ai_predict_value Función

Aplica a: Databricks SQL Runtime 19.3 y superiores

Importante

Esta característica se encuentra en su versión beta. Para utilizarla, un administrador de espacio de trabajo debe activar las Funciones de IA Predictiva desde la página de Previsualizaciones . Consulte Administrar versiones preliminares de Azure Databricks.

ai_predict_value() entrena un modelo de regresión a partir de filas donde la columna objetivo no NULL es y predice el objetivo para las filas donde está NULL. La función devuelve solo las filas que puntua y añade una columna de predicción a las columnas de entrada.

Requisitos

• Un almacén SQL Pro o Serverless, o un clúster que ejecute Databricks Runtime 19.3 o superior
• Inscribe tu espacio de trabajo en la vista previa de Funciones de IA Predictiva . Consulte Administrar versiones preliminares de Azure Databricks.

Syntax

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

Arguments

Pasa todos los argumentos escalares por nombre. Puedes pasar input por nombre o posición.

• input es la entrada con valores en tabla que contiene las filas de entrenamiento y las filas a puntuar. Las filas donde no está NULL la columna objetivo entrenan el modelo. Se puntuan las filas donde está NULL la columna objetivo.
• target_col es una constante STRING que nombra la columna numérica objetivo. La columna debe ser una columna de nivel superior y no debe aparecer en feature_cols.
• feature_cols es una constante ARRAY<STRING> no vacía que nombra las columnas de características. Cada característica debe ser una columna numérica, booleana o de cadena de nivel superior.
• seed (opcional) es un valor integral que inicializa operaciones pseudoaleatorias usadas durante el entrenamiento del modelo. El valor predeterminado es 0.

Devoluciones

La función devuelve una tabla que contiene las filas de entrada donde la columna destino es NULL. La salida conserva todas las columnas de entrada y se añade <target_col>_prediction como un DOUBLE.

Si ninguna fila de entrada tiene un NULL objetivo, la función devuelve una tabla vacía.

Example

El siguiente ejemplo entrena en filas con ingresos conocidos y predice ingresos para tiendas donde falten:

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;

Limitaciones

• Cada invocación soporta una columna objetivo y entrena un nuevo modelo. La función no mantiene el modelo para su reutilización.
• Las columnas objetivo y de características deben ser columnas de nivel superior. No se soportan campos anidados.
• La entrada debe contener al menos una fila con un noNULL objetivo.
• La entrada no debe contener ya una columna llamada <target_col>_prediction.

Condiciones del error

Para columnas, tipos o argumentos inválidos, véase AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER condición de error. Para datos de entrenamiento insuficientes, véase AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA condición de error.

Funciones relacionadas

Para predecir una etiqueta de clase, se utiliza ai_predict_class la función. Para otras funciones de IA, véase Transformar datos no estructurados usando funciones de IA.