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教學課程：使用 SQL 機器學習在 R 中部署預測模型

  • 文章

適用於：SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本 Azure SQL 受控執行個體

在這個四部分教學課程系列中，您可在 SQL Server 機器學習服務中或在巨量資料叢集上使用 R 和機器學習模型來預測滑雪工具租用的數目。

在這個四部分教學課程系列中，您可在 SQL Server 機器學習服務中使用 R 和機器學習模型來預測滑雪工具租用的數目。

在這個四部分教學課程系列中，您可在 SQL Server R Services 中使用 R 和機器學習模型來預測滑雪工具租用的數目。

在這個四部分教學課程系列中，您可在 Azure SQL 受控執行個體機器學習服務中使用 R 和機器學習模型來預測滑雪工具租用的數目。

假設您擁有滑雪工具租用公司，而且想要預測未來日期的租用次數。 此資訊可協助您準備好庫存、員工和設備。

在此系列課程的第一部分中，您將會設定必要條件。 在第二部分和第三部分中，您將在筆記本中開發一些 R 指令碼來準備您的資料，並將機器學習模型定型。 然後，在第三部分中，則會使用 T-SQL 預存程序在資料庫內執行這些 R 指令碼。

在本文中，您將學會如何：

  • 還原範例資料庫

在第二部分中，您會了解如何將資料從資料庫載入到 Python 資料框架，並以 R 準備資料。

在第三部分中，您將了解如何在 R 中定型機器學習模型。

在第四部分中，您將了解如何將模型儲存在資料庫中，然後從您在第二和第三部分中開發的 R 指令碼建立預存程序。 預存程序會在伺服器上中執行，以根據新資料進行預測。

必要條件

  • SQL Server Machine Learning Services - 若要安裝 Machine Learning Services，請參閱 Windows 安裝指南。

還原範例資料庫

此教學課程中使用的範例資料庫已儲存為 .bak 資料庫備份檔案，以供您下載並使用。

注意

如果您是在巨量資料叢集上使用機器學習服務，請參閱如何將資料庫還原至 SQL Server 巨量資料叢集主要執行個體。

  1. 下載 TutorialDB.bak 檔案。

  2. 請遵循在 Azure Data Studio 中從備份檔案還原資料庫中的指示，使用下列詳細資料：

    • 從您下載的 TutorialDB.bak 檔案匯入。
    • 將目標資料庫命名為 TutorialDB。

  3. 您可以藉由查詢 dbo.rental_data 資料表，確認已還原的資料庫是否存在：

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

  1. 下載 TutorialDB.bak 檔案。

  2. 遵循 SQL Server Management Studio 中將資料庫還原至 Azure SQL 受控執行個體的指示，使用下列詳細資料：

    • 從您下載的 TutorialDB.bak 檔案匯入。
    • 將目標資料庫命名為 TutorialDB。

  3. 您可以藉由查詢 dbo.rental_data 資料表，確認已還原的資料庫是否存在：

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

清除資源

如果您不打算繼續進行本教學課程，請刪除 TutorialDB 資料庫。

後續步驟

在本教學課程系列的第一部分中，您已完成下列步驟：

  • 安裝了必要條件
  • 還原範例資料庫

若要針對機器學習模型準備資料，請遵循本教學課程系列的第二部分進行：

準備在 R 中定型預測模型所需的資料