Modell erstellen

Modell in einem vorhandenen Dataset erstellen

Codebeispiel

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von Java in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;

// Sample to create a model
public class CreateModel {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    String modelName = "MY_MODEL_NAME";
    String sql =
        "CREATE MODEL `"
            + datasetName
            + "."
            + modelName
            + "`"
            + "OPTIONS ( "
            + "model_type='linear_reg', "
            + "max_iterations=1, "
            + "learn_rate=0.4, "
            + "learn_rate_strategy='constant' "
            + ") AS ( "
            + "SELECT 'a' AS f1, 2.0 AS label "
            + "UNION ALL "
            + "SELECT 'b' AS f1, 3.8 AS label "
            + ")";
    createModel(sql);
  }

  public static void createModel(String sql) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      QueryJobConfiguration config = QueryJobConfiguration.newBuilder(sql).build();

      // create a model using query and it will wait to complete job.
      Job job = bigquery.create(JobInfo.of(config));
      job = job.waitFor();
      if (job.isDone()) {
        System.out.println("Model created successfully");
      } else {
        System.out.println("Model was not created");
      }
    } catch (BigQueryException | InterruptedException e) {
      System.out.println("Model was not created. \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Node.js-Einrichtungsanleitung in der BigQuery-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Angaben finden Sie in der Referenzdokumentation zur BigQuery Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function createModel() {
  // Creates a model named "my_model" in "my_dataset".

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample
   */
  // const datasetId = "my_dataset";
  // const modelId = "my_model";

  const query = `CREATE OR REPLACE MODEL \`${datasetId}.${modelId}\`
       OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS
       SELECT
         IF(totals.transactions IS NULL, 0, 1) AS label,
         IFNULL(device.operatingSystem, "") AS os,
         device.isMobile AS is_mobile,
         IFNULL(geoNetwork.country, "") AS country,
         IFNULL(totals.pageviews, 0) AS pageviews
       FROM
         \`bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_*\`
       WHERE
         _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20160801' AND '20170631'
       LIMIT  100000;`;

  const queryOptions = {
    query: query,
  };

  // Run query to create a model
  const [job] = await bigquery.createQueryJob(queryOptions);

  // Wait for the query to finish
  await job.getQueryResults();

  console.log(`Model ${modelId} created.`);
}
createModel();

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