Realizar engenharia de atributos com a cláusula TRANSFORM

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Este tutorial ensina analistas de dados a usar o BigQuery ML. Com o BigQuery ML, usuários podem criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL. Esse tutorial faz uma introdução à engenharia de atributos usando a cláusula TRANSFORM. Usando a cláusula TRANSFORM, é possível especificar todo o pré-processamento durante a criação do modelo. O pré-processamento é aplicado automaticamente durante as fases de previsão e avaliação do aprendizado de máquina.

Neste tutorial, você usa a natalitytabela de amostras para criar um modelo que prevê o peso ao nascer de uma criança com base em seu sexo, na duração da gestação e nas informações demográficas em intervalos da mãe. A tabela de amostras natality contém informações sobre todos os nascimentos nos Estados Unidos dos últimos 40 anos.

Objetivos

Neste tutorial, você usará:

• BigQuery ML para criar um modelo de regressão linear usando a instrução CREATE MODEL com a cláusula TRANSFORM;
• as funções de pré-processamento ML.FEATURE_CROSS e ML.QUANTILE_BUCKETIZE;
• a função ML.EVALUATE para avaliar o modelo de ML;
• a função ML.PREDICT para fazer previsões usando o modelo de ML.

Custos

Neste tutorial, há componentes faturáveis do Google Cloud, entre eles:

• BigQuery
• BigQuery ML

Para mais informações sobre os custos do BigQuery, consulte a página de preços.

Antes de começar

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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6. O BigQuery é ativado automaticamente em novos projetos. Para ativar o BigQuery em um projeto preexistente, acesse

   Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Etapa 1: criar conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar o modelo de ML:

1. No console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

   Acesse a página do BigQuery

2. No painel Explorer, clique no nome do seu projeto.

3. Clique em Conferir ações > Criar conjunto de dados.

   

4. Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:

   • Para o código do conjunto de dados, insira bqml_tutorial.

   • Em Tipo de local, selecione Multirregião e EUA (várias regiões nos Estados Unidos).

     Os conjuntos de dados públicos são armazenados na multirregião US. Para simplificar, armazene seus conjuntos de dados no mesmo local.

   • Mantenha as configurações padrão restantes e clique em Criar conjunto de dados.

     

Etapa 2: criar modelo

Em seguida, crie um modelo de regressão linear usando a tabela de amostras de natalidade do BigQuery. Com a consulta GoogleSQL padrão abaixo, você cria o modelo usado para prever o peso de uma criança ao nascer.

#standardSQL
CREATE MODEL `bqml_tutorial.natality_model`
TRANSFORM(weight_pounds,
    is_male,
    gestation_weeks,
    ML.QUANTILE_BUCKETIZE(mother_age,
      5) OVER() AS bucketized_mother_age,
    CAST(mother_race AS string) AS mother_race,
    ML.FEATURE_CROSS(STRUCT(is_male,
        CAST(mother_race AS STRING) AS mother_race)) is_male_mother_race)
OPTIONS
  (model_type='linear_reg',
    input_label_cols=['weight_pounds']) AS
SELECT
  *
FROM
  `bigquery-public-data.samples.natality`
WHERE
  weight_pounds IS NOT NULL
  AND RAND() < 0.001

Ao executar o comando CREATE MODEL, o modelo será criado e treinado.

Detalhes da consulta

A cláusula CREATE MODEL é usada para criar e treinar o modelo chamado bqml_tutorial.natality_model.

A cláusula OPTIONS(model_type='linear_reg', input_label_cols=['weight_pounds']) indica que você está criando um modelo de regressão linear. Regressão linear é um tipo de modelo de regressão que gera um valor contínuo a partir de uma combinação linear de recursos de entrada. A coluna weight_pounds é a coluna do rótulo de entrada. Para modelos de regressão linear, é preciso que a coluna de rótulo tenha valor real, isto é, os valores da coluna precisam ser números reais.

A cláusula TRANSFORM desta consulta usa as seguintes colunas da instrução SELECT:

• weight_pounds: o peso, em libras, da criança (FLOAT64);
• is_male: o sexo da criança; TRUE para crianças do sexo masculino, FALSE para sexo feminino (BOOL);
• gestation_weeks: o número de semanas da gestação (INT64);
• mother_age: a idade da mãe ao dar à luz (INT64);
• mother_race: a raça da mãe (INT64). Esse valor inteiro é igual ao valor child_race no esquema da tabela. Para que o BigQuery ML trate mother_race como um recurso não numérico, com cada valor distinto representando uma categoria diferente, a consulta converte mother_race em uma STRING. Isso é importante porque é mais provável que a raça funcione mais como categoria do que como um número inteiro, que tem ordenação e escala.

Por meio da cláusula TRANSFORM, os recursos originais são pré-processados para o feed no treinamento. As colunas geradas são:

• weight_pounds: aprovado do jeito que está, sem nenhuma alteração;
• is_male: aprovado pelo feed no treinamento;
• gestation_weeks: aprovado pelo feed no treinamento;
• bucketized_mother_age: gerado a partir de mother_age, dividindo mother_age com base em quantis com a função analítica ML.QUANTILE_BUCKETIZE();
• mother_race: formato de string do original mother_race;
• is_male_mother_race: gerado a partir do cruzamento de is_male e mother_race usando a função ML.FEATURE_CROSS.

A instrução SELECT da consulta fornece as colunas que podem ser usadas na cláusula TRANSFORM. No entanto, não é preciso usar todas as colunas na cláusula TRANSFORM. Assim, é possível fazer a seleção de recursos e o pré-processamento dentro da cláusula TRANSFORM.

A cláusula FROM — bigquery-public-data.samples.natality — indica que você está consultando a tabela de amostras de natalidade no conjunto de dados de amostras. Esse conjunto de dados está no projeto bigquery-public-data.

A cláusula WHERE — WHERE weight_pounds IS NOT NULL AND RAND() < 0.001 — exclui linhas em que o peso é NULL e usa a função RAND para desenhar uma amostra aleatória dos dados.

Executar a consulta CREATE MODEL

Para executar a consulta CREATE MODEL para criar e treinar seu modelo:

1. No console do Google Cloud, clique no botão Escrever nova consulta.

2. Insira a seguinte consulta do GoogleSQL na área de texto do Editor de consultas.

   #standardSQL
   CREATE MODEL `bqml_tutorial.natality_model`
   TRANSFORM(weight_pounds,
       is_male,
       gestation_weeks,
       ML.QUANTILE_BUCKETIZE(mother_age,
         5) OVER() AS bucketized_mother_age,
       CAST(mother_race AS string) AS mother_race,
       ML.FEATURE_CROSS(STRUCT(is_male,
           CAST(mother_race AS STRING) AS mother_race)) is_male_mother_race)
   OPTIONS
     (model_type='linear_reg',
       input_label_cols=['weight_pounds']) AS
   SELECT
     *
   FROM
     `bigquery-public-data.samples.natality`
   WHERE
     weight_pounds IS NOT NULL
     AND RAND() < 0.001

3. Clique em Executar.

   A consulta leva por volta de 30 segundos para ser concluída. Depois disso, o modelo (natality_model) aparece no painel de navegação. Como a consulta usa uma instrução CREATE MODEL para criar uma tabela, não é possível ver os resultados da consulta.

Etapa 3 (opcional): receber estatísticas de treinamento

Para ver os resultados do treinamento de modelo, use a função ML.TRAINING_INFO ou visualize as estatísticas no console do Google Cloud. Neste tutorial, você usa o console do Google Cloud.

Para criar um modelo, um algoritmo de machine learning examina vários exemplos e tenta encontrar um modelo que minimize a perda. Esse processo é chamado de minimização do risco empírico.

Perda é a penalidade para uma previsão ruim, ou seja, um número que indica como a previsão do modelo foi ruim em um único exemplo. Para uma previsão de modelo perfeita, a perda é zero. Caso contrário, a perda é maior. O treinamento de um modelo visa encontrar um conjunto de ponderações e tendências com uma média de perda menor em todos os exemplos.

Para ver as estatísticas de treinamento do modelo que foram geradas quando você executou a consulta CREATE MODEL:

1. Na seção Recursos do painel de navegação do console do Google Cloud, expanda project-name > bqml_tutorial e clique em natality_model.

2. Clique na guia Treinamento e, para Visualizar como, selecione a opção Tabela. Os resultados vão ter a aparência abaixo:

   +-----------+--------------------+----------------------+--------------------+
   | Iteration | Training data loss | Evaluation data loss | Duration (seconds) |
   +-----------+--------------------+----------------------+--------------------+
   | 0         | 1.6640             | 1.7352               | 6.27               |
   +-----------+--------------------+----------------------+--------------------+
   

   A coluna Perda de dados de treinamento representa métrica da perda, calculada depois de o modelo ser treinado no conjunto de dados de treinamento. Como você executou uma regressão linear, essa coluna é o erro quadrático médio.

   A coluna Perda de dados de avaliação é a mesma métrica de perda calculada no conjunto de dados de validação, ou seja, dados do treinamento mantidos para validar o modelo. Como a estratégia de otimização padrão usada para o treinamento é "normal_equation", é necessária apenas uma iteração para convergir no modelo final.

   Para mais informações sobre a opção optimize_strategy, consulte a instrução CREATE MODEL.

   Para mais informações sobre a função ML.TRAINING_INFO e a opção de treinamento "optimize_strategy", consulte a referência de sintaxe do BigQuery ML.

Etapa 4: avaliar o modelo

Depois de criar o modelo, avalie o desempenho do classificador por meio da função ML.EVALUATE. A função ML.EVALUATE avalia os valores previstos em relação aos dados reais.

A consulta usada para avaliar o modelo é a seguinte:

#standardSQL
SELECT
  *
FROM
  ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.natality_model`,
    (
    SELECT
      *
    FROM
      `bigquery-public-data.samples.natality`
    WHERE
      weight_pounds IS NOT NULL))

Detalhes da consulta

A instrução SELECT superior recupera as colunas do modelo.

A cláusula FROM usa a função ML.EVALUATE no modelo: bqml_tutorial.natality_model.

A cláusula FROM e a instrução SELECT aninhada desta consulta são as mesmas da consulta CREATE MODEL. Como a cláusula TRANSFORM é usada no treinamento, não é possível especificar as colunas e transformações. Elas são restauradas automaticamente.

A cláusula WHERE — WHERE weight_pounds IS NOT NULL — exclui linhas em que o peso é NULL.

Observação: também é possível chamar a função ML.EVALUATE sem fornecer os dados de entrada. A função usa as métricas de avaliação calculadas durante o treinamento:

#standardSQL
SELECT
  *
FROM
  ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.natality_model`)

Executar a consulta ML.EVALUATE

Para executar a consulta ML.EVALUATE que avalia o modelo, conclua as seguintes etapas:

1. No console do Google Cloud, clique no botão Escrever nova consulta.

2. Insira a seguinte consulta do GoogleSQL na área de texto do Editor de consultas.

   #standardSQL
   SELECT
     *
   FROM
     ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.natality_model`,
       (
       SELECT
         *
       FROM
         `bigquery-public-data.samples.natality`
       WHERE
         weight_pounds IS NOT NULL))

3. (Opcional) Para definir o local de processamento, na lista suspensa Mais, clique em Configurações de consulta. Para Local de processamento, selecione Estados Unidos (EUA). Essa etapa é opcional, já que o local de processamento é detectado automaticamente de acordo com o local do conjunto de dados.

   

4. Clique em Executar.

5. Após concluir a consulta, clique na guia Resultados abaixo da área de texto da consulta. Os resultados terão a aparência abaixo:

   +---------------------+--------------------+------------------------+---------------------+---------------------+----------------------+
   | mean_absolute_error | mean_squared_error | mean_squared_log_error | mean_absolute_error | r2_score            | explained_variance   |
   +---------------------+--------------------+------------------------+---------------------+---------------------+----------------------+
   | 0.9566580179970666  | 1.6756289722442677 | 0.034241471462096516   | 0.7385590721661188  | 0.04650972930257946 | 0.046516832131241026 |
   +---------------------+--------------------+------------------------+---------------------+---------------------+----------------------+
   

   Como você executou uma regressão linear, os resultados incluem as seguintes colunas:

   • mean_absolute_error
   • mean_squared_error
   • mean_squared_log_error
   • median_absolute_error
   • r2_score
   • explained_variance

Uma métrica importante nos resultados da avaliação é a pontuação R². A pontuação R² é uma medida estatística que determina se as previsões de regressão linear se aproximam dos dados reais. Um valor 0 indica que o modelo não explica a variabilidade dos dados de resposta em torno da média. Um valor 1 indica que o modelo explica toda a variabilidade dos dados de resposta em torno da média.

Etapa 5: usar o modelo para prever resultados

Agora seu modelo foi avaliado, a próxima etapa é usá-lo para prever um resultado. É possível usar o modelo para prever o peso ao nascer de todos os bebês nascidos em Wyoming.

A consulta usada para prever o resultado é a seguinte:

#standardSQL
SELECT
  predicted_weight_pounds
FROM
  ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.natality_model`,
    (
    SELECT
      *
    FROM
      `bigquery-public-data.samples.natality`
    WHERE
      state = "WY"))

Detalhes da consulta

A principal instrução SELECT recupera a coluna predicted_weight_pounds. Essa coluna é gerada pela função ML.PREDICT. Ao usar a função ML.PREDICT, o nome da coluna de saída para o modelo é predicted_label_column_name. Para modelos de regressão linear, predicted_label é o valor estimado de label. Para modelos de regressão logística, predicted_label é um dos dois rótulos de entrada, dependendo de qual rótulo tem a maior probabilidade prevista.

A função ML.PREDICT é usada para prever resultados usando o modelo: bqml_tutorial.natality_model.

A cláusula FROM e a instrução SELECT aninhada desta consulta são as mesmas da consulta CREATE MODEL. Observe que não é preciso aprovar todas as colunas como no treinamento. Somente as usadas na cláusula TRANSFORM são obrigatórias. Assim como a ML.EVALUATE, as transformações dentro de TRANSFORM são restauradas automaticamente.

A cláusula WHERE — WHERE state = "WY" — indica que você está limitando a previsão ao estado de Wyoming.

Executar a consulta ML.PREDICT

Veja como executar a consulta que usa o modelo para prever um resultado:

1. No console do Google Cloud, clique no botão Escrever nova consulta.

2. Insira a seguinte consulta do GoogleSQL na área de texto do Editor de consultas.

   #standardSQL
   SELECT
     predicted_weight_pounds
   FROM
     ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.natality_model`,
       (
       SELECT
         *
       FROM
         `bigquery-public-data.samples.natality`
       WHERE
         state = "WY"))

3. (Opcional) Para definir o local de processamento, na lista suspensa Mais, clique em Configurações de consulta. Para Local de processamento, selecione Estados Unidos (EUA). Essa etapa é opcional, já que o local de processamento é detectado automaticamente de acordo com o local do conjunto de dados.

   

4. Clique em Executar.

5. Após concluir a consulta, clique na guia Resultados abaixo da área de texto da consulta. Os resultados terão a aparência abaixo:

   +----------------------------+
   | predicted_weight_pounds    |
   +----------------------------+
   |  7.735962399307027         |
   +----------------------------+
   |  7.728855793480761         |
   +----------------------------+
   |  7.383850250400428         |
   +----------------------------+
   | 7.4132677633242565         |
   +----------------------------+
   |  7.734971309702814         |
   +----------------------------+
   

Limpar

Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados no tutorial, exclua o projeto que os contém ou mantenha o projeto e exclua os recursos individuais.

• exclua o projeto que você criou; ou
• Mantenha o projeto e exclua o conjunto de dados.

Excluir o conjunto de dados

A exclusão do seu projeto removerá todos os conjuntos de dados e tabelas no projeto. Caso prefira reutilizá-lo, exclua o conjunto de dados criado neste tutorial:

1. Se necessário, abra a página do BigQuery no console do Google Cloud.

   Acesse a página do BigQuery

2. No painel de navegação, clique no conjunto de dados bqml_tutorial que você criou.

3. No lado direito da janela, clique em Excluir conjunto de dados. Essa ação exclui o conjunto, a tabela e todos os dados.

4. Na caixa de diálogo Excluir conjunto de dados, confirme o comando de exclusão digitando o nome do seu conjunto de dados (bqml_tutorial) e clique em Excluir.

Excluir o projeto

Para excluir o projeto:

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

• Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
• Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

A seguir

• Para saber mais sobre machine learning, consulte o Curso intensivo de machine learning.
• Para uma visão geral do BigQuery ML, consulte Introdução ao BigQuery ML.
• Para saber mais, consulte Como usar o console do Google Cloud.