使用MongoDB预测玻璃类型的教程
#初学者 #ai #mongodb #mindsdb

什么是MindsDB？

生活在数据库中的数据是宝贵的资产。 MindSDB使您可以使用数据并进行预测。它通过将机器学习带入数据库来加快ML开发过程。

使用MindSDB，您无需其他平台即可构建，训练，优化和部署ML模型。为了获得预测，只需查询您的数据和ML模型即可。阅读以查看一些示例。

什么是AI表？

MindSDB通过采用AI表的概念将机器学习带入数据库中。

AI表是存储在数据库中的虚拟表的机器学习模型。它们有助于根据您的数据进行预测。您可以在数据库中执行时间序列，回归和分类预测，并通过查询使用简单SQL语句的AI表即可立即获取输出。

在本教程中，我们将学习什么？

第1部分：设置要求

首先，我们将准备我们的设置，这对于开始使用MindSDB和Mongoapi进行预测至关重要。

  1. 下载mongodb和mongodb指南针
  2. 开始使用MindSDB
  3. 将MindSDB与MongoDB集成

第2部分：生成ML模型

我们将看到如何在数据库中创建和训练ML模型。在本教程中，我们将使用this dataset进行分类。

  1. 准备数据库
  2. 了解我们的问题陈述
  3. 创建预测变量模型
  4. 查询预测变量模型

第1部分：设置要求

我们将简要解释本节，以便我们继续进行预测。

下载mongodb和mongodb指南针

要开始，我们必须同时安装MongoDB Community Edition和MongoDB Compass并在我们的系统中工作。

完成了MongoDB和MongoDB指南针的安装后，我们就可以使用教程进行。

从MindSDB开始

MindSDB为所有用户提供免费的MindSDB云版本，他们可以访问其数据库上的预测。您可以按照setup guide遵循免费的MindsDB Cloud Version注册。验证您的电子邮件并登录到您的帐户，您已经准备好了。完成后，您应该看到这样的页面：

MindsDB Cloud dashboard

如果您愿意，可以选择使用Docker Image或使用PyPI在本地系统上安装MindSDB。但是，我们将在本教程中与Minds DB Cloud合作。

将MindSDB与MongoDB集成

MindSDB为我们提供了使用MongoApi与MongoDB集成的能力。我们可以按照给定的步骤来做到这一点。

打开您的MongoDB指南针。在左侧导航面板上，您将有一个新连接的选项。单击该选项，将为您提供连接的详细信息。

在URI部分中输入以下内容：

mongodb://cloud.mindsdb.com/

单击高级连接选项下拉列表。在这里，您的主机将被检测为MindSDB云。

在“身份验证”选项中，输入您的MindSDB用户名和密码。然后单击保存并连接，给您的连接一个名称并选择和颜色。

MongoDB Compass

如果您成功创建了一个连接，则将显示一个类似于此的页面：

MongoDB Compass Connection

在此页面的底部面板中，您将看到Mongo Shell栏，放大并键入以下查询，然后单击Enter。

> use mindsdb
> show collections

Mongo Shell Code

如果您得到这样的结果，则意味着我们成功地将MindSDB与MongoDB集成在一起。现在，让我们转到我们将生成ML模型的教程的第二部分。

第2部分：生成ML模型

准备数据库

我们将准备我们的数据库，我们可以在其中运行查询并执行预测。在MindSDB云控制台上，单击左导航栏中的最后一个图标。您将看到一个“选择数据源”页面。我们可以添加各种数据源，但是，对于本教程，我们将使用.csv文件。

转到文件部分，然后单击导入文件。导入您的CSV文件，并为您的数据库表提供一个名称，其中将存储.csv文件的内容。单击保存并继续。

Database Upload

我们需要将数据导入到MongoDB数据库。我们可以为此目的使用databases.insertone（）命令。

要这样做，转到mongo shell并键入以下命令：

db.databases.insertOne({
    name: "glass_db", // database name
    engine: "mongodb", // database engine 
    connection_args: {
        "port": 27017, // default connection port
        "host": "mongodb+srv://readonly:6CKCDJFzLIxOtKhu@cluster0.uhsuhui.mongodb.net/test", // connection host
        "database": "glass_db" // database connection          
    }
});

单击Enter时，您必须收到以下答复：

{
  acknowledged: true,
  insertedId: ObjectId("63f3b457011bd9118e88fa8c")
}

如果您得到了这样的响应，则意味着您的数据库已成功创建！

了解我们的问题陈述

我们之前看到我们将使用此Kaggle dataset对玻璃进行分类。让我们仔细研究我们已经设置的数据库。我们的数据库由以下字段组成：

ID号：1至214
RI：折射率
NA：钠（单位测量：相应氧化物中的重量百分比，如
是属性4-10）
MG：镁
AL：铝
是：硅
K：钾
CA：钙
BA：钡
铁：铁
玻璃的类型：（类属性）
1 building_windows_float_processed
2 building_windows_non_float_processed
3车辆_Windows_Float_Processed
4车辆_Windows_NON_FLOAT_PROCESSED（此数据库中无）
5个容器
6桌
7大灯

我们可以在MindSDB控制台中运行以下查询，以查看我们可以看到所有字段的数据库：

SELECT * FROM files.glass LIMIT 10;

这就是将显示的内容：

Database fields

现在让我们了解我们要预测的内容。为我们提供了一个由各个字段组成的数据库，我们想根据其功能预测某物是否是玻璃。我们将训练一种ML模型，该模型学习如何根据功能识别玻璃。一旦我们训练了模型，我们就可以输入房屋的细节，而ML模型将预测是否是玻璃。

听起来像是一项艰巨的任务？让我们看看MindSDB如何在简单的查询中为我们做到这一点！

创建预测变量模型

现在我们的数据库已经准备好，我们可以继续创建我们的ML模型。如我们所见，预测变量模型基本上是一个受过训练的机器学习模型，可用于预测或预测称为目标变量或目标值的特定值。

转到mongo shell并键入以下命令：

db.predictors.insert({ name: "glass_predictor", predict: "Type of glass", connection: "glass_db", "select_data_query": "db.glass.find()" });

这些参数是什么意思？

  • 名称：MindSDB识别预测变量的名称
  • 预测：数据库中的列的名称，我们要预测的值
  • 连接：我们先前创建的名称是通过MindSDB标识连接
    • 的名称
  • select_data_query：这允许使用标准MongoDB查询在数据库中指定特定行。对于此示例，我们将使用所有行。

如果没有打ic，我们将成功完成查询。

{
  acknowledged: true,
  insertedIds: {
    '0': ObjectId("63f3b501011bd9118e88fa8d")
  }
}

就是这样！我们已经通过单个查询创建并培训了机器学习模型！那是Mindsdb！

的魔力

查询预测变量模型

我们可以通过在Mongo Shell中键入以下命令来查看我们的机器学习模型规格：

db.predictors.find({name:"glass_predictor"})

当我们按ENTER时，我们获得了预测模型的所有详细信息，例如其状态，准确性，目标值和错误。

{
  NAME: 'glass_predictor',
  ENGINE: 'lightwood',
  PROJECT: 'mindsdb',
  VERSION: 1,
  STATUS: 'complete',
  ACCURACY: 0.667,
  PREDICT: 'Type of glass',
  UPDATE_STATUS: 'up_to_date',
  MINDSDB_VERSION: '23.1.3.2',
  ERROR: null,
  SELECT_DATA_QUERY: 'db.glass.find()',
  TRAINING_OPTIONS: "{'target': 'Type of glass', 'using': {}}",
  TAG: null
}

现在，我们最终可以查询我们的ML模型以预测特定条目的目标值。

查询是：

db.glass_predictor.find({
_id: "63f3b3d488ca3f8488ea95c4",
Id: "2",
RI: "1.7435747",
Na: "11.5",
Mg: "3.2",
Al: "1.30",
Si: "67.81",
K: "0.5",
Ca: "7.01",
Ba: "0",
Fe: "0"})

和lo，看见！我们的模型根据我们输入的玻璃的类型预测了玻璃的类型：

{
  RI: '1.7435747',
  Na: '11.5',
  Mg: '3.2',
  Al: '1.30',
  Si: '67.81',
  K: '0.5',
  Ca: '7.01',
  Ba: '0',
  Fe: '0',
  'Type of glass': '2',
  select_data_query: null,
  when_data: null,
  'Type of glass_original': null,
  'Type of glass_confidence': 0.9047619047619048,
  'Type of glass_explain': '{"predicted_value": "2", "confidence": 0.9047619047619048, "anomaly": null, "truth": null, "probability_class_2": 0.8632, "probability_class_1": 0.0581, "probability_class_7": 0.0598, "probability_class_3": 0.0085, "probability_class_5": 0.0054, "probability_class_6": 0.005}',
  'Type of glass_anomaly': null,
  _id: '63f3b3d488ca3f8488ea95c4',
  '`Id`': '2'
}

结论 ：

使用MindSDB，我们在数据库中成功创建并培训了机器学习模型，并解锁了生成数据库预测的能力。您可以访问MindsDB Documentation以了解Mindsdb的各种功能。

接下来是什么？

如果您喜欢跟随本教程，请确保注册免费的MindsDB Cloud account并继续探索！ Kaggle是找到类似数据集的绝佳资源，您可以在MindSDB的帮助下创建和培训自己的ML模型。您也可以在GitHub上检查它们。