のPostgres-マッドリブの予測は、私は次のコードを使用して自分のデータを訓練しています研修

Question

よりも長くかかっている：

start_time := clock_timestamp(); 
    PERFORM madlib.create_nb_prepared_data_tables('nb_training', 
               'class', 
               'attributes', 
               'ARRAY[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57]', 
               57, 
               'categ_feature_probs', 
               'numeric_attr_params', 
               'class_priors' 
               ); 
    training_time := 1000* (extract(epoch FROM clock_timestamp()) - extract(epoch FROM start_time)); 

そして、次のように私の予測コードが行く：

start_time := clock_timestamp(); 
    PERFORM madlib.create_nb_probs_view('categ_feature_probs', 
             'class_priors', 
             'nb_testing', 
             'id', 
             'attributes', 
             57, 
             'numeric_attr_params', 
             'probs_view'); 

select * from probs_view 
prediction_time := 1000 * (extract(epoch FROM clock_timestamp()) - extract(epoch FROM start_time)); 

トレーニングデータは、450000件のレコードを含むされますテストデータセットには50000レコードが含まれていました。

私の平均training_timeは約17173 msです。ここで、prediction_timeは26481 msです。ナイーブベイズについての私の理解によれば、prediction_timeはtraining_timeより小さくなければならない。私はここで間違って何をしていますか？

Answer 1

Naive Bayes classificationは、インターフェイスと実装がこの段階で予備であることを意味するMADlibの初期段階です。 open JIRAsという束があり、トップレベルのモジュールに昇格する前に何らかの努力が必要だと私に伝えています。