Migliora le prestazioni del modello con l'ottimizzazione degli iperparametri


Questo tutorial mostra come utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri in BigQuery ML specificando l'opzione di addestramento NUM_TRIALS per abilitare un insieme di prove di addestramento del modello.

In questo tutorial, utilizzerai la tabella di esempio tlc_yellow_trips_2018 per creare un modello che prevede la mancia di una corsa in taxi. Con l'ottimizzazione degli iperparametri, il modello mostra un miglioramento delle prestazioni di circa il 40% nell'obiettivo di ottimizzazione degli iperparametri di R2_SCORE.

Obiettivi

In questo tutorial utilizzi:

  • BigQuery ML per creare un modello di regressione lineare utilizzando l'istruzione CREATE MODEL con NUM_TRIALS impostato su 20.
  • La funzione ML.TRIAL_INFO per controllare la panoramica di tutte e 20 le prove
  • La funzione ML.EVALUATE per valutare il modello ML
  • La funzione ML.PREDICT per fare previsioni utilizzando il modello ML

Costi

Questo tutorial utilizza componenti fatturabili di Google Cloud, tra cui:

  • BigQuery
  • BigQuery ML

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery, consulta la pagina Prezzi di BigQuery.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

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  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  6. BigQuery viene abilitato automaticamente nei nuovi progetti. Per attivare BigQuery in un progetto preesistente, vai a

    Attiva l'API BigQuery.

    Abilita l'API

Passaggio 1: crea il set di dati di addestramento

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai alla pagina di BigQuery

  2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del tuo progetto.

  3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

    Crea il set di dati.

  4. Nella pagina Crea set di dati, segui questi passaggi:

    • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

    • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

      I set di dati pubblici vengono archiviati in US più regioni. Per semplicità, archivia il tuo set di dati nella stessa località.

    • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

      Pagina Crea set di dati.

Passaggio 2: crea la tabella di input per l'addestramento

In questo passaggio, materializzi la tabella di input di addestramento con 100.000 righe.

  1. Visualizza lo schema della tabella di origine tlc_yellow_trips_2018.

    Schema della tabella.

  2. Crea la tabella dei dati di input per l'addestramento.

CREATE TABLE `bqml_tutorial.taxi_tip_input` AS
SELECT
  * EXCEPT(tip_amount), tip_amount AS label
FROM
  `bigquery-public-data.new_york_taxi_trips.tlc_yellow_trips_2018`
WHERE
  tip_amount IS NOT NULL
LIMIT 100000

Passaggio 3: crea il modello

Poi, crea un modello di regressione lineare con l'ottimizzazione degli iperparametri utilizzando la tabella di esempio tlc_yellow_trips_2018 in BigQuery. La seguente query GoogleSQL viene utilizzata per creare il modello con l'ottimizzazione degli iperparametri.

CREATE MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='LINEAR_REG',
   NUM_TRIALS=20,
   MAX_PARALLEL_TRIALS=2) AS
SELECT
  *
FROM
  `bqml_tutorial.taxi_tip_input`

Dettagli query

Il modello LINEAR_REG ha due iperparametri ottimizzabili: l1_reg e l2_reg. La query precedente utilizza lo spazio di ricerca predefinito. Puoi anche specificare esplicitamente lo spazio di ricerca:

OPTIONS
  (...
    L1_REG=HPARAM_RANGE(0, 20),
    L2_REG=HPARAM_CANDIDATES([0, 0.1, 1, 10]))

Inoltre, anche queste altre opzioni di addestramento per l'ottimizzazione degli iperparametri utilizzano i loro valori predefiniti:

  • HPARAM_TUNING_ALGORITHM: "VIZIER_DEFAULT"
  • HPARAM_TUNING_OBJECTIVES: ["r2_score"]

MAX_PARALLEL_TRIALS è impostato su 2 per accelerare il processo di ottimizzazione. Con 2 prove in esecuzione in qualsiasi momento, l'intera ottimizzazione dovrebbe richiedere circa 10 job di addestramento seriale anziché 20. Tieni presente, tuttavia, che le due prove in parallelo non possono trarre vantaggio dai risultati di addestramento reciproci.

Esegui la query CREATE MODEL

Per eseguire la query CREATE MODEL in modo da creare e addestrare il modello:

  1. Nella console Google Cloud, fai clic sul pulsante Crea nuova query.

  2. Inserisci la query GoogleSQL precedente nell'area di testo Editor query.

  3. Fai clic su Esegui.

    Il completamento della query richiede circa 17 minuti. Puoi tenere traccia dell'avanzamento dell'ottimizzazione nei dettagli di esecuzione in Fasi:

    Avanzamento dell'ottimizzazione.

Passaggio 4: recupera informazioni sulle prove

Per visualizzare la panoramica di tutte le prove, inclusi i loro iperparametri, obiettivi, stato e la prova ottimale, puoi utilizzare la funzione ML.TRIAL_INFO. Puoi visualizzare il risultato nella console Google Cloud dopo aver eseguito l'SQL.

SELECT *
FROM
  ML.TRIAL_INFO(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`)

Puoi eseguire questa query SQL al termine di una prova. Se l'ottimizzazione viene interrotta nel mezzo, tutte le prove già completate rimarranno disponibili.

Passaggio 5: valuta il modello

Dopo aver creato il modello, puoi ottenere le metriche di valutazione di tutte le prove utilizzando la funzione ML.EVALUATE o tramite la console Google Cloud.

Esegui ML.EVALUATE

SELECT *
FROM
  ML.EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`)

Questo SQL recupera le metriche di valutazione per tutte le prove calcolate dai dati di TEST. Per saperne di più sulla differenza tra gli obiettivi ML.TRIAL_INFO e le metriche di valutazione ML.EVALUATE, consulta Funzioni di pubblicazione del modello.

Puoi anche valutare una prova specifica fornendo i tuoi dati. Per scoprire di più, consulta Funzioni di gestione del modello.

Controlla le metriche di valutazione tramite la console Google Cloud

Puoi anche controllare le metriche di valutazione selezionando la scheda EVALUATION.

Ottimizzazione della valutazione.

Passaggio 6: usa il tuo modello per prevedere le mance per i taxi

Ora che hai valutato il modello, il passaggio successivo consiste nell'utilizzarlo per prevedere la mancia del taxi.

La query utilizzata per prevedere la mancia è la seguente:

SELECT
  *
FROM
  ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`,
    (
    SELECT
      *
    FROM
      `bqml_tutorial.taxi_tip_input`
    LIMIT 10))

Dettagli query

L'istruzione SELECT più in alto recupera tutte le colonne, inclusa la colonna predicted_label. Questa colonna viene generata dalla funzione ML.PREDICT. Quando utilizzi la funzione ML.PREDICT, il nome della colonna di output per il modello è predicted_label_column_name.

Per impostazione predefinita, la previsione viene effettuata sulla base della prova ottimale. Puoi selezionare altra prova specificando il parametro trial_id.

SELECT
  *
FROM
  ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.hp_taxi_tip_model`,
    (
    SELECT
      *
    FROM
      `bqml_tutorial.taxi_tip_input`
    LIMIT
      10),
    STRUCT(3 AS trial_id))

Per maggiori dettagli su come utilizzare le funzioni di pubblicazione del modello, consulta Funzioni di pubblicazione del modello.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

  • Puoi eliminare il progetto che hai creato.
  • In alternativa, puoi mantenere il progetto ed eliminare il set di dati.

Elimina il set di dati

L'eliminazione del progetto rimuove tutti i set di dati e tutte le tabelle nel progetto. Se preferisci riutilizzare il progetto, puoi eliminare il set di dati creato in questo tutorial:

  1. Se necessario, apri la pagina BigQuery nella console Google Cloud.

    Vai alla pagina di BigQuery

  2. Nel pannello di navigazione, fai clic sul set di dati bqml_tutorial che hai creato.

  3. Sul lato destro della finestra, fai clic su Elimina set di dati. Questa azione elimina il set di dati, la tabella e tutti i dati.

  4. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, digita il nome del set di dati (bqml_tutorial) per confermare l'eliminazione, quindi fai clic su Elimina.

Elimina il progetto

Per eliminare il progetto:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

    Vai a Gestisci risorse

  2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
  3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

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