PAI-dsw,如何链接dataworks的数据,做模型？

在PAI-dsw中，可以通过数据源管理功能，选择DataWorks作为数据源，然后进行数据读取和处理，最后进行模型训练。

要链接DataWorks的数据并使用PAIDSW进行模型训练，可以按照以下步骤操作：

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1、准备工作

注册阿里云账号并登录。

开通DataWorks服务。

开通PAIDSW服务。

2、创建DataWorks项目

登录DataWorks控制台，点击“新建”按钮，创建一个新的数据开发项目。

填写项目名称、描述等信息，然后点击“确定”按钮。

3、创建数据源

在DataWorks项目中，点击左侧导航栏的“数据源”选项。

点击右上角的“新建”按钮，选择需要连接的数据源类型（如MySQL、MaxCompute等）。

根据提示完成数据源的配置，包括数据库地址、用户名、密码等信息。

点击“测试连接”按钮，确保数据源连接成功。

4、创建数据表

在DataWorks项目中，点击左侧导航栏的“数据表”选项。

点击右上角的“新建”按钮，选择需要创建的数据表类型（如ODPS表、Mysql表等）。

根据提示完成数据表的配置，包括表名、字段信息等。

将数据源中的表导入到新创建的数据表中。

5、创建任务节点

在DataWorks项目中，点击左侧导航栏的“任务节点”选项。

点击右上角的“新建”按钮，选择需要创建的任务节点类型（如Shell、Python等）。

根据提示完成任务节点的配置，包括代码内容、运行环境等。

在代码中编写PAIDSW模型训练的相关代码，

from pia import *
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
读取数据表数据
data = pd.read_csv("your_data_table")
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]
划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
创建PAIDSW模型训练任务
model = create_model()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))

6、配置任务依赖关系和调度策略

在DataWorks项目中，点击左侧导航栏的“工作流”选项。

点击右上角的“新建”按钮，创建一个工作流。

将任务节点拖拽到工作流中，并设置任务之间的依赖关系。

配置工作流的调度策略，例如每天凌晨执行一次。

7、提交并运行工作流

点击工作流右上角的“提交”按钮，提交工作流。

在工作流运行日志中查看模型训练的结果和输出。

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