当前位置:   article > 正文

实战美年健康AI大赛之四_复赛使用数加平台

实战美年健康AI大赛之四_复赛使用数加平台

1. 说明

 美年健康AI大赛的复赛是线上赛,只能使用数加平台。第一次用数加,也遇到一些问题,在此总结一下。

2. 问题及解答

(1) 如何登录?

 得到复赛资格之后,天池赛题网页左侧的列表中就会多出一项“数加”,点击进入后,按提示得到RAM帐号,即可以登录“数据开发平台”和“机器学习平台”,注意登录帐号是用户名和企业别名的组合。
 网页上提供的Demo有点旧了,是2015年的,那时候好像还叫“御膳房”。建议官方及时更新,这样大家可以节约点时间,技术支持人员也没那么累。

(2) 如何访问数据?

 进入“数据开发平台”,点击上方的“数据管理”,即可进入数据界面,左侧的查找数据,可以通过关键字查找该项目下的表,像本题查找meinian就可以看到很多表,其中包括管理员建立的和其他参赛者建立的。 具体的项目名和表名见“赛题与数据”中复赛的说明。需要注意的是一般先要把项目数据用SQL复制到自己的空间中,然后再进行下一步操作。详见“代码分享”部分。 复制到自己空间后,就可以在“数据管理”->“个人帐号的表”中查看表信息了。

(3) 如何写程序和运行?

 进入“数据开发平台”,点击上方的“数据开发”,在左侧的任务开发树中可以创建程序。这里提供了SQL,Shell,Python等工具。并支持目录结构。

(4) 数加平台能否使用Python?

 能否使用pandas的DataFrame? 之前听说数加平台只能用SQL+Java,于是很多人都重新学习工具,占用了大部分时间,美年初赛时大多数人使用的都是Python,也希望在复赛中使用初赛代码。那么数加平台能否使用Python呢?
 不同比赛提供的工具不同,美年复赛可以使用Python,具体方法是右键点“任务开发”,“新建任务”,在类型中选择PYODPS即可编写Python程序。 PYODPS帮助文档见:http://pyodps.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html

(5) ODPS是什么?

 ODPS(Open Data Processing Service),是阿里巴巴通用计算平台提供数据仓库解决方案.

(6) 线上Python如何访问数据表

 从PYODPS帮助文档中看到,可以通过o访问数据表,而o通过以下方式获得:

  1. from odps import ODPS
  2. o=ODPS('**your-access-id**', '**your-secret-access-key**', '**your-default-project**', endpoint='**your-end-point**')

 大家花了很多时间找access-key, access-secret,在个人信息中看到access-key不对子用户开放,然后我们就以为python不能用了,悲剧了。
 其实在数加线上,o不用赋值就可以直接使用,access-key和access-secret是针对离线运行PYODPS的。希望官方在文档或者赛题中明确写一下(真心地没想到o可以直接使用)。
 读写数据及odps与dataframe转换,详见“代码分享”部分。

(7) 在何处提交结果

 题目提供的表中有测试集a:meinian_round2_submit_a,把答案写入用户空间的该表中,系统则会在评测时间自动对该表内容评测。因此,复制库成功后,表的内容为全0,评测时就有了成绩,得分约为9.1781,很低的分数。

3. 代码分享

(功能基本实现,代码还待优化,仅供参考)

(1) 把数据复制到本地

 数据开发->任务开发->新建任务->ODPS SQL 写以下SQL语句,并运行(一共5个表,都用此方法复制)

create table if not exists meinian_round2_data_part1 as select * from odps_tc_257100_f673506e024.meinian_round2_data_part1;
(2) 其它常用SQL语句

 查看已有的表
 show tables;
 查看表内容
 select * from meinian_round2_data_part1;
 看表中有多少条数据
 select count(*) from meinian_round2_data_part1;

(3) 将ODPS转成pandas的DataFrame
  1. from odps import ODPS
  2. from odps.df import DataFrame
  3. submit_basedata = DataFrame(o.get_table('meinian_round2_submit_a'))
  4. submit_data = submit_basedata.to_pandas()
  5. print("total", len(submit_data))
(4) 存储ODPS数据

 这个我写了还没等到评测,不一定对,仅供参考。 具体功能是把训练集的均值作为预测值,因为不太会用writer,直接调用总是追加数据,只好在每次添加之前删表又重建,此处有待优化。

  1. import numpy as np
  2. from odps import ODPS
  3. from odps.df import DataFrame
  4. from odps.models import Schema
  5. train_basedata = DataFrame(o.get_table('meinian_round2_train'))
  6. train_data = train_basedata.to_pandas()
  7. submit_basedata = DataFrame(o.get_table('meinian_round2_submit_a'))
  8. submit_data = submit_basedata.to_pandas()
  9. submit_data['sys'] = train_data['sys'].mean()
  10. submit_data['dia'] = train_data['dia'].mean()
  11. submit_data['tl'] = train_data['tl'].mean()
  12. submit_data['hdl'] = train_data['hdl'].mean()
  13. submit_data['ldl'] = train_data['ldl'].mean()
  14. table_name = 'test'
  15. odps.delete_table(table_name, if_exists=True)
  16. odps.create_table(table_name,
  17. 'vid string, sys bigint, dia bigint, tl double, hdl double, ldl double')
  18. t = odps.get_table(table_name)
  19. with t.open_writer() as writer:
  20. outdata = np.array(submit_data).tolist()
  21. writer.write(outdata)
  22. print("outdata length", len(outdata))
  23. writer.close()
  24. print("@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@")
  25. print(train_data.mean())
  26. print(submit_data.mean())

4. 基本步骤

(1) 把数据表复制到自己的用空间
(2) 将pyodps转成pandas的dataframe
(3) 数据处理和挖掘
(4) 将dataframe结果转回pyodps能识别的格式存盘。

 我也刚开始做,觉得来好像这样转换一下,初赛的代码大部分就可用了。其它还没试,先这样吧,有空再写,祝师兄们马到成功 !!!

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/IT小白/article/detail/714918
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号