从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

# 教程：构建 XGBoost 模型
<a name="tutorial_xgboost"></a>

在本教程中，您使用来自 Amazon S3 的数据创建模型，并使用 Amazon Redshift ML 对模型运行预测查询。XGBoost 算法是梯度提升树算法的一种优化实施。与其他梯度提升树算法相比，XGBoost 处理的数据类型和关系更多，数据分布更广泛。您可以使用 XGBoost 来处理回归、二进制分类、多类别分类以及排名问题。有关 XGBoost 算法的更多信息，请参阅《Amazon SageMaker AI 开发人员指南》中的 [XGBoost algorithm](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html)。

带有 `AUTO OFF` 选项的 Amazon Redshift ML `CREATE MODEL` 操作当前支持将 XGBoost 作为 `MODEL_TYPE`。根据您的使用案例，您可以在 `CREATE MODEL` 命令中提供相关信息，例如目标和超参数。

在本教程中，您将使用[钞票验证数据集](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/banknote+authentication)，这是一个二进制分类问题，用于预测给定的钞票是真钞还是假钞。

## 使用案例示例
<a name="tutorial_xgboost_tasks"></a>

您可以使用 Amazon Redshift ML 解决其他二进制分类问题，例如预测接受治疗者是健康的还是患有疾病。您还可以预测电子邮件是否为垃圾邮件。

**任务**：
+ 先决条件
+ 步骤 1：将数据从 Amazon S3 加载到 Amazon Redshift
+ 步骤 2：创建机器学习模型
+ 步骤 3：使用模型执行预测

## 先决条件
<a name="tutorial_xgboost_prereqs"></a>

要完成此教程，必须完成 Amazon Redshift ML 的[管理设置](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/admin-setup.html)。

## 步骤 1：将数据从 Amazon S3 加载到 Amazon Redshift
<a name="tutorial_xgboost_step_load"></a>

使用 [Amazon Redshift 查询器 v2](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-using.html) 运行以下查询。

以下查询创建两个表，从 Amazon S3 加载数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。您将使用训练集来训练模型并创建预测函数。然后，您将在测试集上测试预测函数。

```
--create training set table
CREATE TABLE banknoteauthentication_train(
    variance FLOAT,
    skewness FLOAT,
    curtosis FLOAT,
    entropy FLOAT,
    class INT
);

--Load into training table
COPY banknoteauthentication_train
FROM
    's3://redshiftbucket-ml-sagemaker/banknote_authentication/train_data/' IAM_ROLE default REGION 'us-west-2' IGNOREHEADER 1 CSV;

--create testing set table
CREATE TABLE banknoteauthentication_test(
    variance FLOAT,
    skewness FLOAT,
    curtosis FLOAT,
    entropy FLOAT,
    class INT
);

--Load data into testing table
COPY banknoteauthentication_test
FROM
    's3://redshiftbucket-ml-sagemaker/banknote_authentication/test_data/' 
    IAM_ROLE default 
    REGION 'us-west-2' 
    IGNOREHEADER 1 
    CSV;
```

## 步骤 2：创建机器学习模型
<a name="tutorial_xgboost_step_create_model"></a>

以下查询根据您在上一步中创建的训练集，在 Amazon Redshift ML 中创建 XGBoost 模型。将 `amzn-s3-demo-bucket` 替换为您自己的 `S3_BUCKET`，它将存储您的输入数据集和其他 Redshift ML 构件。

```
CREATE MODEL model_banknoteauthentication_xgboost_binary
FROM
    banknoteauthentication_train 
    TARGET class 
    FUNCTION func_model_banknoteauthentication_xgboost_binary 
    IAM_ROLE default 
    AUTO OFF 
    MODEL_TYPE xgboost 
    OBJECTIVE 'binary:logistic' 
    PREPROCESSORS 'none' 
    HYPERPARAMETERS DEFAULT
EXCEPT(NUM_ROUND '100') 
SETTINGS(S3_BUCKET 'amzn-s3-demo-bucket');
```

### 显示模型训练的状态（可选）
<a name="tutorial_xgboost_show_status"></a>

您可以使用 SHOW MODEL 命令来了解模型何时准备就绪。

使用以下查询监控模型训练的进度。

```
SHOW MODEL model_banknoteauthentication_xgboost_binary;
```

如果模型为 `READY`，则 SHOW MODEL 操作还提供 `train:error` 指标，如以下输出示例所示。`train:error` 指标用于衡量模型的准确性，精确到小数点后六位。值为 0 表示最准确，值为 1 表示最不准确。

```
+--------------------------+--------------------------------------------------+
|        Model Name        |   model_banknoteauthentication_xgboost_binary    |
+--------------------------+--------------------------------------------------+
| Schema Name              | public                                           |
| Owner                    | awsuser                                          |
| Creation Time            | Tue, 21.06.2022 19:07:35                         |
| Model State              | READY                                            |
| train:error              |                                         0.000000 |
| Estimated Cost           |                                         0.006197 |
|                          |                                                  |
| TRAINING DATA:           |                                                  |
| Query                    | SELECT *                                         |
|                          | FROM "BANKNOTEAUTHENTICATION_TRAIN"              |
| Target Column            | CLASS                                            |
|                          |                                                  |
| PARAMETERS:              |                                                  |
| Model Type               | xgboost                                          |
| Training Job Name        | redshiftml-20220621190735686935-xgboost          |
| Function Name            | func_model_banknoteauthentication_xgboost_binary |
| Function Parameters      | variance skewness curtosis entropy               |
| Function Parameter Types | float8 float8 float8 float8                      |
| IAM Role                 | default-aws-iam-role                             |
| S3 Bucket                | amzn-s3-demo-bucket                              |
| Max Runtime              |                                             5400 |
|                          |                                                  |
| HYPERPARAMETERS:         |                                                  |
| num_round                |                                              100 |
| objective                | binary:logistic                                  |
+--------------------------+--------------------------------------------------+
```

## 步骤 3：使用模型执行预测
<a name="tutorial_xgboost_step_perform_predictions"></a>

### 检查模型的准确性
<a name="tutorial_xgboost_check_accuracy"></a>

以下预测查询使用在上一步中创建的预测函数来检查模型的准确性。对测试集运行此查询，以确保模型与训练集的对应关系不会过于紧密。这种紧密的对应关系也称为过拟合，而过拟合可能导致模型做出不可靠的预测。

```
WITH predict_data AS (
    SELECT
        class AS label,
        func_model_banknoteauthentication_xgboost_binary (variance, skewness, curtosis, entropy) AS predicted,
        CASE
            WHEN label IS NULL THEN 0
            ELSE label
        END AS actual,
        CASE
            WHEN actual = predicted THEN 1 :: INT
            ELSE 0 :: INT
        END AS correct
    FROM
        banknoteauthentication_test
),
aggr_data AS (
    SELECT
        SUM(correct) AS num_correct,
        COUNT(*) AS total
    FROM
        predict_data
)
SELECT
    (num_correct :: FLOAT / total :: FLOAT) AS accuracy
FROM
    aggr_data;
```

### 预测真钞和假钞的数量
<a name="tutorial_xgboost_predict_amount"></a>

以下预测查询返回测试集中预测的真钞和假钞的数量。

```
WITH predict_data AS (
    SELECT
        func_model_banknoteauthentication_xgboost_binary(variance, skewness, curtosis, entropy) AS predicted
    FROM
        banknoteauthentication_test
)
SELECT
    CASE
        WHEN predicted = '0' THEN 'Original banknote'
        WHEN predicted = '1' THEN 'Counterfeit banknote'
        ELSE 'NA'
    END AS banknote_authentication,
    COUNT(1) AS count
FROM
    predict_data
GROUP BY
    1;
```

### 找出真钞和假钞的平均观察值
<a name="tutorial_xgboost_find_average_observation"></a>

以下预测查询返回测试集中预测为真钞和假钞的钞票的每个特征的平均值。

```
WITH predict_data AS (
    SELECT
        func_model_banknoteauthentication_xgboost_binary(variance, skewness, curtosis, entropy) AS predicted,
          variance,
          skewness,
          curtosis,
          entropy
    FROM
        banknoteauthentication_test
)
SELECT
    CASE
        WHEN predicted = '0' THEN 'Original banknote'
        WHEN predicted = '1' THEN 'Counterfeit banknote'
        ELSE 'NA'
    END AS banknote_authentication,
    TRUNC(AVG(variance), 2) AS avg_variance,
    TRUNC(AVG(skewness), 2) AS avg_skewness,
    TRUNC(AVG(curtosis), 2) AS avg_curtosis,
    TRUNC(AVG(entropy), 2) AS avg_entropy
FROM
    predict_data
GROUP BY
    1
ORDER BY
    2;
```

## 相关主题
<a name="tutorial_xgboost_related_topics"></a>

有关 Amazon Redshift ML 的更多信息，请参阅以下文档：
+ [使用 Amazon Redshift ML 的成本](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cost.html)
+ [CREATE MODEL 操作](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_MODEL.html)
+ [EXPLAIN\$1MODEL 函数](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_explain_model_function.html)

有关机器学习的更多信息，请参阅以下文档：
+ [机器学习概览](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/machine_learning_overview.html)
+ [面向新手和专家的机器学习](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/novice_expert.html)
+ [机器学习预测的公平性和模型可解释性是什么？](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-fairness-and-explainability.html)