Python のチュートリアル:SQL 機械学習で線形回帰モデルをデプロイする

適用対象: SQL Server 2017 (14.x) 以降 Azure SQL Managed Instance

この 4 部構成のチュートリアル シリーズのパート 4 では、Machine Learning Services またはビッグ データ クラスターを使用して、Python で開発された線形回帰モデルを SQL Server データベースにデプロイします。

この記事では、次の方法について学習します。

• 機械学習モデルを生成するストアド プロシージャを作成する
• データベース テーブルにモデルを格納する
• モデルを使用して予測を行うストアド プロシージャを作成する
• 新しいデータでモデルを実行する

第 1 部では、サンプル データベースを復元する方法を学習しました。

パート 2 では、データベースから Python データ フレームにデータを読み込み、Python でデータを準備する方法を学習しました。

パート 3 では、Python で線形回帰機械学習モデルをトレーニングする方法について学習しました。

前提条件

• このチュートリアルのパート 4 は、パート 1 とその前提条件を完了していることを前提としています。

モデルを生成するストアド プロシージャの作成

では、開発した Python スクリプトを使用して、scikit-learn の LinearRegression を使用して線形回帰モデルをトレーニングする generate_rental_py_model というストアド プロシージャを作成してみましょう。

Azure Data Studio で次の T-SQL ステートメントを実行し、モデルをトレーニングするストアド プロシージャを作成します。

-- Stored procedure that trains and generates a Python model using the rental_data and a linear regression algorithm
DROP PROCEDURE IF EXISTS generate_rental_py_model;
go
CREATE PROCEDURE generate_rental_py_model (@trained_model varbinary(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
    EXECUTE sp_execute_external_script
      @language = N'Python'
    , @script = N'
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pickle

df = rental_train_data

# Get all the columns from the dataframe.
columns = df.columns.tolist()

# Store the variable well be predicting on.
target = "RentalCount"

# Initialize the model class.
lin_model = LinearRegression()

# Fit the model to the training data.
lin_model.fit(df[columns], df[target])

# Before saving the model to the DB table, convert it to a binary object
trained_model = pickle.dumps(lin_model)'

, @input_data_1 = N'select "RentalCount", "Year", "Month", "Day", "WeekDay", "Snow", "Holiday" from dbo.rental_data where Year < 2015'
, @input_data_1_name = N'rental_train_data'
, @params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT'
, @trained_model = @trained_model OUTPUT;
END;
GO

データベース テーブルにモデルを格納する

TutorialDB データベースにテーブルを作成し、そのテーブルにモデルを保存します。

1. Azure Data Studio で次の T-SQL ステートメントを実行し、モデルの格納に使用される dbo. rental_py_models という名前のテーブルを作成します。

   USE TutorialDB;
   DROP TABLE IF EXISTS dbo.rental_py_models;
   GO
   CREATE TABLE dbo.rental_py_models (
       model_name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT('default model') PRIMARY KEY,
       model VARBINARY(MAX) NOT NULL
   );
   GO
   

2. linear_model というモデル名を使用して、モデルをバイナリ オブジェクトとしてテーブルに保存します。

   DECLARE @model VARBINARY(MAX);
   EXECUTE generate_rental_py_model @model OUTPUT;
   
   INSERT INTO rental_py_models (model_name, model) VALUES('linear_model', @model);
   

予測を行うストアド プロシージャを作成する

1. トレーニング済みのモデルと一連の新しいデータを使用して予測を行う、py_predict_rentalcount というストアド プロシージャを作成します。 次の T-SQL を Azure Data Studio で実行します。

   DROP PROCEDURE IF EXISTS py_predict_rentalcount;
   GO
   CREATE PROCEDURE py_predict_rentalcount (@model varchar(100))
   AS
   BEGIN
       DECLARE @py_model varbinary(max) = (select model from rental_py_models where model_name = @model);
   
       EXECUTE sp_execute_external_script
                   @language = N'Python',
                   @script = N'
   
   # Import the scikit-learn function to compute error.
   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   import pickle
   import pandas
   
   rental_model = pickle.loads(py_model)
   
   df = rental_score_data
   
   # Get all the columns from the dataframe.
   columns = df.columns.tolist()
   
   # Variable you will be predicting on.
   target = "RentalCount"
   
   # Generate the predictions for the test set.
   lin_predictions = rental_model.predict(df[columns])
   print(lin_predictions)
   
   # Compute error between the test predictions and the actual values.
   lin_mse = mean_squared_error(lin_predictions, df[target])
   #print(lin_mse)
   
   predictions_df = pandas.DataFrame(lin_predictions)
   
   OutputDataSet = pandas.concat([predictions_df, df["RentalCount"], df["Month"], df["Day"], df["WeekDay"], df["Snow"], df["Holiday"], df["Year"]], axis=1)
   '
   , @input_data_1 = N'Select "RentalCount", "Year" ,"Month", "Day", "WeekDay", "Snow", "Holiday"  from rental_data where Year = 2015'
   , @input_data_1_name = N'rental_score_data'
   , @params = N'@py_model varbinary(max)'
   , @py_model = @py_model
   with result sets (("RentalCount_Predicted" float, "RentalCount" float, "Month" float,"Day" float,"WeekDay" float,"Snow" float,"Holiday" float, "Year" float));
   
   END;
   GO
   

2. 予測を格納するテーブルを作成します。

   DROP TABLE IF EXISTS [dbo].[py_rental_predictions];
   GO
   
   CREATE TABLE [dbo].[py_rental_predictions](
    [RentalCount_Predicted] [int] NULL,
    [RentalCount_Actual] [int] NULL,
    [Month] [int] NULL,
    [Day] [int] NULL,
    [WeekDay] [int] NULL,
    [Snow] [int] NULL,
    [Holiday] [int] NULL,
    [Year] [int] NULL
   ) ON [PRIMARY]
   GO
   

3. ストアド プロシージャを実行してレンタル カウントを予測する

   --Insert the results of the predictions for test set into a table
   INSERT INTO py_rental_predictions
   EXEC py_predict_rentalcount 'linear_model';
   
   -- Select contents of the table
   SELECT * FROM py_rental_predictions;
   

   次のような結果が表示されます。

   

モデルを正常に作成し、トレーニングしてデプロイしました。 そうしたら、ストアド プロシージャでそのモデルを使用して、新しいデータに基づいて値を予測します。

次のステップ

本チュートリアル シリーズのパート 4 では、以下の手順を完了しました。

• 機械学習モデルを生成するストアド プロシージャを作成する
• データベース テーブルにモデルを格納する
• モデルを使用して予測を行うストアド プロシージャを作成する
• 新しいデータでモデルを実行する

SQL 機械学習における Python の使用について詳しくは、以下を参照してください。

• Python のチュートリアル