Creare e utilizzare un modello di classificazione sui dati del censimento

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In questo tutorial utilizzi un modello di regressione logistica in BigQuery ML per prevedere la fascia di reddito delle persone in base ai loro dati demografici. Un modello di regressione logistica binaria prevede se un valore rientra in una delle due categorie, in questo caso se il reddito annuale di un privato è superiore o inferiore a 50.000 $.

Questo tutorial utilizza il set di dati bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income. Questo set di dati contiene informazioni demografiche e sul reddito dei residenti negli Stati Uniti tra il 2000 e il 2010.

Obiettivi

In questo tutorial imparerai a:

• Crea un modello di regressione logistica.
• Valutare il modello.
• Fai previsioni utilizzando il modello.
• Spiega i risultati prodotti dal modello.

Costi

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

• BigQuery
• BigQuery ML

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery, consulta la pagina relativa ai prezzi di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sui costi di BigQuery ML, consulta Prezzi di BigQuery ML.

Prima di iniziare

1. 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.

   Go to project selector

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

3. Enable the BigQuery API.

   Enable the API

Autorizzazioni obbligatorie

Per creare il modello utilizzando BigQuery ML, sono necessarie le seguenti autorizzazioni IAM:

• bigquery.jobs.create
• bigquery.models.create
• bigquery.models.getData
• bigquery.models.updateData
• bigquery.models.updateMetadata

Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

• bigquery.models.getData sul modello
• bigquery.jobs.create

Introduzione

Un'attività comune nel machine learning è classificare i dati in uno di due tipi, noti come etichette. Ad esempio, un rivenditore potrebbe voler prevedere se un determinato cliente acquisterà un nuovo prodotto in base ad altre informazioni su di lui. In questo caso, le due etichette potrebbero essere will buy e won't buy. Il rivenditore può creare un set di dati in modo che una colonna rappresenti entrambe le etichette e contenga anche informazioni sui clienti, come la loro posizione, i loro acquisti precedenti e le preferenze registrate. Il rivenditore può quindi utilizzare un modello di regressione logistica binaria che utilizza queste informazioni per prevedere quale etichetta rappresenta al meglio ciascun cliente.

In questo tutorial crei un modello di regressione logistica binaria che prevede se il reddito di un partecipante al censimento degli Stati Uniti rientra in uno dei due intervalli in base agli attributi demografici del partecipante.

Crea un set di dati

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

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

   Vai a BigQuery

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

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

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci census.

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

     I set di dati pubblici sono archiviati in US più regioni. Per semplicità, archivia il set di dati nella stessa posizione.

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

Esaminare i dati

Esamina il set di dati e identifica le colonne da utilizzare come dati di addestramento per il modello di regressione logistica. Seleziona 100 righe dalla tabellacensus_adult_income:

SQL

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query GoogleSQL:

   SELECT
   age,
   workclass,
   marital_status,
   education_num,
   occupation,
   hours_per_week,
   income_bracket,
   functional_weight
   FROM
   `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`
   LIMIT
   100;

3. I risultati sono simili ai seguenti:

   

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq(
    "bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income",
    columns=(
        "age",
        "workclass",
        "marital_status",
        "education_num",
        "occupation",
        "hours_per_week",
        "income_bracket",
        "functional_weight",
    ),
    max_results=100,
)
df.peek()
# Output:
# age      workclass       marital_status  education_num          occupation  hours_per_week income_bracket  functional_weight
#  47      Local-gov   Married-civ-spouse             13      Prof-specialty              40           >50K             198660
#  56        Private        Never-married              9        Adm-clerical              40          <=50K              85018
#  40        Private   Married-civ-spouse             12        Tech-support              40           >50K             285787
#  34   Self-emp-inc   Married-civ-spouse              9        Craft-repair              54           >50K             207668
#  23        Private   Married-civ-spouse             10   Handlers-cleaners              40          <=50K              40060

I risultati della query mostrano che la colonna income_bracket nella tabellacensus_adult_income ha solo uno dei due valori: <=50K o >50K. La colonna functional_weight indica il numero di persone che l'organizzazione del censimento ritiene che una determinata riga rappresenti. I valori di questa colonna sembrano non essere correlati al valore di income_bracket per una determinata riga.

Prepara i dati di esempio

In questo tutorial prevedi il reddito dei partecipanti al censimento in base ai seguenti parametri:

• Età
• Tipo di lavoro svolto
• Stato civile
• Livello di istruzione
• Professione
• Ore lavorate a settimana

Per creare questa previsione, estrai le informazioni dai dati sugli intervistati del censimento nella tabellacensus_adult_income. Seleziona le colonne delle funzionalità, tra cui:

• education_num, che rappresenta il livello di istruzione del rispondente
• workclass, che rappresenta il tipo di lavoro svolto dall'intervistato

Escludi le colonne che duplicano i dati. Ad esempio:

• education, perché education e education_num esprimono gli stessi dati in formati diversi

Separa i dati in set di addestramento, valutazione e previsione creando una nuova colonna dataframe derivata dalla colonna functional_weight. Etichetta l'80% dell'origine dati per l'addestramento del modello e riserva il restante 20% dei dati per la valutazione e la previsione.

SQL

Per preparare i dati di esempio, crea una visualizzazione per contenere i dati di addestramento. Questa vista viene utilizzata dall'istruzione CREATE MODEL più avanti in questo tutorial.

Esegui la query che prepara i dati di esempio:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   CREATE OR REPLACE VIEW
   `census.input_data` AS
   SELECT
   age,
   workclass,
   marital_status,
   education_num,
   occupation,
   hours_per_week,
   income_bracket,
   CASE
     WHEN MOD(functional_weight, 10) < 8 THEN 'training'
     WHEN MOD(functional_weight, 10) = 8 THEN 'evaluation'
     WHEN MOD(functional_weight, 10) = 9 THEN 'prediction'
   END AS dataframe
   FROM
   `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`

3. Nel riquadro Explorer, espandi il set di dati census e individua la vista input_data.

4. Fai clic sul nome della visualizzazione per aprire il riquadro delle informazioni. Lo schema della visualizzazione viene visualizzato nella scheda Schema.

BigQuery DataFrames

Crea un DataFrame denominato input_data. Utilizzerai input_data più avanti in questo tutorial per addestrare il modello, valutarlo e fare previsioni.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes.pandas as bpd

input_data = bpd.read_gbq(
    "bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income",
    columns=(
        "age",
        "workclass",
        "marital_status",
        "education_num",
        "occupation",
        "hours_per_week",
        "income_bracket",
        "functional_weight",
    ),
)
input_data["dataframe"] = bpd.Series("training", index=input_data.index,).case_when(
    [
        (((input_data["functional_weight"] % 10) == 8), "evaluation"),
        (((input_data["functional_weight"] % 10) == 9), "prediction"),
    ]
)
del input_data["functional_weight"]

Creare un modello di regressione logistica

Crea un modello di regressione logistica con i dati di addestramento etichettati nella sezione precedente.

SQL

Utilizza la istruzione CREATE MODEL e specifica LOGISTIC_REG per il tipo di modello

Di seguito sono riportate alcune informazioni utili sulla dichiarazione CREATE MODEL:

• L'opzione input_label_cols specifica la colonna nell'istruzione SELECT da utilizzare come colonna delle etichette. Qui la colonna dell'etichetta è income_bracket, pertanto il modello apprende quale dei due valori di income_bracket è più probabile per una determinata riga in base agli altri valori presenti nella riga.

• Non è necessario specificare se un modello di regressione logistica è binario o multiclasse. BigQuery può determinare il tipo di modello da addestrare in base al numero di valori univoci nella colonna delle etichette.

• L'opzione auto_class_weights è impostata su TRUE per bilanciare le etichette delle classi nei dati di addestramento. Per impostazione predefinita, i dati di addestramento non sono ponderati. Se le etichette nei dati di addestramento non sono bilanciate, il modello potrebbe imparare a predire in misura maggiore la classe di etichette più popolare. In questo caso, la maggior parte degli intervistati nel set di dati rientra nella fascia di reddito più bassa. Ciò potrebbe portare a un modello che prevede troppo la fascia di reddito più bassa. I pesi delle classi bilanciano le etichette delle classi calcolando i pesi per ogni classe in proporzione inversa alla frequenza della classe.

• L'istruzione SELECT esegue una query sulla vista input_data che contiene i dati di addestramento. La clausola WHERE filtra le righe in input_data in modo che solo quelle etichettate come dati di addestramento vengano utilizzate per addestrare il modello.

Esegui la query che crea il modello di regressione logistica:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   CREATE OR REPLACE MODEL
   `census.census_model`
   OPTIONS
   ( model_type='LOGISTIC_REG',
     auto_class_weights=TRUE,
     data_split_method='NO_SPLIT',
     input_label_cols=['income_bracket'],
     max_iterations=15) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
   `census.input_data`
   WHERE
   dataframe = 'training'

3. Nel riquadro Explorer, espandi il set di dati census e poi la cartella Modelli.

4. Fai clic sul modello census_model per aprire il riquadro delle informazioni.

5. Fai clic sulla scheda Schema. Lo schema del modello elenca gli attributi che BigQuery ML ha utilizzato per eseguire la regressione logistica. Lo schema dovrebbe avere un aspetto simile al seguente:

BigQuery DataFrames

Utilizza il metodo fit per addestrare il modello e il metodo to_gbq per salvarlo nel set di dati.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes.ml.linear_model

# input_data is defined in an earlier step.
training_data = input_data[input_data["dataframe"] == "training"]
X = training_data.drop(columns=["income_bracket", "dataframe"])
y = training_data["income_bracket"]

census_model = bigframes.ml.linear_model.LogisticRegression(
    # Balance the class labels in the training data by setting
    # class_weight="balanced".
    #
    # By default, the training data is unweighted. If the labels
    # in the training data are imbalanced, the model may learn to
    # predict the most popular class of labels more heavily. In
    # this case, most of the respondents in the dataset are in the
    # lower income bracket. This may lead to a model that predicts
    # the lower income bracket too heavily. Class weights balance
    # the class labels by calculating the weights for each class in
    # inverse proportion to the frequency of that class.
    class_weight="balanced",
    max_iterations=15,
)
census_model.fit(X, y)

census_model.to_gbq(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
    replace=True,
)

Valutare le prestazioni del modello

Dopo aver creato il modello, valutane le prestazioni rispetto ai dati effettivi.

SQL

La funzione ML.EVALUATE valuta i valori previsti generati dal modello rispetto ai dati effettivi.

Come input, la funzione ML.EVALUATE prende il modello addestrato e le righe della vistainput_data che hanno evaluation come valore della colonnadataframe. La funzione restituisce una singola riga di statistiche sul modello.

Esegui la query ML.EVALUATE:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.EVALUATE (MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'evaluation'
     )
   )

3. I risultati sono simili ai seguenti:

   

BigQuery DataFrames

Utilizza il metodo score per valutare il modello rispetto ai dati effettivi.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# Select model you'll use for predictions. `read_gbq_model` loads model
# data from BigQuery, but you could also use the `census_model` object
# from previous steps.
census_model = bpd.read_gbq_model(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
)

# input_data is defined in an earlier step.
evaluation_data = input_data[input_data["dataframe"] == "evaluation"]
X = evaluation_data.drop(columns=["income_bracket", "dataframe"])
y = evaluation_data["income_bracket"]

# The score() method evaluates how the model performs compared to the
# actual data. Output DataFrame matches that of ML.EVALUATE().
score = census_model.score(X, y)
score.peek()
# Output:
#    precision    recall  accuracy  f1_score  log_loss   roc_auc
# 0   0.685764  0.536685   0.83819  0.602134  0.350417  0.882953

Puoi anche esaminare il riquadro delle informazioni del modello nella console Google Cloud per visualizzare le metriche di valutazione calcolate durante l'addestramento:

Prevedere la fascia di reddito

Identificare la fascia di reddito a cui probabilmente appartiene un determinato intervistato utilizzando il modello.

SQL

Utilizza la funzione ML.PREDICT per fare previsioni sulla probabile fascia di reddito. Inserisci il modello addestrato e le righe della vistainput_data che hanno prediction come valore della colonnadataframe.

Esegui la query ML.PREDICT:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.PREDICT (MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'prediction'
     )
   )

3. I risultati sono simili ai seguenti:

   

predicted_income_bracket è il valore previsto di income_bracket.

BigQuery DataFrames

Utilizza il metodo predict per fare previsioni sulla probabile fascia di reddito.

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# Select model you'll use for predictions. `read_gbq_model` loads model
# data from BigQuery, but you could also use the `census_model` object
# from previous steps.
census_model = bpd.read_gbq_model(
    your_model_id,  # For example: "your-project.census.census_model"
)

# input_data is defined in an earlier step.
prediction_data = input_data[input_data["dataframe"] == "prediction"]

predictions = census_model.predict(prediction_data)
predictions.peek()
# Output:
#           predicted_income_bracket                     predicted_income_bracket_probs  age workclass  ... occupation  hours_per_week income_bracket   dataframe
# 18004                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0763305999358786...   75         ?  ...          ?               6          <=50K  prediction
# 18886                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0448866871906495...   73         ?  ...          ?              22           >50K  prediction
# 31024                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0362982319421936...   69         ?  ...          ?               1          <=50K  prediction
# 31022                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.0787836112058324...   75         ?  ...          ?               5          <=50K  prediction
# 23295                    <=50K  [{'label': ' >50K', 'prob': 0.3385373037905673...   78         ?  ...          ?              32          <=50K  prediction

Spiega i risultati della previsione

Per capire perché il modello sta generando questi risultati di previsione, puoi utilizzare la funzione ML.EXPLAIN_PREDICT.

ML.EXPLAIN_PREDICT è una versione estesa della funzione ML.PREDICT. ML.EXPLAIN_PREDICT non solo restituisce i risultati della previsione, ma anche colonne aggiuntive per spiegarli. In pratica, puoi eseguire ML.EXPLAIN_PREDICT anziché ML.PREDICT. Per ulteriori informazioni, consulta Panoramica dell'AI spiegabile di BigQuery ML.

Esegui la query ML.EXPLAIN_PREDICT:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.EXPLAIN_PREDICT(MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'evaluation'),
     STRUCT(3 as top_k_features))

3. I risultati sono simili ai seguenti:

   

Nota: la query ML.EXPLAIN_PREDICT restituisce tutte le colonne delle caratteristiche di input, in modo analogo alla query ML.PREDICT. Per motivi di leggibilità, nella figura precedente viene mostrata solo una colonna di caratteristiche, age.

Per i modelli di regressione logistica, vengono utilizzati i valori di Shapley per generare valori di attribuzione di caratteristiche per ogni caratteristica nel modello. ML.EXPLAIN_PREDICT restituisce le prime tre attribuzioni di caratteristiche per riga della visualizzazione input_data perché top_k_features è stato impostato su 3 nella query. Queste attribuzioni sono ordinate in base al valore assoluto dell'attribuzione in ordine decrescente. Nella riga 1 di questo esempio, la caratteristica hours_per_week ha contribuito maggiormente alla previsione complessiva, ma nella riga 2, occupation ha contribuito maggiormente alla previsione complessiva.

Spiega il modello a livello globale

Per sapere quali caratteristiche sono generalmente le più importanti per determinare la fascia di reddito, puoi utilizzare la funzione ML.GLOBAL_EXPLAIN. Per utilizzare ML.GLOBAL_EXPLAIN, devi riaddestrare il modello con l'opzione ENABLE_GLOBAL_EXPLAIN impostata su TRUE.

Addestramento e generazione di spiegazioni globali per il modello:

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

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor di query, esegui la seguente query per addestrare nuovamente il modello:

   CREATE OR REPLACE MODEL `census.census_model`
   OPTIONS
     ( model_type='LOGISTIC_REG',
       auto_class_weights=TRUE,
       enable_global_explain=TRUE,
       input_label_cols=['income_bracket']
     ) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
     `census.input_data`
   WHERE
     dataframe = 'training'

3. Nell'editor di query, esegui la seguente query per ottenere spiegazioni globali:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GLOBAL_EXPLAIN(MODEL `census.census_model`)

4. I risultati sono simili ai seguenti:

   

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.

Eliminare 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 BigQuery

2. Nella barra di navigazione, fai clic sul set di dati census che hai creato.

3. Fai clic su Elimina set di dati sul lato destro della finestra. Questa azione elimina il set di dati e il modello.

4. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, conferma il comando di eliminazione digitando il nome del set di dati (census) e fai clic su Elimina.

Elimina il progetto

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un appspot.com URL, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

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.

Passaggi successivi

• Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione a BigQuery ML.
• Per informazioni sulla creazione dei modelli, consulta la pagina della sintassi di CREATE MODEL.