使用JupyterLab Notebooks创建模型

本教程将指导您完成使用JupyterLab Notebooks方法生成器模板创建模型的所需步骤。

引入的概念：

下载所需的资产 assets

在继续本教程之前，您必须创建所需的架构和数据集。 访问有关创建Luma倾向模型架构和数据集的教程，以下载所需的资源并设置先决条件。

开始使用JupyterLab笔记本环境

可在Data Science Workspace内从头开始创建方法。 若要开始，请导航到Adobe Experience Platform并选择左侧的​ Notebooks ​选项卡。 要创建新笔记本，请从JupyterLab Launcher中选择方法生成器模板。

方法生成器笔记本允许您在笔记本内运行训练和评分运行。 这样，您就可以灵活地在针对训练和评分数据运行实验之间更改其train()和score()方法。 如果您对训练和评分的输出感到满意，则可以创建一个方法，然后使用该方法为功能建模并将其作为模型发布。

从启动器中选择方法生成器笔记本时，该笔记本将在新选项卡中打开。

在顶部的新笔记本选项卡中，加载包含三个其他操作的工具栏 — 训练、分数 ​和​ 创建方法。 这些图标仅显示在方法生成器笔记本中。 在笔记本中构建方法后，有关这些操作的更多信息在培训和评分部分中提供。

开始使用方法生成器笔记本

在提供的资源文件夹中为Luma倾向模型propensity_model.ipynb。 使用JupyterLab中的“上载笔记本”选项，上载提供的型号并打开笔记本。

本教程的其余部分介绍了在倾向性模型笔记本中预定义的以下文件：

以下视频教程介绍Luma倾向模型笔记本：

要求文件 requirements-file

要求文件用于声明您希望在模型中使用的其他库。 如果存在依赖关系，则可以指定版本号。 要查找其他库，请访问anaconda.org。 要了解如何格式化要求文件，请访问Conda。 已使用的主要库列表包括：

python=3.6.7
scikit-learn
pandas
numpy
data_access_sdk_python

对于Luma倾向性模型笔记本，无需更新要求。

配置文件 configuration-files

配置文件training.conf和scoring.conf用于指定要用于训练和评分以及添加超参数的数据集。 有单独的训练和评分配置。

为了使模型运行训练，您必须提供trainingDataSetId、ACP_DSW_TRAINING_XDM_SCHEMA和tenantId。 此外，为了进行评分，您必须提供scoringDataSetId、tenantId和scoringResultsDataSetId 。

要查找数据集和架构ID，请转到左侧导航栏上notebooks中的数据选项卡 （文件夹图标下）。 需要提供三个不同的数据集ID。 scoringResultsDataSetId用于存储模型评分结果，并且应为空数据集。 这些数据集以前在必需资产步骤中创建。

在​ 架构 ​和​ 数据集 ​选项卡下的Adobe Experience Platform上可找到相同的信息。

竞争后，您的训练和评分配置应类似于以下屏幕截图：

默认情况下，在训练和评分数据时会为您设置以下配置参数：

了解培训数据加载器 training-data-loader

培训数据加载器的目的是实例化用于创建机器学习模型的数据。 通常，培训数据加载器会完成以下两个任务：

以下两个部分将重载数据和准备数据。

正在加载数据 loading-data

此步骤使用熊猫数据流。 可以使用Platform SDK (platform_sdk)从Adobe Experience Platform中的文件加载数据，也可以使用熊猫的read_csv()或read_json()函数从外部源加载数据。

Platform SDK platform-sdk

有关使用platform_sdk数据加载器的深入教程，请访问Platform SDK指南。 本教程提供有关构建身份验证、数据基本读取和数据基本写入的信息。

外部源 external-sources

此部分将向您展示如何将JSON或CSV文件导入熊猫对象。 大熊猫图书馆的官方文件可在此处找到：

首先，以下是导入CSV文件的示例。 data参数是CSV文件的路径。 此变量是从上一节中的configProperties导入的。

df = pd.read_csv(data)

您还可以从JSON文件导入。 data参数是CSV文件的路径。 此变量是从上一节中的configProperties导入的。

df = pd.read_json(data)

现在，您的数据位于数据流对象中，可以在下一部分中分析和处理。

培训数据加载器文件

在此示例中，数据是使用Platform SDK加载的。 可通过在页面顶部包含行来导入库：

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader

然后，您可以使用load()方法从配置(recipe.conf)文件中设置的trainingDataSetId中获取训练数据集。

def load(config_properties):
    print("Training Data Load Start")

    #########################################
    # Load Data
    #########################################
    client_context = get_client_context(config_properties)
    dataset_reader = DatasetReader(client_context, dataset_id=config_properties['trainingDataSetId'])

现在您已经拥有了数据，接下来可以从数据准备和功能工程开始。

数据准备和特征工程 data-preparation-and-feature-engineering

加载数据后，需要清理数据并进行数据准备。 在此示例中，模型的目标是预测客户是否会订购产品。 由于模型未查看特定产品，因此您不需要productListItems，因此将删除该列。 接下来，删除在单个列中仅包含单个值或两个值的其他列。 在训练模型时，请务必仅保留有助于预测目标的有用数据。

一旦删除了任何不必要的数据，就可以开始特征工程。 用于此示例的演示数据不包含任何会话信息。 通常，您需要特定客户的当前和过去会话的数据。 由于缺少会话信息，此示例改为通过历程划分来模拟当前和过去的会话。

完成分界后，将标记数据并创建旅程。

接下来，创建特征并将其分为过去和现在。 然后，任何不必要的列都会被丢弃，从而为您留下Luma客户的过去和当前历程。 这些历程包含信息，例如客户是否购买了一个项目以及购买之前他们经历的历程。

评分数据加载程序 scoring-data-loader

加载数据进行评分的过程与加载训练数据类似。 仔细查看代码，您可以看到除dataset_reader中的scoringDataSetId之外的所有内容都相同。 这是因为训练和评分使用的是相同的Luma数据源。

如果您希望使用不同的数据文件来进行训练和评分，则训练和评分数据加载器是分开的。 这样，您就可以执行其他预处理，如在必要时将培训数据映射到评分数据。

管道文件 pipeline-file

pipeline.py文件包含用于训练和评分的逻辑。

培训的目的是使用培训数据集中的功能和标签创建模型。 选择训练模型后，必须将x和y训练数据集适合模型，并且函数会返回经过训练的模型。

score()函数应包含评分算法并返回一个度量值以指示模型执行的成功程度。 score()函数使用评分数据集标签和经过训练的模型生成一组预测的功能。 然后，将这些预测值与评分数据集中的实际特征进行比较。 在此示例中，score()函数使用经过训练的模型，使用评分数据集中的标签来预测功能。 返回预测的特征。

计算器文件 evaluator-file

evaluator.py文件包含您希望如何评估训练的方法以及如何拆分训练数据的逻辑。

拆分数据集 split-the-dataset

训练的数据准备阶段需要拆分数据集以用于训练和测试。 此val数据在训练模型后隐式用于评估模型。 此过程与评分不同。

此部分显示split()函数，该函数将数据加载到笔记本中，然后通过删除数据集中不相关的列来清理数据。 从那里，可以执行特征工程，即从数据中的现有原始特征创建附加相关特征的过程。

评估经过训练的模型 evaluate-the-trained-model

evaluate()函数在模型训练后执行，并返回一个量度以指示模型执行的成功程度。 evaluate()函数使用测试数据集标签和经过训练的模型来预测一组功能。 然后，将这些预测值与测试数据集中的实际特征进行比较。 在此示例中，使用的量度是precision、recall、f1和accuracy。 请注意，该函数返回一个包含评估指标数组的metric对象。 这些量度用于评估经过训练的模型的性能。

添加print(metric)允许您查看度量结果。

数据保存程序文件 data-saver-file

datasaver.py文件包含save()函数，用于在测试评分时保存您的预测。 save()函数进行预测并使用Experience Platform Catalog API，将数据写入您在scoring.conf文件中指定的scoringResultsDataSetId。 您可以

培训和评分 training-and-scoring

当您对笔记本进行更改并想要训练您的方法时，可以选择栏顶部的相关按钮，以在单元格中创建训练运行。 选择按钮后，训练脚本的命令和输出日志将显示在笔记本中（evaluator.py单元格下）。 Conda首先安装所有依赖项，然后启动培训。

请注意，在运行评分之前，您必须至少运行一次训练。 选择​ 运行得分 ​按钮将在训练期间生成的训练模型上得分。 评分脚本出现在datasaver.py下。

出于调试目的，如果您希望查看隐藏的输出，请将debug添加到输出单元格的末尾，然后重新运行它。

创建方法 create-recipe

编辑完方法并对训练/评分输出感到满意后，您可以通过选择右上角的​ 创建方法，从笔记本中创建方法。

选择​ 创建方法 ​后，系统会提示您输入方法名称。 此名称表示在Platform上创建的实际方法。

选择​ 确定 ​后，方法创建过程将开始。 这可能需要一些时间，并且会显示一个进度条来代替“创建方法”按钮。 完成后，您可以选择​ 查看脚本 ​按钮以转到​ ML模型 ​下的​ 脚本 ​选项卡

后续步骤 next-steps

通过完成本教程，您已了解如何在方法生成器笔记本中创建机器学习模型。 您还了解了如何练习将笔记本用于方法工作流。

要继续了解如何使用Data Science Workspace中的资源，请访问Data Science Workspace配方和模型下拉列表。