMPORT函數(shù)將數(shù)據(jù)加載到BigQuery的外部數(shù)據(jù)表external_data中。最后，我們從這個(gè)外部數(shù)據(jù)表中選擇所有必要的特征和目標(biāo)變量income，并確保income字段不為空。6.2大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練BigQueryML特別設(shè)計(jì)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，其分布式計(jì)算架構(gòu)使得在海量數(shù)據(jù)上訓(xùn)