Clustering-Modell mit BigQuery DataFrames erstellen

Mit der BigQuery DataFrames API ein k-Means-Clustering-Modell zur Länge und zum Geschlecht von Pinguinen erstellen.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Python

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

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

from bigframes.ml.cluster import KMeans
import bigframes.pandas as bpd

# Load data from BigQuery
query_or_table = "bigquery-public-data.ml_datasets.penguins"
bq_df = bpd.read_gbq(query_or_table)

# Create the KMeans model
cluster_model = KMeans(n_clusters=10)
cluster_model.fit(bq_df["culmen_length_mm"], bq_df["sex"])

# Predict using the model
result = cluster_model.predict(bq_df)
# Score the model
score = cluster_model.score(bq_df)

Nächste Schritte

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