ai_predict_value Função

Aplica-se a: Databricks SQL Runtime 19.3 e superiores

Importante

Esse recurso está em Beta. Para usá-lo, um administrador de espaço de trabalho deve ativar as Funções de IA Preditivas na página de Prévias . Consulte Gerenciar visualizações do Azure Databricks.

ai_predict_value() treina um modelo de regressão a partir de linhas onde a coluna alvo não NULL é e prevê o alvo para linhas onde está NULL. A função retorna apenas as linhas que ela pontua e adiciona uma coluna de previsão às colunas de entrada.

Requisitos

• Um armazenamento SQL Pro ou Serverless, ou um cluster rodando Databricks Runtime 19.3 ou superior
• Inscreva seu espaço de trabalho na prévia de Funções de IA Preditiva . Consulte Gerenciar visualizações do Azure Databricks.

Sintaxe

ai_predict_value(
  input => TABLE(input),
  target_col => target_col,
  feature_cols => feature_cols
  [, seed => seed]
)

Arguments

Passe todos os argumentos escalares pelo nome. Você pode passar input pelo nome ou pela posição.

• input é a entrada com valores de tabela que contém as linhas de treinamento e as linhas a serem pontuadas. Linhas onde a coluna alvo não NULL é treinam o modelo. As linhas onde está NULL a coluna de destino são pontuadas.
• target_col é uma constante STRING que nomeia a coluna alvo numérica. A coluna deve ser uma coluna de nível superior e não deve aparecer em feature_cols.
• feature_cols é uma constante ARRAY<STRING> não vazia que nomeia as colunas de características. Cada característica deve ser uma coluna numérica, booleana ou de string de nível superior.
• seed (opcional) é um valor integral que inicializa operações pseudoaleatórias usadas durante o treinamento do modelo. O padrão é 0.

Returns

A função retorna uma tabela contendo as linhas de entrada onde a coluna alvo é NULL. A saída mantém todas as colunas de entrada e acrescenta <target_col>_prediction como um DOUBLE.

Se nenhuma linha de entrada tiver um NULL alvo, a função retorna uma tabela vazia.

Exemplo

O exemplo a seguir treina em fileiras com receita conhecida e prevê receita para lojas onde ela está ausente:

WITH sales AS (
  SELECT * FROM VALUES
    (1, 10.0, 'east', 120.0),
    (2, 12.0, 'east', 135.0),
    (3, 15.0, 'west', 160.0),
    (4, 18.0, 'west', 190.0),
    (5, 20.0, 'east', 205.0),
    (6, 24.0, 'west', 240.0),
    (7, 16.0, 'east', NULL),
    (8, 22.0, 'west', NULL)
  AS sales(store_id, advertising_spend, region, revenue)
)
SELECT store_id, revenue_prediction
FROM ai_predict_value(
  input => TABLE(sales),
  target_col => 'revenue',
  feature_cols => ARRAY('advertising_spend', 'region'),
  seed => 42
)
ORDER BY store_id;

Limitações

• Cada invocação suporta uma coluna alvo e treina um novo modelo. A função não persiste o modelo para reutilização.
• Colunas de alvo e característica devem ser colunas de nível superior. Campos aninhados não são suportados.
• A entrada deve conter pelo menos uma linha com um não-alvoNULL .
• A entrada não deve já conter uma coluna chamada <target_col>_prediction.

Condições de erro

Para colunas, tipos ou argumentos inválidos, veja AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER condição de erro. Para dados de treinamento inadequados, veja AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA condição de erro.

Funções relacionadas

Para prever um rótulo de classe, use ai_predict_class função. Para outras Funções de IA, veja Transformar dados não estruturados usando Funções de IA.