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predict_fl()

  • [アーティクル]

関数 predict_fl() は、既存のトレーニング済みの機械学習モデルを使用して予測する、 ユーザー定義関数 (UDF) です。 このモデルは、 Scikit-learn を使用して構築され、文字列にシリアル化され、標準テーブルに保存されています。

前提条件

構文

T | invoke predict_fl(models_tbl, model_name, features_cols, pred_col)

構文規則について詳しく知る。

パラメーター

件名 タイプ Required 説明
models_tbl string ✔️ すべてのシリアル化されたモデルを含むテーブルの名前。 テーブルには次の列が必要です。
name: モデル名
timestamp: モデルトレーニングの時間
model: シリアル化されたモデルの文字列表現
model_name string ✔️ 使用する特定のモデルの名前。
features_cols synamic ✔️ モデルが予測に使用する特徴列の名前を含む配列。
pred_col string ✔️ 予測を格納する列の名前。

関数定義

関数を定義するには、次のようにコードをクエリ定義関数として埋め込むか、データベースに格納された関数として作成します。

次の let ステートメントを使用して関数を定義。 権限は必要ありません。

重要

let ステートメント単独では実行できません。 その後に 表形式の式ステートメントが続く必要があります。 predict_fl()の動作例を実行するには、Exampleを参照してください。

let predict_fl=(samples:(*), models_tbl:(name:string, timestamp:datetime, model:string), model_name:string, features_cols:dynamic, pred_col:string)
{
    let model_str = toscalar(models_tbl | where name == model_name | top 1 by timestamp desc | project model);
    let kwargs = bag_pack('smodel', model_str, 'features_cols', features_cols, 'pred_col', pred_col);
    let code = ```if 1:

        import pickle
        import binascii

        smodel = kargs["smodel"]
        features_cols = kargs["features_cols"]
        pred_col = kargs["pred_col"]
        bmodel = binascii.unhexlify(smodel)
        clf1 = pickle.loads(bmodel)
        df1 = df[features_cols]
        predictions = clf1.predict(df1)

        result = df
        result[pred_col] = pd.DataFrame(predictions, columns=[pred_col])

    ```;
    samples
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
// Write your code to use the function here.

例

次の例では、 invoke 演算子 を使用して関数を実行します。

クエリ定義関数を使用するには、埋め込み関数定義の後に呼び出します。

let predict_fl=(samples:(*), models_tbl:(name:string, timestamp:datetime, model:string), model_name:string, features_cols:dynamic, pred_col:string)
{
    let model_str = toscalar(models_tbl | where name == model_name | top 1 by timestamp desc | project model);
    let kwargs = bag_pack('smodel', model_str, 'features_cols', features_cols, 'pred_col', pred_col);
    let code = ```if 1:

        import pickle
        import binascii

        smodel = kargs["smodel"]
        features_cols = kargs["features_cols"]
        pred_col = kargs["pred_col"]
        bmodel = binascii.unhexlify(smodel)
        clf1 = pickle.loads(bmodel)
        df1 = df[features_cols]
        predictions = clf1.predict(df1)

        result = df
        result[pred_col] = pd.DataFrame(predictions, columns=[pred_col])

    ```;
    samples
    | evaluate python(typeof(*), code, kwargs)
};
//
// Predicts room occupancy from sensors measurements, and calculates the confusion matrix
//
// Occupancy Detection is an open dataset from UCI Repository at https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Occupancy+Detection+
// It contains experimental data for binary classification of room occupancy from Temperature,Humidity,Light and CO2.
// Ground-truth labels were obtained from time stamped pictures that were taken every minute
//
OccupancyDetection 
| where Test == 1
| extend pred_Occupancy=false
| invoke predict_fl(ML_Models, 'Occupancy', pack_array('Temperature', 'Humidity', 'Light', 'CO2', 'HumidityRatio'), 'pred_Occupancy')
| summarize n=count() by Occupancy, pred_Occupancy

出力

占有率 pred_Occupancy n
TRUE TRUE 3006
FALSE TRUE 112
TRUE FALSE 15
FALSE FALSE 9284

モデルアセット

Python プラグインを有効にして、クラスター内のサンプル データセットと事前トレーニング済みモデルを取得します。

//dataset
.set OccupancyDetection <| cluster('help').database('Samples').OccupancyDetection

//model
.set ML_Models <| datatable(name:string, timestamp:datetime, model:string) [
'Occupancy', datetime(now), '800363736b6c6561726e2e6c696e6561725f6d6f64656c2e6c6f6769737469630a4c6f67697374696352656772657373696f6e0a7100298171017d710228580700000070656e616c7479710358020000006c32710458040000006475616c7105895803000000746f6c7106473f1a36e2eb1c432d5801000000437107473ff0000000000000580d0000006669745f696e746572636570747108885811000000696e746572636570745f7363616c696e6771094b01580c000000636c6173735f776569676874710a4e580c00000072616e646f6d5f7374617465710b4e5806000000736f6c766572710c58090000006c69626c696e656172710d58080000006d61785f69746572710e4b64580b0000006d756c74695f636c617373710f58030000006f767271105807000000766572626f736571114b00580a0000007761726d5f737461727471128958060000006e5f6a6f627371134b015808000000636c61737365735f7114636e756d70792e636f72652e6d756c746961727261790a5f7265636f6e7374727563740a7115636e756d70790a6e6461727261790a71164b00857117430162711887711952711a284b014b0285711b636e756d70790a64747970650a711c58020000006231711d4b004b0187711e52711f284b0358010000007c71204e4e4e4affffffff4affffffff4b007471216289430200017122747123625805000000636f65665f7124681568164b008571256818877126527127284b014b014b05867128681c5802000000663871294b004b0187712a52712b284b0358010000003c712c4e4e4e4affffffff4affffffff4b0074712d628943286a02e0d50687e0bfc6d7c974fa93a63fb3d3b8080e6e943ffceb15defdad713f14c3a76bd73202bf712e74712f62580a000000696e746572636570745f7130681568164b008571316818877132527133284b014b01857134682b894308f1e89f57711290bf71357471366258070000006e5f697465725f7137681568164b00857138681887713952713a284b014b0185713b681c58020000006934713c4b004b0187713d52713e284b03682c4e4e4e4affffffff4affffffff4b0074713f628943040c00000071407471416258100000005f736b6c6561726e5f76657273696f6e71425806000000302e31392e32714375622e'
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