Megosztás a következőn keresztül:

Python-oktatóanyag: Síkölcsönzés előrejelzése lineáris regresszióval AZ SQL machine learning használatával

A következőkre vonatkozik: Sql Server 2017 (14.x) és újabb verziók Felügyelt Azure SQL-példány

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban a Pythont és a lineáris regressziót fogja használni az SQL Server Machine Learning Servicesben vagy az SQL Server 2019 Big Data Clustereken a síbérelések számának előrejelzéséhez. Az oktatóanyag egy Python-jegyzetfüzetet használ az Azure Data Studióban.

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban a Python és a lineáris regressziót fogja használni az SQL Server Machine Learning Servicesben a síbérletek számának előrejelzéséhez. Az oktatóanyag egy Python-jegyzetfüzetet használ az Azure Data Studióban.

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban a Pythont és a lineáris regressziót fogja használni az Azure SQL Managed Instance Machine Learning Servicesben a síbérletek számának előrejelzéséhez. Az oktatóanyag egy Python-jegyzetfüzetet használ az Azure Data Studióban.

Képzelje el, hogy van egy síkölcsönző vállalkozása, és szeretné előrejelezni a kölcsönzések számát egy jövőbeli időpontra. Ezek az információk segítenek felkészülni az állományra, a személyzetre és a létesítményekre.

A sorozat első részében felkészülhetsz az előfeltételekkel. A második és a harmadik részben python-szkripteket fog kifejleszteni egy jegyzetfüzetben, hogy előkészítse az adatokat, és betanítsa a gépi tanulási modellt. Ezt követően a harmadik részben ezeket a Python-szkripteket futtatja az adatbázisban T-SQL-ben tárolt eljárásokkal.

Ebben a cikkben megtudhatja, hogyan:

  • Mintaadatbázis importálása

A második részben megtanulhatja, hogyan töltheti be az adatokat egy adatbázisból egy Python-adatkeretbe, és hogyan készítheti elő az adatokat a Pythonban.

A harmadik részben megtanulhatja, hogyan taníthat be lineáris regressziós modellt a Pythonban.

A negyedik részben megtanulhatja, hogyan tárolhatja a modellt egy adatbázisban, majd hogyan hozhat létre tárolt eljárásokat a második és harmadik részben kifejlesztett Python-szkriptekből. A tárolt eljárások a kiszolgálón futnak, hogy új adatok alapján előrejelzéseket készítsenek.

Előfeltételek

  • Python IDE – Ez az oktatóanyag egy Python-jegyzetfüzetet használ az Azure Data Studióban. További információ : Jegyzetfüzetek használata az Azure Data Studióban.

  • SQL-lekérdezési eszköz – Ez az oktatóanyag feltételezi, hogy az Azure Data Studiót használja.

  • További Python-csomagok – Az oktatóanyag-sorozat példái az alábbi Python-csomagokat használják, amelyek alapértelmezés szerint nem telepíthetők:

    • Pandák
    • pyodbc (Python ODBC interfész)
    • scikit-learn (egy Python gépi tanulási könyvtár)

    A csomagok telepítése:

    1. Az Azure Data Studio-jegyzetfüzetben válassza a Csomagok kezelése lehetőséget.
    2. A Csomagok kezelése panelen válassza az Új hozzáadása lapot.
    3. Az alábbi csomagok mindegyikéhez adja meg a csomag nevét, válassza a Keresés lehetőséget, majd a Telepítés lehetőséget.

    Másik lehetőségként megnyithat egy parancssort, módosíthatja a Python Azure Data Studióban használt verziójának telepítési útvonalát (például cd %LocalAppData%\Programs\Python\Python37-32), majd futtathatja pip install az egyes csomagokat.

A mintaadatbázis visszaállítása

Az oktatóanyagban használt mintaadatbázis egy .bak adatbázis biztonsági mentési fájlba lett mentve a letöltéshez és a használathoz.

Megjegyzés:

Ha a Machine Learning szolgáltatásokat a SQL Server 2019 Big Data fürtön használja, nézze meg, hogyan állíthatja vissza az adatbázist a big data-fürt főpéldányán.

  1. Töltse le a fájlt TutorialDB.bak.

  2. Kövesse az Azure Data Studio biztonsági mentési fájljából származó adatbázis visszaállítása című útmutató útmutatását az alábbi részletekkel:

    • Importálás a TutorialDB.bak letöltött fájlból.
    • Nevezze el a céladatbázist TutorialDB.

  3. A visszaállított adatbázis meglétét a tábla lekérdezésével dbo.rental_data ellenőrizheti:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

  1. Töltse le a fájlt TutorialDB.bak.

  2. Kövesse az sql server management studióban az adatbázis visszaállítása felügyelt Azure SQL-példányra című útmutató útmutatását az alábbi részletekkel:

    • Importálás a TutorialDB.bak letöltött fájlból.
    • Nevezze el a céladatbázist TutorialDB.

  3. A visszaállított adatbázis meglétét a tábla lekérdezésével dbo.rental_data ellenőrizheti:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

Erőforrások tisztítása

Ha nem folytatja ezt az oktatóanyagot, törölje az adatbázist TutorialDB .

Következő lépés

Az oktatóanyag-sorozat első részében az alábbi lépéseket hajtotta végre:

  • Az előfeltételek telepítése
  • Mintaadatbázis importálása

A TutorialDB-adatbázisból származó adatok előkészítéséhez kövesse az oktatóanyag-sorozat második részét:

Python-oktatóanyag: Adatok előkészítése lineáris regressziós modell betanításához

  • Last updated on