线性回归-使用ClickHouse机器学习函数

ClickHouseInc 2024-02-07

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审校：庄晓东（魏庄）

这原本是转发的ensemble analytics的文章。
【https://ensembleanalytics.io/blog/linear-regression-using-clickhouse】

介绍

本文是Ensemble的系列文章的一部分，本文将研究在ClickHouse中进行数据科学工作。这个系列文章包括：预测、异常检测、线性回归和时间序列分类等内容。

尽管这种类型的分析通常会在ClickHouse之外的编程语言（如Python或R）中进行，但我们更愿意尽可能地仅使用数据库来直接实现某些功能。

通过这样做，我们可以发挥 ClickHouse处理大规模数据集的高性能，并减少，甚至完全避免额外编写的代码的需要。这还意味着：我们可以在客户端使用较小的内存数据集，潜在地避免使用诸如Spark等框架进行分布式计算的需要。

可以在这里找到完整示例的notebook示例代码【https://app.hex.tech/d83ae9cc-7cbe-40f3-9899-0c348f283047/hex/9206f58c-0bde-4dae-94d7-aa9379773d84/draft/logic】。

关于此示例

在本文中，我们将进行简单的线性回归分析，用于两个变量（交付距离和包裹交付时间）来预测包裹交付的时间。

我们将在分析的过程中，使用和展示地理数据，例如利用Clickhouse的geoDistance函数按地理坐标计算距离。

数据集

我们的数据集是Hugging Face的这个最后一英里交付数据集【https://huggingface.co/datasets/Cainiao-AI/LaDe】的一小部分。

尽管整个数据集的庞大而详细，但我们将查看由单一快递员（编号75号）在中国吉林市第53区交付的2,293个订单作为子集，以便更容易地学习本示例。

下面显示了数据的预览。我们只使用包含快递员取件和交付时间和位置的列，以及订单ID。

SELECT *
FROM deliveries
LIMIT 5


┌─order_id─┬─────accept_gps_time─┬─accept_gps_lat─┬─accept_gps_lng─┬───delivery_gps_time─┬─delivery_gps_lat─┬─delivery_gps_lng─┐
│     7350 │ 2022-07-15 08:45:00 │       43.81204 │       126.5669 │ 2022-07-15 13:38:00 │         43.83002 │         126.5517 │
│     7540 │ 2022-07-21 08:27:00 │       43.81219 │      126.56692 │ 2022-07-21 14:27:00 │         43.82541 │        126.55379 │
│     7660 │ 2022-08-30 08:30:00 │       43.81199 │      126.56993 │ 2022-08-30 13:52:00 │         43.82757 │        126.55321 │
│     8542 │ 2022-08-19 09:09:00 │       43.81219 │      126.56689 │ 2022-08-19 15:59:00 │         43.83033 │        126.55078 │
│    12350 │ 2022-08-05 08:52:00 │       43.81215 │      126.56693 │ 2022-08-05 09:10:00 │         43.81307 │        126.56889 │
└──────────┴─────────────────────┴────────────────┴────────────────┴─────────────────────┴──────────────────┴──────────────────┘


5 rows in set. Elapsed: 0.030 sec. Processed 2.29 thousand rows, 64.18 KB (75.64 thousand rows/s., 2.12 MB/s.)
Peak memory usage: 723.95 KiB.

利用我们的Hex Notebook【https://app.hex.tech/d83ae9cc-7cbe-40f3-9899-0c348f283047/hex/9206f58c-0bde-4dae-94d7-aa9379773d84/draft/logic】，我们可以轻松地绘制吉林周围交付位置的热力图，观察到交付集中发生在市中心地区：

我们的模型还将考虑把取件时间作为第二个变量。因此，我们还将可视化按取件小时计算数的按订单数量的分布，并观察到大多数包裹在早上8点取件。

数据准备

我们的模型将预测取件和交付之间所经过的时间（以分钟为单位），作为取件和交付位置之间距离（以米为单位）和取件小时的函数。

我们使用Clickhouse的geoDistance函数来计算给定它们的坐标（纬度和经度）的取件和交付位置之间的距离，同时我们使用Clickhouse的date_diff函数来计算取件和交付之间所经过的时间。

我们还使用randUniform函数向数据集添加一个随机生成的训练索引，该索引对于80%的数据设置为1，将用于训练，对于剩余的20%的数据设置为0，将用于测试模型的性能。

CREATE TABLE deliveries_dataset (
        order_id UInt32,
        delivery_time Float64,
        delivery_distance Float64,
        Hour7 Float64,
        Hour8 Float64,
        Hour9 Float64,
        Hour10 Float64,
        Hour11 Float64,
        Hour12 Float64,
        Hour13 Float64,
        Hour14 Float64,
        Hour15 Float64,
        Hour16 Float64,
        training Float64
    )
ENGINE = MERGETREE
ORDER BY order_id

INSERT INTO deliveries_dataset
SELECT 
    order_id,
    date_diff('minute', accept_gps_time, delivery_gps_time) as delivery_time,
    geoDistance(accept_gps_lng, accept_gps_lat, delivery_gps_lng, delivery_gps_lat) as delivery_distance,
    if(toHour(accept_gps_time) = 7, 1, 0) as Hour7,
    if(toHour(accept_gps_time) = 8, 1, 0) as Hour8,
    if(toHour(accept_gps_time) = 9, 1, 0) as Hour9,
    if(toHour(accept_gps_time) = 10, 1, 0) as Hour10,
    if(toHour(accept_gps_time) = 11, 1, 0) as Hour11,
    if(toHour(accept_gps_time) = 12, 1, 0) as Hour12,
    if(toHour(accept_gps_time) = 13, 1, 0) as Hour13,
    if(toHour(accept_gps_time) = 14, 1, 0) as Hour14,
    if(toHour(accept_gps_time) = 15, 1, 0) as Hour15,
    if(toHour(accept_gps_time) = 16, 1, 0) as Hour16,
    if(randUniform(0, 1) <= 0.8, 1, 0) as training
FROM 
    deliveries

当可视化时，交付距离和交付时间呈正相关，随着行程变得更长，方差增大。这在直觉上是符合我们的期望的，因为更长的行程变得更难预测。

模型训练

我们使用Clickhouse的stochasticLinearRegression函数来拟合线性回归模型，基于包含训练数据的数据集的80%。

考虑到该函数使用梯度下降，我们通过减去训练集均值并除以训练集标准差来缩放交付距离（这是唯一的连续特征）。我们取目标的对数，以确保模型预测的交付时间永远不会为负数。

CREATE VIEW deliveries_model AS WITH
    (SELECT avg(delivery_distance) FROM deliveries_dataset WHERE training = 1) AS loc,
    (SELECT stddevSamp(delivery_distance) FROM deliveries_dataset WHERE training = 1) AS scale
SELECT
    stochasticLinearRegressionState(0.1, 0.0001, 15, 'SGD')(
        log(delivery_time), 
        assumeNotNull((delivery_distance - loc)  scale),
        Hour7,
        Hour8,
        Hour9,
        Hour10,
        Hour11,
        Hour12,
        Hour13,
        Hour14,
        Hour15,
        Hour16
    )  AS  STATE
FROM  deliveries_dataset WHERE training = 1

模型评估

现在，我们可以使用拟合的模型对我们数据集的剩余20%进行预测。我们将通过比较预测的交付时间与实际值来计算模型的准确性。

CREATE VIEW deliveries_results AS WITH
    (SELECT avg(delivery_distance) FROM deliveries_dataset WHERE training = 1) AS loc,
    (SELECT stddevSamp(delivery_distance) FROM deliveries_dataset WHERE training = 1) AS scale,
    (SELECT state from deliveries_model) AS model
SELECT
    toInt32(delivery_time) as ACTUAL,
    toInt32(exp(evalMLMethod(
        model, 
        assumeNotNull((delivery_distance - loc)  scale),
        Hour7,
        Hour8,
        Hour9,
        Hour10,
        Hour11,
        Hour12,
        Hour13,
        Hour14,
        Hour15,
        Hour16
    ))) AS PREDICTED
FROM deliveries_dataset  WHERE training = 0

我们现在有一个包含20%数据集测试部分的实际交付时间和预测交付时间的表格。

SELECT * FROM deliveries_results LIMIT 10


┌─ACTUAL─┬─PREDICTED─┐
│    410 │       370 │
│    101 │       122 │
│    361 │       214 │
│    189 │        69 │
│    122 │        92 │
│    454 │       365 │
│    155 │       354 │
│    323 │       334 │
│    145 │       153 │
│     17 │        20 │
└────────┴───────────┘


10 rows in set. Elapsed: 0.015 sec. Processed 9.17 thousand rows, 267.76 KB (619.10 thousand rows/s., 18.07 MB/s.)
Peak memory usage: 2.28 MiB.

我们还可以在我们的notebook中按下面的方式可视化这些数据：

为了解释以上图表，如果模型表现完美，我们预期的预测和实际值在每种情况下都匹配，这意味着所有点都将排列在橙色曲线上。实际上，我们的模型确实存在误差，我们将对其进行分析。

模型性能

从上面的可视化中，我们可以看到我们的模型对于较短的行程（少于120分钟）表现相当好，但随着距离变得更长，预测精度开始下降，因为它们变得更复杂且难以预测。

这符合我们在现实世界中的经验，即行程越长送达越困难，预测也就越困难。

更科学地说，我们可以通过查看模型的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。这给我们在整个数据集上大约1小时的值：

SELECT
    avg(abs(ACTUAL - PREDICTED)) AS MAE,
    sqrt(avg(pow(ACTUAL - PREDICTED, 2))) AS RMSE
FROM deliveries_results


┌───────────────MAE─┬──────────────RMSE─┐
│ 58.18494623655914 │ 78.10208373578114 │
└───────────────────┴───────────────────┘


1 row in set. Elapsed: 0.022 sec. Processed 9.17 thousand rows, 267.76 KB (407.90 thousand rows/s., 11.91 MB/s.)
Peak memory usage: 2.28 MiB.

如果我们将这限制在实际值小于2小时（120分钟）的较短行程中，我们可以看到我们的模型在MAE和RMSE方面表现更好，更接近30分钟：

SELECT
    avg(abs(ACTUAL - PREDICTED)) AS MAE,
    sqrt(avg(pow(ACTUAL - PREDICTED, 2))) AS RMSE
FROM deliveries_results
WHERE ACTUAL < 120


┌────────────────MAE─┬──────────────RMSE─┐
│ 29.681159420289855 │ 41.68671981213744 │
└────────────────────┴───────────────────┘


1 row in set. Elapsed: 0.014 sec. Processed 9.17 thousand rows, 267.76 KB (654.46 thousand rows/s., 19.11 MB/s.)
Peak memory usage: 2.35 MiB.

结论

在本文中，我们演示了如何使用简单的线性回归函数基于2个输入变量来预测输出值。

模型在较短距离时的性能还可以，但随着输出变量变得更难预测，性能开始下降。尽管如此，我们还是可以看出，在ClickHouse内完全进行的简单线性回归，并且仅使用2个变量，确实具有一定的预测能力，并且在其他数据集和领域中可能表现的更好。

完整的示例说明可以在此处找到【https://app.hex.tech/d83ae9cc-7cbe-40f3-9899-0c348f283047/hex/9206f58c-0bde-4dae-94d7-aa9379773d84/draft/logic】。

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