Megosztás a következőn keresztül:


Oktatóanyag: Prediktív modell fejlesztése az R-ben SQL Machine Learning használatával

A következőkre vonatkozik: Sql Server 2016 (13.x) és újabb verziók felügyelt Azure SQL-példány

Ez egy négyrészes oktatóanyag-sorozat, amelyben R-t és gépi tanulási modellt használunk az SQL Server Machine Learning Servicesben vagy Big Data fürtök esetén a síbérletek számának előrejelzéséhez.

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban R-t és egy gépi tanulási modellt használ az SQL Server Machine Learning Servicesben a síbérletek számának előrejelzéséhez.

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban az R és egy gépi tanulási modellt használ az SQL Server R Servicesben a síbérletek számának előrejelzéséhez.

Ebben a négyrészes oktatóanyag-sorozatban az R és egy gépi tanulási modellt használ az Azure SQL Managed Instance Machine Learning Servicesben a síbérletek számának előrejelzéséhez.

Képzelje el, hogy van egy síkölcsönző vállalkozása, és előre szeretné jelezni, hogy hány kölcsönzésre lesz szüksége a jövőben. 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 r-szkripteket fog létrehozni egy jegyzetfüzetben az adatok előkészítéséhez és egy gépi tanulási modell betanítása érdekében. Ezt követően a harmadik részben ezeket az R-szkripteket egy adatbázisban fogja futtatni T-SQL tárolt eljárásokkal.

Ebben a cikkben megtudhatja, hogyan:

  • Mintaadatbázis visszaállítása

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

A harmadik részben megtanulhatja, hogyan taníthat be gépi tanulási modellt az R-ben.

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

Előfeltételek

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 Big Data-fürtökön használja, tekintse meg, hogyan állíthatja vissza az adatbázist az SQL Server big data-fürt főpéldányába.

  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 a TutorialDB-adatbázist.

Következő lépés

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

  • Az előfeltételek telepítése
  • Mintaadatbázis visszaállítása

A gépi tanulási modell adatainak előkészítéséhez kövesse az oktatóanyag-sorozat második részét: