配置與使用聚類模型評估組件-人工智慧平台 PAI-阿里雲 - Platform For AI

使用限制

僅原PAI-Studio平台支援查看該組件的可視化報告。

背景資訊

評估指標Calinski-Harabasz又稱VRC（Variance Ratio Criterion），其計算公式如下。 VRC公式

參數	描述
SS_B	聚類之間的方差，定義如下。其中： k：聚類中心點的數量。 m_i：聚類的中心點。 m：輸入資料的均值。
SS_W	聚類內的方差，定義如下。其中： k：聚類中心點的數量。 x：資料點。 c_i：第i個聚類。 m_i：聚類的中心點。
N	記錄的總數量。
k	聚類中心點的數量。

組件配置

您可以使用以下任意一種方式，配置聚類模型評估組件參數。

方式一：可視化方式

在Designer工作流程頁面配置組件參數。

頁簽	參數	描述
欄位設定	參與評估列	參與評估的列名，該參數必須與模型儲存的特徵列保持一致。
	輸入為稀疏格式	使用KV格式表示稀疏資料。
	kv鍵間分隔字元	預設為英文逗號（,）。
	kv鍵內分隔字元	預設為英文冒號（:）。
執行調優	核心數	與參數每個核的記憶體大小搭配使用，取值範圍為正整數。
執行調優	每個核的記憶體大小	與參數核心數搭配使用，單位為MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置該組件參數。您可以使用SQL指令碼組件進行PAI命令調用，詳情請參見SQL指令碼。

PAI -name cluster_evaluation
    -project algo_public
    -DinputTableName=pai_cluster_evaluation_test_input
    -DselectedColNames=f0,f3
    -DmodelName=pai_kmeans_test_model
    -DoutputTableName=pai_ft_cluster_evaluation_out;

參數	是否必選	描述	預設值
inputTableName	是	輸入表的名稱。	無
selectedColNames	否	輸入表中，參與評估的列名，多個列以英文逗號（,）分隔。該參數必須與模型儲存的特徵列保持一致。	所有列
inputTablePartitions	否	輸入表中，參與訓練的分區。支援以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多級格式說明如果指定多個分區，則使用英文逗號（,）分隔。	全表
enableSparse	否	輸入資料是否為稀疏格式，取值範圍為{true,false}。	false
itemDelimiter	否	稀疏格式KV對之間的分隔字元。	英文逗號（,）
kvDelimiter	否	稀疏格式key和value之間的分隔字元。	英文冒號（;）
modelName	是	輸入的聚類模型。	無
outputTableName	是	輸出表。	無
lifecycle	否	輸出表的生命週期。	無

樣本

使用SQL語句，產生測試資料。

create table if not exists pai_cluster_evaluation_test_input as
select * from
(
  select 1 as id, 1 as f0,2 as f3
  union all
  select 2 as id, 1 as f0,3 as f3
  union all
  select 3 as id, 1 as f0,4 as f3
  union all
  select 4 as id, 0 as f0,3 as f3
  union all
  select 5 as id, 0 as f0,4 as f3
)tmp;

使用PAI命令，構建聚類模型（以K均值聚類為例）。

PAI -name kmeans
    -project algo_public
    -DinputTableName=pai_cluster_evaluation_test_input
    -DselectedColNames=f0,f3
    -DcenterCount=3
    -Dloop=10
    -Daccuracy=0.00001
    -DdistanceType=euclidean
    -DinitCenterMethod=random
    -Dseed=1
    -DmodelName=pai_kmeans_test_model
    -DidxTableName=pai_kmeans_test_idx

使用PAI命令，提交聚類模型評估組件的參數。

PAI -name cluster_evaluation
    -project algo_public
    -DinputTableName=pai_cluster_evaluation_test_input
    -DselectedColNames=f0,f3
    -DmodelName=pai_kmeans_test_model
    -DoutputTableName=pai_ft_cluster_evaluation_out;

查看評估輸出表pai_ft_cluster_evaluation_out，其可視化報告說明如下。執行完成後，輸出結果為 calinhara 值為 3、centerCount 值為 3、count 值為 5。表中各欄位含義如下。

表欄位	描述
count	總記錄數。
centerCount	聚類中心數。
calinhara	Calinski Harabasz指標。