對新資料評分 (SQL Server 和 RevoScaleR 教學課程)

適用於： SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本

這是 RevoScaleR 教學課程系列的教學課程 8；此教學課程系列說明如何搭配 SQL Server 使用 RevoScaleR 函式 \(英文\)。

在此教學課程中，您將會使用在上一個教學課程中建立的羅吉斯迴歸模型，為另一個使用相同獨立變數作為輸入的資料集評分。

為新資料評分
建立分數的長條圖

注意

您需要具備 DDL 系統管理員權限才能執行某些步驟。

產生並儲存分數

更新 sqlScoreDS 資料來源 (在教學課程二中建立)，以使用在上一個教學課程中建立的資料行資訊。

sqlScoreDS <- RxSqlServerData(
    connectionString = sqlConnString,
    table = sqlScoreTable,
    colInfo = ccColInfo,
    rowsPerRead = sqlRowsPerRead)

為了確保您不會遺失結果，請建立新的資料來源物件。然後，使用新的資料來源物件來填入 RevoDeepDive 資料庫中的新資料表。
```
sqlServerOutDS <- RxSqlServerData(table = "ccScoreOutput",
    connectionString = sqlConnString,
    rowsPerRead = sqlRowsPerRead )
```
此時，資料表尚未建立。此陳述式只會定義資料的容器。
使用 rxGetComputeContext() 檢查目前的計算內容，並視需要將計算內容設定為伺服器。
```
rxSetComputeContext(sqlCompute)
```
基於謹慎起見，請檢查輸出資料表是否存在。如果已經有同名的資料表存在，當您嘗試寫入新的資料表時，就會收到錯誤。

若要這樣做，請呼叫函數 rxSqlServerTableExists 和 rxSqlServerDropTable，並傳遞資料表名稱作為輸入。
```
if (rxSqlServerTableExists("ccScoreOutput"))     rxSqlServerDropTable("ccScoreOutput")
```
- rxSqlServerTableExists 會查詢 ODBC 驅動程式，如果資料表存在便傳回 TRUE，否則為 FALSE。
- rxSqlServerDropTable 會執行 DDL，如果資料表順利卸除便傳回 TRUE，否則為 FALSE。
執行 rxPredict 來建立分數，並將它們儲存在資料來源 sqlScoreDS 中定義的新資料表。
```
rxPredict(modelObject = logitObj,
    data = sqlScoreDS,
    outData = sqlServerOutDS,
    predVarNames = "ccFraudLogitScore",
      type = "link",
    writeModelVars = TRUE,
    overwrite = TRUE)
```
rxPredict 函數是支援在遠端計算內容中執行的另一個函數。您可以使用 rxPredict 函式，從根據 rxLinMod、rxLogit或 rxGlm 的模型建立分數。
- 在此，參數 writeModelVars 設為 TRUE 。這表示估計所用的變數將會包含在新的資料表中。
- 參數 predVarNames 指定儲存結果的變數。您在這裡傳遞新的變數，ccFraudLogitScore。
- rxPredict 的 type 參數定義您要如何計算預測。指定關鍵字回應，根據回應變數的小數位數來產生分數。或者，使用關鍵字連結，根據基礎連結函式產生分數，在此情況下，會使用羅吉斯小數位數來建立預測。
在一段時間之後，您可以在 Management Studio 中重新整理資料表清單，以查看新的資料表及其資料。

若要新增其他變數到輸出預測，請使用 extraVarsToWrite 引數。例如，在下列程式碼中，來自評分資料表的變數 custID 會新增到預測的輸出資料表。

rxPredict(modelObject = logitObj,
        data = sqlScoreDS,
        outData = sqlServerOutDS,
        predVarNames = "ccFraudLogitScore",
          type = "link",
        writeModelVars = TRUE,
        extraVarsToWrite = "custID",
        overwrite = TRUE)

以長條圖顯示分數

在建立新的資料表之後，計算並顯示 10000 個預測分數的長條圖。指定下限和上限值可加快計算，您將可從資料庫取得計算結果，並新增到您的工作資料中。

建立新的資料來源 sqlMinMax，查詢資料庫以取得下限和上限值。
```
sqlMinMax <- RxSqlServerData(
    sqlQuery = paste("SELECT MIN(ccFraudLogitScore) AS minVal,",
    "MAX(ccFraudLogitScore) AS maxVal FROM ccScoreOutput"),
    connectionString = sqlConnString)
```
此範例中，您可以看到使用 RxSqlServerData 資料來源物件，根據 SQL 查詢、函數或預存程序定義任意資料集，然後在您的 R 程式碼中使用它們有多容易。變數不會儲存實際的值，而只會儲存資料來源定義。唯有在您將它用於例如 rxImport的函數中時，才會執行查詢來產生值。

呼叫 rxImport 函式將值放入可跨計算內容共用的資料框架。

minMaxVals <- rxImport(sqlMinMax)
minMaxVals <- as.vector(unlist(minMaxVals))

結果

> minMaxVals

[1] -23.970256   9.786345

現在可以使用最大值和最小值，請使用這些值來為產生的分數建立另一個資料來源。

sqlOutScoreDS <- RxSqlServerData(sqlQuery = "SELECT ccFraudLogitScore FROM ccScoreOutput",
    connectionString = sqlConnString,
    rowsPerRead = sqlRowsPerRead,
        colInfo = list(ccFraudLogitScore = list(
            low = floor(minMaxVals[1]),
                    high = ceiling(minMaxVals[2]) ) ) )

使用資料來源物件 sqlOutScoreDS 來取得分數，並計算及顯示長條圖。新增程式碼，視需要設定計算內容。
```
# rxSetComputeContext(sqlCompute)
rxHistogram(~ccFraudLogitScore, data = sqlOutScoreDS)
```
結果

後續步驟

使用 R 轉換資料

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Last updated on 2025-01-02