Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

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# Tutorial: creazione di modelli XGBoost
<a name="tutorial_xgboost"></a>

In questo tutorial, crei un modello con i dati di Amazon S3 ed esegui query di previsione con il modello utilizzando Amazon Redshift ML. L' XGBoost algoritmo è un'implementazione ottimizzata dell'algoritmo Gradient Boosted Trees. XGBoost gestisce più tipi di dati, relazioni e distribuzioni rispetto ad altri algoritmi di alberi potenziati dal gradiente. È possibile utilizzarlo XGBoost per problemi di regressione, classificazione binaria, classificazione multiclasse e classificazione. Per ulteriori informazioni sull' XGBoostalgoritmo, consulta l'[XGBoostalgoritmo](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) nella Amazon SageMaker AI Developer Guide.

L'`CREATE MODEL`operazione Amazon Redshift ML con l'`AUTO OFF`opzione attualmente supporta XGBoost come. `MODEL_TYPE` È possibile fornire informazioni pertinenti come l'obiettivo e gli iperparametri come parte del comando `CREATE MODEL`, in base al caso d'uso specifico.

In questo tutorial utilizzerai [set di dati di autenticazione delle banconote](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/banknote+authentication), che è un problema di classificazione binaria, per prevedere se una determinata banconota è autentica o contraffatta. 

## Esempi di casi d'uso
<a name="tutorial_xgboost_tasks"></a>

Puoi risolvere altri problemi di classificazione binaria utilizzando Amazon Redshift ML, ad esempio prevedere se un paziente è sano o ha una malattia. Puoi anche prevedere se un'email è spam o meno.

**Attività**
+ Prerequisiti
+ Passaggio 1: caricamento dei dati da Amazon S3 ad Amazon Redshift
+ Passaggio 2: creazione del modello di machine learning
+ Passaggio 3: esecuzione di previsioni con il modello

## Prerequisiti
<a name="tutorial_xgboost_prereqs"></a>

Per completare questo tutorial, è necessario completare la [configurazione amministrativa](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/admin-setup.html) di Amazon Redshift ML.

## Passaggio 1: caricamento dei dati da Amazon S3 ad Amazon Redshift
<a name="tutorial_xgboost_step_load"></a>

Utilizza l'[editor di query v2 di Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/query-editor-v2-using.html) per eseguire le seguenti query.

La seguente query crea due tabelle, carica i dati da Amazon S3 e suddivide i dati in un set di addestramento e un set di test. Utilizzerai il set di addestramento per addestrare il modello e creare la funzione di previsione. Testerai quindi la funzione di previsione sul set di test.

```
--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;
```

## Passaggio 2: creazione del modello di machine learning
<a name="tutorial_xgboost_step_create_model"></a>

La seguente query crea il XGBoost modello in Amazon Redshift ML dal set di formazione creato nel passaggio precedente. Sostituisci `amzn-s3-demo-bucket` con `S3_BUCKET` per memorizzare i set di dati di input e altri artefatti Redshift ML.

```
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');
```

### Visualizzazione dello stato dell'addestramento del modello (facoltativo)
<a name="tutorial_xgboost_show_status"></a>

È possibile utilizzare il comando SHOW MODEL per verificare quando il modello è pronto.

Utilizza la seguente query per monitorare lo stato di avanzamento dell'addestramento del modello.

```
SHOW MODEL model_banknoteauthentication_xgboost_binary;
```

Se il modello è `READY`, l'operazione SHOW MODEL fornisce anche il parametro `train:error`, come visualizzato nel seguente output di esempio. Il parametro `train:error` è un valore di precisione del modello contenente fino a sei cifre decimali. Un valore pari a 0 è il più preciso e un valore pari a 1 è il meno preciso.

```
+--------------------------+--------------------------------------------------+
|        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                                  |
+--------------------------+--------------------------------------------------+
```

## Passaggio 3: esecuzione di previsioni con il modello
<a name="tutorial_xgboost_step_perform_predictions"></a>

### Verifica della precisione del modello
<a name="tutorial_xgboost_check_accuracy"></a>

La seguente query di previsione utilizza la funzione di previsione creata nel passaggio precedente per verificare la precisione del modello. Esegui questa query sul set di test per assicurarti che il modello non sia eccessivamente uguale al set di addestramento. Questo tipo di corrispondenza è nota anche come overfitting; l'overfitting potrebbe far sì che il modello restituisca previsioni inaffidabili.

```
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;
```

### Previsione della quantità di banconote originali e contraffatte
<a name="tutorial_xgboost_predict_amount"></a>

La seguente query di previsione restituisce la quantità prevista di banconote originali e contraffatte nel set di test.

```
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;
```

### Ricerca dell'osservazione media per una banconota originale e una contraffatta
<a name="tutorial_xgboost_find_average_observation"></a>

La seguente query di previsione restituisce il valore medio di ciascuna caratteristica per le banconote che si prevede siano originali e contraffatte nel set di test.

```
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;
```

## Argomenti correlati
<a name="tutorial_xgboost_related_topics"></a>

Per ulteriori informazioni su Amazon Redshift ML, fare riferimento ai seguenti collegamenti:
+ [Costi per l'utilizzo di Amazon Redshift ML](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/cost.html)
+ [Operazione CREATE MODEL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_CREATE_MODEL.html)
+ [Funzione EXPLAIN\$1MODEL](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_explain_model_function.html)

Per ulteriori informazioni sul machine learning, consulta la documentazione seguente:
+ [Panoramica del machine learning](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/machine_learning_overview.html)
+ [Machine learning per principianti ed esperti](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/novice_expert.html)
+ [Che cos'è l'equità e la spiegabilità dei modelli per le previsioni di Machine Learning?](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-fairness-and-explainability.html)