雪板：使用雪花

的數(shù)據(jù)庫機(jī)器學(xué)習(xí)

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)通常涉及將大量數(shù)據(jù)集從數(shù)據(jù)庫中移動到模型培訓(xùn)環(huán)境。 當(dāng)今的大型數(shù)據(jù)集越來越效率。 Snowflake Snowpark通過啟用數(shù)據(jù)庫處理來解決此問題。 Snowpark直接在Snowflake的雲(yún)中提供了庫和運(yùn)行時間，以執(zhí)行代碼（Python，Java，Scala），從而最大程度地減少數(shù)據(jù)移動並增強(qiáng)安全性。

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為什麼選擇Snowpark？

Snowpark提供了幾個關(guān)鍵優(yōu)勢：

• > 內(nèi)部的處理：
使用您的首選語言操縱和分析雪花數(shù)據(jù)，而無需數(shù)據(jù)傳輸。
• 績效改進(jìn)：利用雪花的可擴(kuò)展體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行高效處理。
• 降低的成本：最大程度地減少基礎(chǔ)架構(gòu)管理開銷。
• > 熟悉的工具：與諸如jupyter或vs code（vs code）的現(xiàn)有工具集成，並利用熟悉的庫（pandas，scikit-learn，xgboost）。
>

入門：逐步指南

該教程展示了使用Snowpark構(gòu)建超參數(shù)調(diào)整的模型。

1. >虛擬環(huán)境設(shè)置：創(chuàng)建一個conda環(huán)境並安裝必要的庫（>，snowflake-snowpark-python，pandas，pyarrow，numpy，matplotlib，seaborn，ipykernel，

   ）。

2. 數(shù)據(jù)攝入：導(dǎo)入樣本數(shù)據(jù)（例如，海底鑽石數(shù)據(jù)集）進(jìn)入雪花表。 （注意：在現(xiàn)實(shí)世界中，您通常會使用現(xiàn)有的雪花數(shù)據(jù)庫。）

3. > Snekark Session創(chuàng)建：config.py>使用您的憑據(jù)（帳戶名，用戶名，密碼）建立與雪花的連接，將其牢固存儲在.gitignore> file（添加到

   >）中。
>。

4. >數(shù)據(jù)加載：

   使用Snowpark會話訪問並將數(shù)據(jù)加載到Snowpark DataFrame中。

了解Snowpark DataFrames

Snowpark DataFrames懶惰地操作，在將操作轉(zhuǎn)換為優(yōu)化的SQL查詢之前，建立了邏輯的操作表示。這與熊貓的渴望執(zhí)行形成鮮明對比，尤其是在大型數(shù)據(jù)集的情況下提供了可觀的性能增長。

何時使用Snowpark DataFrames：

to_pandas()>使用Snowpark DataFrames作為大型數(shù)據(jù)集，其中將數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖镜貦C(jī)器是不切實(shí)際的。 對於較小的數(shù)據(jù)集，熊貓可能就足夠了。 該方法允許在Snekpark和Pandas DataFrames之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。 該方法提供了直接執(zhí)行SQL查詢的替代方法。 Session.sql() Snowpark DataFrame轉(zhuǎn)換功能：

Snowpark的轉(zhuǎn)換功能（從F中導(dǎo)入為snowflake.snowpark.functions）為數(shù)據(jù)操作提供了強(qiáng)大的接口。 這些函數(shù)與.select()，.filter()和.with_column()方法一起使用。

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>探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：

可以通過從Snowpark DataFrame，將其轉(zhuǎn)換為Pandas DataFrame，並使用Matplotlib和Seaborn等可視化庫來進(jìn)行EDA進(jìn)行EDA。 另外，SQL查詢可以生成可視化的數(shù)據(jù)。

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機(jī)器學(xué)習(xí)模型培訓(xùn)：

1. >

   數(shù)據(jù)清潔：確保數(shù)據(jù)類型正確並處理任何預(yù)處理需求（例如，重命名列，鑄造數(shù)據(jù)類型，清潔文本功能）。 >

2. >預(yù)處理：>將雪花ML的與Pipeline和OrdinalEncoder一起使用。 使用StandardScaler。 joblib保存管道

3. 模型培訓(xùn)：使用預(yù)處理數(shù)據(jù)訓(xùn)練XGBoost模型（>。 XGBRegressor random_split()

模型評估：
4. >使用諸如rmse（

   ）等指標(biāo)評估模型。 mean_squared_error snowflake.ml.modeling.metrics

超參數(shù)調(diào)整：
5. 使用

   來優(yōu)化模型超參數(shù)。 RandomizedSearchCV

   >
模型保存：
6. >使用

   類。 Registry

   推斷：
>使用註冊表中保存的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷。

7. 結(jié)論：

   > Snowpark提供了一種強(qiáng)大而有效的方法來執(zhí)行數(shù)據(jù)庫內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)。 它的懶惰評估，與熟悉的庫集成以及模型註冊表使其成為處理大型數(shù)據(jù)集的寶貴工具。 請記住，請諮詢Snowpark API和ML開發(fā)人員指南以獲取更高級的功能。
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