PREDICT (Transact-SQL)

Применимо к: SQL Server 2017 (14.x) и более поздних версий Управляемого экземпляра SQLAzure Synapse Analytics

Создает предсказанное значение или оценки на основе хранимой модели. Дополнительные сведения см.в разделе Native scoring using the PREDICT T-SQL function (Собственная оценка с использованием функции PREDICT T-SQL).

Выбор продукта

В следующей строке выберите название нужного продукта, и отобразится информация только об этом продукте.

Замечание

PREDICT недоступно в Базе данных SQL Azure.

Это важно

Синтаксис PREDICT зависит от продукта. Используйте селектор продукта для просмотра правильного синтаксиса для платформы. В частности, Azure Synapse Analytics требует RUNTIME = ONNX аргумента, который не используется в SQL Server или Управляемом экземпляре SQL Azure.

* SQL Server *

Управляемый экземпляр SQL

Azure Synapse
Аналитика

SQL Server

* Управляемый экземпляр SQL *

Azure Synapse
Аналитика

SQL Server

Управляемый экземпляр SQL

* Azure Synapse
Аналитика*

Синтаксис

PREDICT  
(  
  MODEL = @model | model_literal,  
  DATA = object AS <table_alias>
)  
WITH ( <result_set_definition> )  

<result_set_definition> ::=  
  {  
    { column_name  
      data_type  
      [ COLLATE collation_name ]  
      [ NULL | NOT NULL ]  
    }  
      [,...n ]  
  }  

MODEL = @model | model_literal

PREDICT  
(  
  MODEL = <model_object>,
  DATA = object AS <table_alias>
  [, RUNTIME = ONNX ]
)  
WITH ( <result_set_definition> )  

<result_set_definition> ::=  
  {  
    { column_name  
      data_type  
      [ COLLATE collation_name ]  
      [ NULL | NOT NULL ]  
    }  
      [,...n ]  
  }  

<model_object> ::=
  {
    model_literal
    | model_variable
    | ( scalar_subquery )
  }

Аргументы

MODEL

MODEL Используйте параметр, чтобы указать модель для оценки или прогнозирования. Укажите модель как переменную, литерал или скалярное выражение.

Функция PREDICT поддерживает модели, обученные с помощью пакетов RevoScaleR и revoscalepy.

В Управляемом экземпляре SQL Azure поддерживает модели, PREDICT обученные с помощью пакетов RevoScaleR и revoscalepy .

MODEL Используйте параметр, чтобы указать модель для оценки или прогнозирования. Укажите модель как переменную, литерал, скалярное выражение или скалярный вложенный запрос.

В Azure Synapse Analytics PREDICT поддерживает модели в формате Open Neural Network Exchange (ONNX). Дополнительные сведения см. в статье ONNX.

Данные

Параметр DATA задает данные для оценки или прогнозирования. Укажите данные в виде источника таблицы в запросе. Источник таблицы может быть таблицей, псевдонимом таблицы, псевдонимом CTE, представлением или табличным значением.

RUNTIME = ONNX

Указывает подсистему машинного обучения, используемую для выполнения модели. Параметр RUNTIME всегда имеет значение ONNX. Параметр RUNTIME необходим для Azure Synapse Analytics. Аргумент RUNTIME = ONNX доступен только в Azure Synapse Analytics.

WITH ( <result_set_definition> )

Используйте предложение WITH, чтобы указать схему выходных данных, возвращаемых PREDICT функцией.

Помимо столбцов, возвращаемых самой функцией PREDICT, в запросе можно использовать все столбцы, которые являются частью входных данных.

Возвращаемые значения

Предопределенная схема недоступна; Содержимое модели не проверяется, а возвращаемые значения столбцов не проверяются.

Функция PREDICT проходит через столбцы в качестве входных данных.
Функция PREDICT также создает новые столбцы, но количество столбцов и их типов данных зависит от типа модели, используемой для прогнозирования.

Сообщения об ошибках, связанные с данными, моделью или форматом столбца, выводятся функцией прогнозирования, связанной с моделью.

Замечания

Функция PREDICT поддерживается во всех выпусках SQL Server 2017 и более поздних версий на Windows и Linux. Службы машинного обучения не должны быть включены для использования PREDICT.

Поддерживаемые алгоритмы

Используемая модель должна быть создана с помощью одного из поддерживаемых алгоритмов из пакета RevoScaleR или revoscalepy. Список поддерживаемых в настоящее время моделей см. в разделе Собственная оценка с помощью функции T-SQL PREDICT.

Поддерживаются алгоритмы, которые можно преобразовать в формат модели ONNX.

Поддерживаются алгоритмы, которые можно преобразовать в формат модели ONNX, а также модели, созданные с использованием одного из поддерживаемых алгоритмов из пакетов RevoScaleR или revoscalepy. Список поддерживаемых в настоящее время алгоритмов в пакетах RevoScaleR и revoscalepy см. в разделе Собственная оценка с помощью функции T-SQL PREDICT.

Разрешения

Для PREDICT разрешения не требуются, но пользователю нужно разрешение EXECUTE на базу данных и разрешение на запрос любых данных, используемых в качестве входных. У пользователя должна быть возможность чтения модели из таблицы, если модель хранится в таблице.

Примеры

В следующих примерах демонстрируется синтаксис вызова PREDICT.

Использование PREDICT в предложении FROM

Этот пример ссылается на функцию PREDICT в предложении FROM инструкции SELECT:

SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
    DATA = dbo.mytable AS d) WITH (Score FLOAT) AS p;

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1);

SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
    DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;

Псевдоним d , указанный для источника таблицы в параметре DATA , ссылается на столбцы, принадлежащие dbo.mytable. Псевдоним p , указанный для PREDICT функции, ссылается на столбцы, возвращаемые функцией PREDICT .

Модель хранится в виде столбца varbinary(max) в таблице Models. Дополнительные сведения, такие как ID и description сохраненные в таблице для идентификации модели.
Псевдоним d , указанный для источника таблицы в параметре DATA , ссылается на столбцы, принадлежащие dbo.mytable. Имена столбцов входных данных должны соответствовать именам входных данных для модели.
Псевдоним p , указанный для PREDICT функции, ссылается на прогнозируемый столбец, возвращаемый функцией PREDICT . Имя столбца должно совпадать с именем выходных данных для модели.
Все входные столбцы данных и прогнозируемые столбцы доступны для отображения в инструкции SELECT .

Предыдущий пример запроса можно переписать для создания представления, указав MODEL в качестве скалярного вложенного запроса:

CREATE VIEW predictions
AS
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1),
             DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;

Использование предложения PREDICT с инструкцией INSERT

Прогнозирование часто используется для формирования оценки входных данных и последующей вставки прогнозируемых значений в таблицу. В следующем примере предполагается, что вызывающее приложение использует хранимую процедуру, чтобы вставить в таблицу строку, содержащую прогнозируемое значение:

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');

INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d) WITH(score FLOAT) AS p;

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');

INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH(score FLOAT) AS p;

Результаты PREDICT хранятся в таблице с именем PredictionResults.
Модель хранится в виде столбца varbinary(max) в таблице Models. Дополнительные сведения, такие как идентификатор и описание, сохраняются в этой таблице для идентификации модели.
Псевдоним, d указанный для источника таблицы в параметре DATA , ссылается на столбцы в dbo.mytable. Имена столбцов входных данных должны соответствовать именам входных данных для модели.
Псевдоним p , указанный для PREDICT функции, ссылается на прогнозируемый столбец, возвращаемый функцией PREDICT . Имя столбца должно совпадать с именем выходных данных для модели.
Все входные столбцы и прогнозируемый столбец доступны для отображения в инструкции SELECT .

Дополнительные сведения о связанных понятиях см. в следующих статьях:

Native scoring using the PREDICT T-SQL function (Собственная оценка с использованием функции PREDICT T-SQL)
RevoScaleR (пакет R в службах SQL Server Машинное обучение)
Revoscalepy (пакет Python в Службах машинного обучения SQL Server)
OPENXML (Transact-SQL)
STRING_SPLIT (Transact-SQL)

Кері байланыс

Бет пайдалы болды ма?

Last updated on 2026-02-27