ai_predict_value függvény

Vonatkozik:jelölt igen Databricks SQL jelölt igen Databricks Runtime 19.3 és annál magasabb

Important

Ez a funkció bétaverzióban érhető el. A munkaterület rendszergazdái az Előnézetek lapon szabályozhatják a funkcióhoz való hozzáférést. Lásd: Az Azure Databricks előzetes verziójának kezelése.

ai_predict_value()Regressziós modellt képez olyan sorokból, ahol a céloszlop nincs NULL , és előre jelzi a célt azokra a sorokra, ahol az .NULL A függvény csak azokat a sorokat adja vissza, amelyeket pontoz, és egy előrejelző oszlopot ad a bemeneti oszlopokhoz.

Követelmények

  • Egy Pro vagy szerver nélküli SQL raktár, vagy egy klaszter, amely Databricks Runtime 19.3 vagy annál magasabb verziót futtat
  • Regisztrálja a munkaterületét a Predictive AI Functions előzetesbe. Lásd: Az Azure Databricks előzetes verziójának kezelése.

Syntax

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

Arguments

Adja át az összes skaláris érvet név szerint. Név vagy pozíció alapján is eljutsz input .

  • input az a táblázatértékű bemenet, amely tartalmazza a tanító sorokat és a pontozandó sorokat. Azok a sorok, ahol a céloszlop van, nem NULL tanítják a modellt. Azokat a sorokat, ahol a céloszlop található NULL , pontozva vannak.
  • target_col egy állandó STRING , amely a numerikus céloszlopot nevezi meg. Az oszlopnak felső szintű oszlopnak kell lennie, és nem szabad megjelennie .feature_cols
  • feature_cols egy nem üres állandó ARRAY<STRING> , amely a jellemzőoszlopokat nevezi meg. Minden jellemzőnek egy felső szintű numerikus, boole-szerű vagy stringoszlopnak kell lennie.
  • seed (opcionális) egy integrálérték, amely inicializálja a modell képzése során használt pszeudovéletlenszerű műveleteket. Az alapértelmezett érték a 0.

Returns

A függvény egy táblázatot ad vissza, amely tartalmazza a bemeneti sorokat, ahol a céloszlop .NULL A kimenet megtartja az összes bemeneti oszlopot, és <target_col>_prediction hozzáadódik egy DOUBLE.

Ha nincs bemeneti sor, a NULL függvény üres táblát ad vissza.

Example

Az alábbi példa ismert bevételű sorokat képez, és előrejelzi a bevételt azokban az üzletekben, ahol hiányzik:

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

  • Minden meghívás egy céloszlopot támogat, és egy új modellt képez. A függvény nem tartja fenn a modellt újrahasználatra.
  • A cél- és jellemzőoszlopoknak felső szintű oszlopoknak kell lenniük. A beágyazott mezők nem támogatottak.
  • A bemenetnek legalább egy sornak kell lennie, amelynek nemNULL célpontja van.
  • A bemenet nem tartalmazhat már egy oszlopot, amelynek neve <target_col>_prediction.

Hibafeltételek

Érvénytelen oszlopok, típusok vagy argumentumok esetén lásd AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER hibafeltételt. A nem megfelelő betanítási adatok esetén lásd: AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA hibafeltétel.

Egy osztálycímkét előre jelezni a ai_predict_class függvény használatával. Más MI funkciókért lásd: Strukturálatlan adatok átalakítása AI függvények segítségével.

  • Last updated on