教程:通过 SQL 机器学习在 R 中开发预测模型

适用于: SQL Server 2016 (13.x) 及更高版本 Azure SQL 托管实例

此系列教程由四个部分组成。你将在 SQL Server 机器学习服务中或大数据群集上使用 R 和一个机器学习模型来预测雪橇租赁次数。

此系列教程由四个部分组成。你将在 SQL Server 机器学习服务中使用 R 和一个机器学习模型来预测雪橇租赁次数。

此系列教程由四个部分组成。你将在 SQL Server R Services 中使用 R 和一个机器学习模型来预测雪橇租赁次数。

此系列教程由四个部分组成。你将在 Azure SQL 托管实例机器学习服务中使用 R 和一个机器学习模型来预测雪橇租赁次数。

假设你有一家雪橇租赁公司,你希望预测未来某个日期的雪橇租赁次数。 此信息可帮助你准备好库存、人员和设施。

在本系列的第一部分,你将设置必备组件。 在第二和第三部分,你将在某个笔记本中开发一些 R 脚本,以准备数据并训练机器学习模型。 然后,在第三部分中,将使用 T-SQL 存储过程在数据库中运行这些 R 脚本。

本文将指导如何进行以下操作:

  • 还原示例数据库

第二部分中,你将了解如何将数据从数据库加载到 Python 数据帧中,并在 R 中准备数据。

第三部分中,你将了解如何在 R 中训练机器学习模型。

第四部分中,你将了解如何将模型存储到数据库中,然后通过你在第二和第三部分中开发的 R 脚本来创建存储过程。 存储过程在服务器上运行,以便基于新数据进行预测。

先决条件

  • SQL Server 机器学习服务 - 如需安装机器学习服务,请参阅 Windows 安装指南

还原示例数据库

本教程中使用的示例数据库已保存到 .bak 数据库备份文件,以供下载和使用。

注意

如果在大数据群集上使用机器学习服务,请了解如何将数据库还原成 SQL Server 大数据群集主实例

  1. 下载文件 TutorialDB.bak

  2. 使用以下详细信息,按 Azure Data Studio 中从备份文件还原数据库中的说明操作:

    • 从下载的 TutorialDB.bak 文件导入。
    • 将目标数据库命名为 TutorialDB
  3. 可以通过查询 dbo.rental_data 表来验证是否存在还原的数据集:

    USE TutorialDB;
    SELECT * FROM [dbo].[rental_data];
    
  1. 下载文件 TutorialDB.bak

  2. 使用以下详细信息,按 SQL Server Management Studio 中将数据库还原到 Azure SQL 托管实例的说明操作:

    • 从下载的 TutorialDB.bak 文件导入。
    • 将目标数据库命名为 TutorialDB
  3. 可以通过查询 dbo.rental_data 表来验证是否存在还原的数据集:

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

清理资源

如果不打算继续学习本教程,请删除 TutorialDB 数据库。

下一步

在本系列教程的第一部分中,你已完成以下步骤:

  • 安装必备组件
  • 还原示例数据库

若要为机器学习模型准备数据,按本系列教程的第二部分进行操作: