Tutorial de Python: Predicción de alquileres de esquíes con regresión lineal con aprendizaje automático de SQL
Se aplica a: SQL Server 2017 (14.x) y versiones posteriores Azure SQL Managed Instance
En esta serie de tutoriales de cuatro partes, usará Python y una regresión lineal en SQL Server Machine Learning Services o en clústeres de macrodatos de SQL Server 2019 para predecir el número de alquileres de esquíes. En este tutorial, se usa un cuaderno de Python en Azure Data Studio.
En esta serie de tutoriales de cuatro partes, usará Python y una regresión lineal en SQL Server Machine Learning Services para predecir el número de alquileres de esquíes. En este tutorial, se usa un cuaderno de Python en Azure Data Studio.
En esta serie de tutoriales de cuatro partes, usará Python y una regresión lineal en Machine Learning Services en Azure SQL Managed Instance para predecir el número de alquileres de esquíes. En este tutorial, se usa un cuaderno de Python en Azure Data Studio.
Imagina que eres el propietario de una empresa de alquiler de esquíes y quieres predecir el número de alquileres que tendrás en una fecha futura. Esta información te ayudará a preparar las existencias, el personal y las instalaciones.
En la primera parte de esta serie, configurará los requisitos previos. En las partes dos y tres, desarrollará scripts de Python en un cuaderno para preparar sus datos y entrenar un modelo de aprendizaje automático. Después, en la parte tres, ejecutará esos scripts de Python en la base de datos con procedimientos almacenados en T-SQL.
En este artículo, aprenderá a:
- Importar una base de datos de ejemplo
En la parte dos, aprenderá a cargar los datos desde una base de datos en una trama de datos de Python y a preparar los datos en Python.
En la parte tres, aprenderá a entrenar un modelo de regresión lineal en Python.
En la parte cuatro, aprenderá a almacenar el modelo en una base de datos y, luego, a crear procedimientos almacenados a partir de los scripts de Python desarrollados en las partes dos y tres. Los procedimientos almacenados se ejecutarán en el servidor para realizar predicciones basándose en datos nuevos.
Prerrequisitos
- SQL Server Machine Learning Services: para instalar Machine Learning Services, ve la Guía de instalación para Windows o la Guía de instalación para Linux. También puede habilitar Machine Learning Services en clústeres de macrodatos de SQL Server 2019.
- SQL Server Machine Learning Services: para instalar Machine Learning Services, ve la Guía de instalación para Windows.
Machine Learning Services en Azure SQL Managed Instance: para obtener más información, ve Introducción de Machine Learning Services de Instancia administrada de Azure SQL.
SQL Server Management Studio (SSMS): usa SSMS para restaurar la base de datos de ejemplo en Azure SQL Managed Instance. Para hacer la descarga, consulta SQL Server Management Studio.
IDE de Python: en este tutorial, se usa un cuaderno de Python en Azure Data Studio. Para más información, vea Uso de cuadernos en Azure Data Studio.
Herramienta de consultas SQL: en este tutorial, se da por hecho que usas Azure Data Studio.
Paquetes de Python adicionales: en los ejemplos de esta serie de tutoriales, se usan los paquetes de Python siguiente que puede que no estén instalados de manera predeterminada:
- Pandas
- pyodbc
- scikit-learn
Para instalar estos paquetes:
- En el cuaderno de Azure Data Studio, seleccione Administrar paquetes.
- En el panel Administrar paquetes, seleccione la pestaña Agregar nuevo.
- Para cada uno de los paquetes siguientes, escriba el nombre del paquete, seleccione Buscar y, a continuación, seleccione Instalar.
Como alternativa, puede abrir un símbolo del sistema, cambiar a la ruta de instalación de la versión de Python que usa en Azure Data Studio (por ejemplo,
cd %LocalAppData%\Programs\Python\Python37-32
) y, a continuación, ejecutarpip install
para cada paquete.
Restauración de la base de datos de ejemplo
La base de datos de ejemplo usada en este tutorial se ha guardado en un archivo de copia de seguridad de base de datos .bak
para que puedas descargarlo y usarlo.
Nota:
Si usa Machine Learning Services en clústeres de macrodatos de SQL Server 2019, consulte Restauración de una base de datos en la instancia maestra del clúster de macrodatos.
Descargue el archivo TutorialDB.bak.
Siga las indicaciones de Restauración de una base de datos a partir de un archivo de copia de seguridad en Azure Data Studio con estos datos:
- Importe el archivo
TutorialDB.bak
que ha descargado. - Asigne el nombre
TutorialDB
a la base de datos de destino.
- Importe el archivo
Para comprobar que la base de datos restaurada existe, consulte la tabla
dbo.rental_data
:USE TutorialDB; SELECT * FROM [dbo].[rental_data];
Descargue el archivo TutorialDB.bak.
Siga las instrucciones de Restauración de una base de datos en Azure SQL Managed Instance en SQL Server Management Studio, con los detalles siguientes:
- Importe el archivo
TutorialDB.bak
que ha descargado. - Asigne el nombre
TutorialDB
a la base de datos de destino.
- Importe el archivo
Para comprobar que la base de datos restaurada existe, consulte la tabla
dbo.rental_data
:USE TutorialDB; SELECT * FROM [dbo].[rental_data];
Limpieza de recursos
Si no quiere continuar con este tutorial, elimine la base de datos TutorialDB
.
Paso siguiente
En la parte uno de esta serie de tutoriales, ha completado estos pasos:
- Instalación de los requisitos previos
- Importar una base de datos de ejemplo
Para preparar los datos de la base de datos TutorialDB, siga la parte dos de esta serie de tutoriales: