建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
在PAI-dsw中，可以通過(guò)數(shù)據(jù)源管理功能，選擇DataWorks作為數(shù)據(jù)源，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取和處理，最后進(jìn)行模型訓(xùn)練。
要鏈接DataWorks的數(shù)據(jù)并使用PAIDSW進(jìn)行模型訓(xùn)練，可以按照以下步驟操作：
宣化網(wǎng)站制作公司哪家好，找成都創(chuàng)新互聯(lián)！從網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、微信開(kāi)發(fā)、APP開(kāi)發(fā)、響應(yīng)式網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等網(wǎng)站項(xiàng)目制作，到程序開(kāi)發(fā)，運(yùn)營(yíng)維護(hù)。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司2013年成立到現(xiàn)在10年的時(shí)間，我們擁有了豐富的建站經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，來(lái)保證我們的工作的順利進(jìn)行。專注于網(wǎng)站建設(shè)就選成都創(chuàng)新互聯(lián)。
1、準(zhǔn)備工作
注冊(cè)阿里云賬號(hào)并登錄。
開(kāi)通DataWorks服務(wù)。
開(kāi)通PAIDSW服務(wù)。
2、創(chuàng)建DataWorks項(xiàng)目
登錄DataWorks控制臺(tái)，點(diǎn)擊“新建”按鈕，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。
填寫(xiě)項(xiàng)目名稱、描述等信息，然后點(diǎn)擊“確定”按鈕。
3、創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
在DataWorks項(xiàng)目中，點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄的“數(shù)據(jù)源”選項(xiàng)。
點(diǎn)擊右上角的“新建”按鈕，選擇需要連接的數(shù)據(jù)源類型（如MySQL、MaxCompute等）。
根據(jù)提示完成數(shù)據(jù)源的配置，包括數(shù)據(jù)庫(kù)地址、用戶名、密碼等信息。
點(diǎn)擊“測(cè)試連接”按鈕，確保數(shù)據(jù)源連接成功。
4、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表
在DataWorks項(xiàng)目中，點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄的“數(shù)據(jù)表”選項(xiàng)。
點(diǎn)擊右上角的“新建”按鈕，選擇需要?jiǎng)?chuàng)建的數(shù)據(jù)表類型（如ODPS表、Mysql表等）。
根據(jù)提示完成數(shù)據(jù)表的配置，包括表名、字段信息等。
將數(shù)據(jù)源中的表導(dǎo)入到新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)表中。
5、創(chuàng)建任務(wù)節(jié)點(diǎn)
在DataWorks項(xiàng)目中，點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄的“任務(wù)節(jié)點(diǎn)”選項(xiàng)。
點(diǎn)擊右上角的“新建”按鈕，選擇需要?jiǎng)?chuàng)建的任務(wù)節(jié)點(diǎn)類型（如Shell、Python等）。
根據(jù)提示完成任務(wù)節(jié)點(diǎn)的配置，包括代碼內(nèi)容、運(yùn)行環(huán)境等。
在代碼中編寫(xiě)PAIDSW模型訓(xùn)練的相關(guān)代碼，
from pia import *
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
讀取數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv("your_data_table")
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]
劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
創(chuàng)建PAIDSW模型訓(xùn)練任務(wù)
model = create_model()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
6、配置任務(wù)依賴關(guān)系和調(diào)度策略
在DataWorks項(xiàng)目中，點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄的“工作流”選項(xiàng)。
點(diǎn)擊右上角的“新建”按鈕，創(chuàng)建一個(gè)工作流。
將任務(wù)節(jié)點(diǎn)拖拽到工作流中，并設(shè)置任務(wù)之間的依賴關(guān)系。
配置工作流的調(diào)度策略，例如每天凌晨執(zhí)行一次。
7、提交并運(yùn)行工作流
點(diǎn)擊工作流右上角的“提交”按鈕，提交工作流。
在工作流運(yùn)行日志中查看模型訓(xùn)練的結(jié)果和輸出。
標(biāo)題名稱：PAI-dsw,如何鏈接dataworks的數(shù)據(jù),做模型？
網(wǎng)頁(yè)路徑：http://www.dlmjj.cn/article/dheheoe.html
