使用MindSDB创建观点
#教程 #database #machinelearning #mindsdb

Cover

介绍

您是一个对传统数据库做得如此的人吗？
您是否无法从数据集中提取大量价值？
您是否担心将机器学习模型用于数据？

好吧，您现在可以将所有的担忧抛在后面，因为您可能与MindSDB拥有多合一的解决方案。顾名思义，MindSDB从字面上向您添加了Mind/Brain，并通过直接从数据库中的可用数据集启用简单的数据预测，而无需任何其他设置。

。

当前，MindSDB同时为其所有用户提供免费的社区版本和付费版本，并且用户可以从两个可用的托管模型中进行选择，即通过Docker/pip或MindSDB Cloud。

。

今天，让我们在使用MindSDB时学习一个重要方面之一，即创建视图。

创建视图将需要两件事。

  • 数据集
  • 预测模型

所以，让我们开始添加数据集，然后创建预测模型。

导入数据集

我们将使用MindSDB云来执行创建视图所需的所有操作。让我们从logging in/ signing up开始到MindSDB帐户，然后遵循以下步骤。

步骤1：登录后，您会发现MindSDB云编辑器加载在您面前。它在顶部包含一个查询编辑器，底部的结果查看器和屏幕右侧的学习中心资源。

Cloud Dashboard

现在单击Add Data，然后将选项卡切换到Files而不是Databases，然后按Import File按钮。

Add Data

步骤2：我们将使用Uber Trips Dataset并创建一个预测器来预测旅行票价。

因此，选择您刚刚下载的文件，单击Import a File部分，为我们将在Table name部分中创建的表格提供一个名称，然后单击Save and Continue。

File Upload

步骤3：导入文件后，我们可以运行两个基本查询，现在可以在Cloud UI中的查询编辑器上找到这些问题，以检查新表是否与新表格在一起正确的记录。

Show Tables;

Show Tables

SELECT * FROM files.Uber LIMIT 10;

Select From Table

我们可以看到，数据记录存在，这意味着我们已经成功地完成了将数据集导入到我们的MindSDB Cloud Console中。

创建预测模型

我们可以使用简单的SQL语句轻松地在MindSDB中创建预测模型。让我们看看如何在下面做到这一点。

MindSDB提供了一个CREATE PREDICTOR语句，我们现在将使用该语句来创建和训练模型。

CREATE PREDICTOR mindsdb.uber_predictor
FROM files 
(SELECT dropoff_latitude,dropoff_longitude,passenger_count,pickup_datetime,pickup_latitude,pickup_longitude,fare_amount FROM Uber LIMIT 10000)
PREDICT fare_amount;

Create Predictor

模型可能需要一段时间才能训练。我们可以使用以下模型检查模型的当前状态。

SELECT status
FROM mindsdb.predictors
WHERE name='uber_predictor';

Status

由于当前状态为complete，我们现在准备进行预测。但是，如果状态为generating或training，请等待状态为complete。

创建视图

在前面的部分中，我们已经完成了创建两个创建视图的必需项目，即数据集和一个预测模型。

在本节中，我们将从创建视图开始。但是，让我们首先了解一种观点。

MindSDB为我们提供了CREATE VIEW语句，该声明为我们创建了一个视图。换句话说，此语句创建了一个AI表。

AI表通常由原始数据集表组成，即Uber表和预测器模型，即Uber_predictor。

所以，CREATE VIEW语法将看起来像这样。

CREATE VIEW [new_view_name] AS (
    SELECT
        T.[Feature_column_name1],
        T.[Feature_column_name2],
        T.[Feature_column_name3],
        P.[target_column] AS target_column_name
    FROM [database_name].[table_name] AS T
    JOIN mindsdb.[predictor_model_name] AS P
);

让我们弄清楚这些参数的实际含义。

  • new_view_name-> 要创建的新视图的名称
  • t-> table Uber。
    • 的别名
  • feature_column_name1-> 功能列的名称要包含在表中的视图中的Uber。
  • p-> 预测模型的别名。
  • target_column-> 必须预测的列。
  • target_column_name-> 要在视图上显示的目标列的名称。
  • database_name-> 存在该表的数据库名称。
  • table_name-> 原始数据表的名称，即Uber
  • preditionor_model_name-> 预测器模型的名称

当我们用实际的列名代替占位符时，实际查询将看起来像这样。

CREATE VIEW UberFare AS (
    SELECT
        T.pickup_latitude,
        T.pickup_longitude,
        T.dropoff_longitude,
        T.dropoff_latitude,
        T.passenger_count,
        T.pickup_datetime,
        P.fare_amount AS Fares
    FROM files.Uber AS T
    JOIN mindsdb.uber_predictor AS P
);

Create View

当我们执行上述语句时，查询应返回successful状态。这确认了最终创建了视图。

查询视图

当我们创建视图时，让我们现在尝试使用一些简单的选择语句来获取视图。

SELECT * from views.UberFare;

SELECT VIEW

这应该在创建时提供的所有行返回视图（AI表）。您可以标记目标值列名更改为我们在CREATE VIEW语句中设置的名称，即从fare_amount更改为Fares。

另外，您应该注意，此目标列中的值也已更改。这是因为现在Fares列保存了来自模型的预测值，而不是随附数据集的原始值。

您还可以通过某些特定参数，其中何处子句在视图中滤除数据。

SELECT * FROM views.UberFare WHERE UberFare.passenger_count=3;

这过滤了所有乘客数量为3的视图中的所有记录。

Specific Select

您可以在官方Mindsdb文档页面here中找到有关创建视图的更多文档。

结论

这标志着本教程的终结。因此，让我们总结我们刚刚完成的任务。我们从登录到MindSDB Cloud帐户，下载数据集并将其上传到创建表格，训练了预测模型，创建视图并最终从视图中提取记录。

。

MindSDB拥有许多此类令人兴奋的功能。因此，现在该是sign up免费帐户的时候了，并亲自开始使用MindSDB并探索它带给您现有数据库的惊人。

最后，在离开之前，如果您要学习新事物和有价值的东西，请放下LIKE。此外，欢迎读者社区的各种反馈。

MindsDB Sponsor

Sponsorship Badge