CREATE MODEL
功能描述
训练机器学习模型并保存模型。
注意事项
- 模型名称具有唯一性约束，注意命名格式。
- AI训练时长波动较大，在部分情况下训练运行时间较长，设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0，不对语句执行时长进行限制。
语法格式
CREATE MODEL model_name USING architecture_name
FEATURES { {attribute_list} }
[TARGET attribute_name, [,attribute_name]*],
FROM ([schema.]table_name | subquery)
WITH (hyper_parameter_name [= {hp_value | DEFAULT}]) [, ...]*]
参数说明
model_name
对训练模型进行命名，模型名称具有唯一性约束。
取值范围：字符串，需要符合标识符的命名规范。
architecture_name
训练模型的算法类型。
取值范围：字符型，当前支持：logistic_regression、linear_regression、svm_classification、kmeans。
attribute_list
枚举训练模型的输入列名。
取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。
attribute_name
在监督学习任务重训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。
取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。
subquery
数据源。
取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。
hyper_parameter_name
机器学习模型的超参名称。
取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考：表2。
hp_value
超参数值。
取值范围：字符串，针对不同算法范围不同，取值范围详情请参考：表3。
示例
--创建数据表
openGauss=# CREATE TABLE houses (
id INTEGER,
tax INTEGER,
bedroom INTEGER,
bath DOUBLE PRECISION,
price INTEGER,
size INTEGER,
lot INTEGER,
mark text
);
--插入训练数据
openGauss=# INSERT INTO houses(id, tax, bedroom, bath, price, size, lot, mark) VALUES
(1,590,2,1,50000,770,22100,'a+'),
(2,1050,3,2,85000,1410,12000,'a+'),
(3,20,2,1,22500,1060,3500,'a-'),
(4,870,2,2,90000,1300,17500,'a+'),
(5,1320,3,2,133000,1500,30000,'a+'),
(6,1350,2,1,90500,850,25700,'a-'),
(7,2790,3,2.5,260000,2130,25000,'a+'),
(8,680,2,1,142500,1170,22000,'a-'),
(9,1840,3,2,160000,1500,19000,'a+'),
(10,3680,4,2,240000,2790,20000,'a-'),
(11,1660,3,1,87000,1030,17500,'a+'),
(12,1620,3,2,118500,1250,20000,'a-'),
(13,3100,3,2,140000,1760,38000,'a+'),
(14,2090,2,3,148000,1550,14000,'a-'),
(15,650,3,1.5,65000,1450,12000,'a-');
--训练模型
openGauss=# CREATE MODEL price_model USING logistic_regression
FEATURES size, lot
TARGET mark
FROM HOUSES
WITH learning_rate=0.88, max_iterations=default;
--模型进行模型解析文本化任务
select gs_explain_model('price_model');
--删除模型
openGauss=# DROP MODEL price_model;
--删除表
openGauss=# DROP TABLE houses;
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