Creare un modello di clustering con BigQuery DataFrames

Crea un modello di clustering K-means in base alla lunghezza e al sesso dei pinguini utilizzando l'API BigQuery DataFrames.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Utilizzare BigQuery DataFrames

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di BigQuery relativa all'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API BigQuery Python.

Per effettuare l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

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)

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare gli esempi di codice per altri prodotti Google Cloud , consulta il browser degli esempi diGoogle Cloud .