Python öğreticisi: İkili sınıflandırma ile NYC taksi ücretlerini tahmin edin

Şunlar için geçerlidir: SQL Server 2017 (14.x) ve sonraki sürümleri Azure SQL Yönetimli Örnek

SQL programcıları için bu beş bölümlü öğretici serisinde , SQL Server Machine Learning Services veya Büyük Veri Kümelerinde Python tümleştirmesi hakkında bilgi edineceksiniz.

SQL Server'da örnek bir veritabanı kullanarak Python tabanlı bir makine öğrenmesi çözümü derleyip dağıtacaksınız. T-SQL, Azure Data Studio veya SQL Server Management Studio ile SQL makine öğrenmesi ve Python dil desteğine sahip bir veritabanı örneği kullanacaksınız.

Bu öğretici serisi, veri modelleme iş akışında kullanılan Python işlevlerini tanıtır. Parçalar arasında veri keşfi, ikili sınıflandırma modeli oluşturma ve eğitma ve model dağıtımı yer alır. New York City Taxi ve Limuzin Komisyonu'ndan alınan örnek verileri kullanacaksınız. Oluşturacağınız model, bir seyahatin günün saatine, katedilen mesafeye ve teslim alma konumuna göre ipucuna neden olup olmayacağını tahmin eder.

Bu serinin ilk bölümünde önkoşulları yükleyecek ve örnek veritabanını geri yükleyeceksiniz. İkinci ve üçüncü bölümde verilerinizi hazırlamak ve bir makine öğrenmesi modeli eğitmek için bazı Python betikleri geliştireceksiniz. Ardından, dördüncü ve beş. bölümde bu Python betiklerini T-SQL saklı yordamlarını kullanarak veritabanında çalıştıracaksınız.

Bu makalede şunları yapacaksınız:

• Önkoşulları yükleme
• Örnek veritabanını geri yükleme

İkinci bölümde örnek verileri keşfedecek ve bazı çizimler oluşturacaksınız.

Üçüncü bölümde, bir Transact-SQL işlevi kullanarak ham verilerden özellik oluşturmayı öğreneceksiniz. Ardından bu işlevi saklı yordamdan çağırarak özellik değerlerini içeren bir tablo oluşturacaksınız.

Dördüncü bölümde, sql server saklı yordamını kullanarak modeli oluşturmak ve eğitmek için modülleri yükleyip gerekli işlevleri çağıracaksınız.

Beşinci bölümde, dördüncü bölümde eğitip kaydettiğiniz modelleri nasıl kullanıma hazır hale getirmeniz gerektiğini öğreneceksiniz.

Uyarı

Bu öğretici hem R hem de Python'da kullanılabilir. R sürümü için bkz . R öğreticisi: İkili sınıflandırma ile NYC taksi ücretlerini tahmin edin.

Önkoşullar

• Python ile SQL Server Machine Learning Services yükleme

• Python betiklerini yürütmek için izinler verme

• NYC Taxi demo veritabanını geri yükleme

Tüm görevler Azure Data Studio veya Management Studio'da Transact-SQL saklı yordamlar kullanılarak gerçekleştirilebilir.

Bu öğretici serisinde veritabanı ve tablo oluşturma, verileri içeri aktarma ve SQL sorguları yazma gibi temel veritabanı işlemleri hakkında bilgi sahibi olduğunuz varsayılır. Python'ı bildiğiniz ve tüm Python kodunun sağlandığı varsayılmaz.

SQL geliştiricileri için arka plan

Makine öğrenmesi çözümü oluşturma süreci, birden çok araç ve konu uzmanlarının çeşitli aşamalarda koordinasyonunu içerebilen karmaşık bir çözümdür:

• veri alma ve temizleme
• verileri keşfetme ve modelleme için yararlı özellikler oluşturma
• modeli eğitip ayarlama
• üretim ortamına geçiş

Gerçek kodun geliştirilmesi ve test edilmesi en iyi şekilde ayrılmış bir geliştirme ortamı kullanılarak gerçekleştirilir. Ancak betik tamamen test edildikten sonra, Azure Data Studio veya Management Studio'nun tanıdık ortamındaki Transact-SQL saklı yordamları kullanarak bunu SQL Server'a kolayca dağıtabilirsiniz. Dış kodu saklı yordamlara sarmalama, SQL Server'da kodu kullanıma hazır hale getirmenin birincil mekanizmasıdır.

Model veritabanına kaydedildikten sonra, saklı yordamları kullanarak Transact-SQL tahminler için modeli çağırabilirsiniz.

İster Python'ı yeni kullanmaya yeni yeni bir SQL programcısı ister SQL'de yeni çalışan bir Python geliştiricisi olun, bu beş bölümden oluşan bu öğretici serisi, Python ve SQL Server ile veritabanı içi analiz gerçekleştirmeye yönelik tipik bir iş akışı sağlar.

Sonraki Adımlar

Bu makalede şunları yapacaksınız:

• Yüklü önkoşullar
• Örnek veritabanı geri yüklendi

Python öğreticisi: Verileri keşfetme ve görselleştirme