PostgresML - PostgreSQL的生成式AI扩展
PostgresML是一个开源项目,它为PostgreSQL提供了机器学习功能。以下是一个使用PostgresML进行模型训练和预测的简单示例:
首先,确保你已经安装了PostgresML。然后,你可以在PostgreSQL中执行以下步骤:
- 创建一个表来存储数据。
- 将数据加载到表中。
- 使用机器学习模型对数据进行训练。
- 使用训练好的模型进行预测。
示例代码:
-- 1. 创建表
CREATE TABLE iris (
id SERIAL PRIMARY KEY,
sepal_length FLOAT,
sepal_width FLOAT,
petal_length FLOAT,
petal_width FLOAT,
species TEXT
);
-- 2. 加载数据
COPY iris (sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species)
FROM PROGRAM 'curl -s https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data';
-- 3. 训练模型
SELECT *, pgml.train_regressor(
model := 'linear_reg',
input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}',
response_col := 'petal_width',
test_size := 0.3,
max_iter := 10000,
seed := 123
) FROM iris;
-- 4. 使用模型进行预测
SELECT *, pgml.predict_regressor(
model := 'linear_reg',
input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}'
) FROM iris;
在这个例子中,我们首先创建了一个名为iris
的表来存储鸢尾花数据集。然后,我们使用COPY命令从一个网址加载数据。接下来,我们使用pgml.train_regressor
函数来训练一个线性回归模型,该模型基于花瓣宽度预测花瓣长度。最后,我们使用pgml.predict_regressor
函数对表中的数据进行预测。
请注意,这只是一个简单的示例,实际使用时你可能需要根据你的数据和需求调整模型参数。此外,PostgresML的具体语法和函数可能随着版本而变化,请参考最新的文档。
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