Aracılığıyla paylaş

Öğretici: SQL makine öğrenmesi ile R'de tahmine dayalı model geliştirme

Şunlar için geçerlidir: SQL Server 2016 (13.x) ve sonraki sürümleri Azure SQL Yönetilen Örnek

Bu dört bölümden oluşan öğretici serisinde, kayak kiralama sayısını tahmin etmek için SQL Server Machine Learning Services veya Büyük Veri Kümelerinde R ve makine öğrenmesi modeli kullanacaksınız.

Bu dört bölümden oluşan öğretici serisinde, kayak kiralama sayısını tahmin etmek için SQL Server Machine Learning Services'da R ve makine öğrenmesi modeli kullanacaksınız.

Bu dört bölümden oluşan öğretici serisinde, kayak kiralama sayısını tahmin etmek için SQL Server R Services'de R ve makine öğrenmesi modeli kullanacaksınız.

Bu dört bölümden oluşan öğretici serisinde, kayak kiralama sayısını tahmin etmek için R ve Azure SQL Yönetilen Örneği Machine Learning Services'de bir makine öğrenmesi modeli kullanacaksınız.

Bir kayak kiralama işletmeniz olduğunu ve gelecekteki bir tarihte sahip olacağınız kiralama sayısını tahmin etmek istediğinizi düşünün. Bu bilgiler stoklarınızı, personelinizi ve tesislerinizi hazırlamanıza yardımcı olacaktır.

Bu serinin ilk bölümünde önkoşullarla hazırlanacaksınız. İkinci ve üçüncü bölümde, verilerinizi hazırlamak ve bir makine öğrenmesi modeli eğitmek için not defterinde bazı R betikleri geliştireceksiniz. Ardından, üçüncü bölümde, T-SQL saklı yordamlarını kullanarak bu R betiklerini bir veritabanında çalıştıracaksınız.

Bu makalede şunları nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz:

  • Örnek veritabanını geri yükleme

İkinci bölümde, veritabanındaki verileri Python veri çerçevesine yüklemeyi ve R'de verileri hazırlamayı öğreneceksiniz.

Üçüncü bölümde R'de makine öğrenmesi modelini eğitmeyi öğreneceksiniz.

Dördüncü bölümde, modeli bir veritabanında depolamayı öğrenecek ve ardından ikinci ve üç bölümde geliştirdiğiniz R betiklerinden saklı yordamlar oluşturacaksınız. Saklı yordamlar, yeni verilere dayalı tahminler yapmak için sunucuda çalışır.

Önkoşullar

Örnek veritabanını geri yükleme

Bu öğreticide kullanılan örnek veritabanı, indirmeniz ve kullanmanız için bir .bak veritabanı yedekleme dosyasına kaydedildi.

Uyarı

Büyük Veri Kümelerinde Machine Learning Services kullanıyorsanız bkz. Veritabanını SQL Server büyük veri kümesi ana örneğine geri yükleme.

  1. TutorialDB.bak dosyasını indirin.

  2. Aşağıdaki ayrıntıları kullanarak Azure Data Studio'da bir veritabanını yedekleme dosyasından geri yükleme bölümünde yer alan yönergeleri izleyin:

    • İndirdiğiniz TutorialDB.bak dosyadan içeri aktarın.
    • Hedef veritabanını olarak adlandırın TutorialDB.

  3. Tabloyu sorgulayarak geri yüklenen veritabanının dbo.rental_data mevcut olduğunu doğrulayabilirsiniz:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

  1. TutorialDB.bak dosyasını indirin.

  2. Şu ayrıntıları kullanarak SQL Server Management Studio'da veritabanını Azure SQL Yönetilen Örneğine geri yükleme bölümünde yer alan yönergeleri izleyin:

    • İndirdiğiniz TutorialDB.bak dosyadan içeri aktarın.
    • Hedef veritabanını olarak adlandırın TutorialDB.

  3. Tabloyu sorgulayarak geri yüklenen veritabanının dbo.rental_data mevcut olduğunu doğrulayabilirsiniz:

    USE TutorialDB;
SELECT * FROM [dbo].[rental_data];

Kaynakları temizle

Bu öğreticiye devam etmeyecekseniz TutorialDB veritabanını silin.

Sonraki adım

Bu öğretici serisinin birinci bölümünde şu adımları tamamladınız:

  • Önkoşullar yüklendi
  • Örnek veritabanı geri yüklendi

Makine öğrenmesi modeline yönelik verileri hazırlamak için bu öğretici serisinin ikinci bölümünü izleyin:

R'de tahmine dayalı model eğitmek için verileri hazırlama

  • Last updated on