19、利用PostgresML、Dask和GPU加速LightGBM模型训练

利用PostgresML、Dask和GPU加速LightGBM模型训练

1. 使用PostgresML进行客户流失预测

在处理客户流失问题时，我们可以利用PostgresML这个独特的MLOps平台。它允许我们在现有的PostgreSQL数据库上，通过SQL查询来训练和调用机器学习模型。
- 数据准备 ：
首先，我们需要创建一个视图来准备训练数据。在这个过程中，会进行两种类型的转换：将具有“Yes/No”值的特征映射为布尔值，并将每月和总费用转换为REAL值（在将文本值映射为NULL之后）。同时，我们会从视图中排除 CustomerId ，因为它不能用于训练。
- 模型训练与超参数优化 ：
可以使用以下代码来训练LightGBM模型：

SELECT *
FROM pgml.train('Telco Churn',
    task => 'classification',
    relation_name => 'pgml.telco_churn_data',
    y_column_name => 'churn',
    algorithm => 'lightgbm',
    preprocess => '{"totalcharges": {"impute": "mean"} }',
    search => 'random',
    search_args => '{"n_iter": 500 }',
    search_params =&g