ai_predict_value-Funktion

Gilt für: Databricks SQL Databricks Runtime 19.3 und höher

Important

Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Um sie zu nutzen, muss ein Workspace-Administrator die Predictive AI Functions auf der Vorschauenseite aktivieren. Siehe Manage Azure Databricks Previews.

ai_predict_value() Trainiert ein Regressionsmodell aus Zeilen, in denen die Zielspalte nicht NULL vorhanden ist, und sagt das Ziel für Zeilen vorher, in denen sie ist NULL. Die Funktion gibt nur die Zeilen zurück, die sie bewertet, und fügt den Eingabespalten eine Vorhersagespalte hinzu.

Anforderungen

• Ein Pro- oder Serverless-SQL-Warehouse oder ein Cluster, der Databricks Runtime 19.3 oder höher ausführt
• Melden Sie Ihren Arbeitsbereich in der Vorschau der Predictive AI Functions an. Siehe Manage Azure Databricks Previews.

Syntax

ai_predict_value(
  input => TABLE(input),
  target_col => target_col,
  feature_cols => feature_cols
  [, seed => seed]
)

Arguments

Geben Sie alle skalaren Argumente beim Namen durch. Du kannst nach Namen oder Position weitergeben input .

• input ist die tabellenwertige Eingabe, die die Trainingszeilen und die zu bewertenden Zeilen enthält. Zeilen, in denen die Zielspalte nicht NULL ist, trainieren das Modell. Zeilen, in denen sich die Zielspalte befindet NULL , werden bewertet.
• target_col ist eine Konstante STRING , die die numerische Zielspalte beschreibt. Die Spalte muss eine Spalte auf oberster Ebene sein und darf nicht in erscheinen.feature_cols
• feature_cols ist eine nicht-leere Konstante ARRAY<STRING> , die die Merkmalsspalten benennt. Jedes Merkmal muss eine obere Nummer, Boolesche oder String-Spalte sein.
• seed (optional) ist ein Integralwert, der pseudorandomisierte Operationen initialisiert, die während des Modelltrainings verwendet werden. Der Standardwert lautet 0.

Rückkehr

Die Funktion liefert eine Tabelle zurück, die die Eingabezeilen enthält, wobei die Zielspalte ist NULL. Die Ausgabe behält alle Eingabespalten und wird <target_col>_prediction als ein angehängt DOUBLE.

Wenn keine Eingabezeilen ein NULL Ziel haben, gibt die Funktion eine leere Tabelle zurück.

Example

Das folgende Beispiel trainiert auf Reihen mit bekanntem Umsatz und prognostiziert den Umsatz für Geschäfte, bei denen es fehlt:

WITH sales AS (
  SELECT * FROM VALUES
    (1, 10.0, 'east', 120.0),
    (2, 12.0, 'east', 135.0),
    (3, 15.0, 'west', 160.0),
    (4, 18.0, 'west', 190.0),
    (5, 20.0, 'east', 205.0),
    (6, 24.0, 'west', 240.0),
    (7, 16.0, 'east', NULL),
    (8, 22.0, 'west', NULL)
  AS sales(store_id, advertising_spend, region, revenue)
)
SELECT store_id, revenue_prediction
FROM ai_predict_value(
  input => TABLE(sales),
  target_col => 'revenue',
  feature_cols => ARRAY('advertising_spend', 'region'),
  seed => 42
)
ORDER BY store_id;

Limitations

• Jede Invocation unterstützt eine Zielspalte und trainiert ein neues Modell. Die Funktion hält das Modell nicht für die Wiederverwendung erhalten.
• Ziel- und Feature-Spalten müssen Top-Level-Spalten sein. Verschachtelte Felder werden nicht unterstützt.
• Die Eingabe muss mindestens eine Zeile mit einem Nicht-ZielNULL enthalten.
• Die Eingabe darf nicht bereits eine Spalte mit dem Namen <target_col>_predictionenthalten.

Fehlerbedingungen

Für ungültige Spalten, Typen oder Argumente siehe AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER Fehlerbedingung. Für unzureichende Trainingsdaten siehe AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA Fehlerbedingung.

Verwandte Funktionen

Um ein Klassenlabel vorherzusagen, verwenden ai_predict_class Sie Funktion. Für andere KI-Funktionen siehe Transformieren unstrukturierter Daten mit KI-Funktionen.