ai_predict_value fonksiyon

Geçerlidir: Databricks SQL Databricks Runtime 19.3 ve üzeri

Important

Bu özellik Beta sürümündedir. Çalışma alanı yöneticileri Bu özelliğe erişimi Önizlemeler sayfasından denetleyebilir. Bkz. Azure Databricks önizlemelerini yönetme.

ai_predict_value() hedef sütunun olmadığı NULL sıralardan bir regresyon modelini eğiler ve hedef olduğu sıralar NULLiçin hedefi tahmin eder. Fonksiyon sadece puanladığı satırları geri getirir ve giriş sütunlarına bir tahmin sütunu ekler.

Gereksinimler

• Pro veya Serverless SQL deposu veya Databricks Runtime 19.3 veya üzeri çalıştıran bir küme
• Çalışma alanınızı Tahmin Edici Yapay Zeka Fonksiyonları önizlemesine kaydedin. Bkz. Azure Databricks önizlemelerini yönetme.

Sözdizimi

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

Arguments

Tüm skaler argümanları isimle ilet. İsim veya pozisyonla geçebilirsiniz input .

• input eğitim satırlarını ve puanlanacak sıraları içeren tablo değerli girdidir. Hedef sütunun NULL olmadığı satırlar modeli eğitiyor. Hedef sütunun NULL bulunduğu satırlar puanlanır.
• target_col sayısal hedef sütununu adlandıran bir sabittir STRING . Sütun üst düzey bir sütun olmalı ve içinde feature_colsgörünmemelidir.
• feature_cols özellik sütunlarını adlandıran boş olmayan bir sabittir ARRAY<STRING> . Her özellik üst seviye sayısal, Boolean veya dizi sütunu olmalıdır.
• seed (isteğe bağlı), model eğitimi sırasında kullanılan pseudorandom işlemleri başlatan integral bir değerdir. Varsayılan değer: 0.

İadeler

Fonksiyon, hedef sütunun olduğu NULLgiriş satırlarını içeren bir tablo döndürür. Çıktı tüm giriş sütunlarını korur ve <target_col>_prediction bir DOUBLEolarak eklenir.

Eğer giriş satırlarının hedefi NULL yoksa, fonksiyon boş bir tablo döndürür.

Example

Aşağıdaki örnek, bilinen gelire sahip sıralar üzerinde eğitim verir ve eksik olan mağazalar için geliri öngörür:

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;

Limitations

• Her çağrı bir hedef sütununu destekler ve yeni bir model eğitir. Fonksiyon, modeli yeniden kullanmak üzere süreksiz bırakmaz.
• Hedef ve özellik sütunları en üst seviye sütunlar olmalıdır. İçiçe alınmış alanlar desteklenmez.
• Girdi, en az bir hedef olmayanNULL bir satır içermelidir.
• Girdi, önceden bir sütun içeren <target_col>_predictionolmamalıdır.

Hata koşulları

Geçersiz sütunlar, türler veya argümanlar için AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER hata koşuna bakınız. Yetersiz eğitim verileri için bkz. AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA hata durumu.

İlgili işlevler

Bir sınıf etiketini tahmin etmek için fonksiyon kullanınai_predict_class. Diğer AI Fonksiyonları için bkz. Yapılandırılmamış verileri AI Fonksiyonları kullanarak dönüştür.