Python 教學課程：使用 SQL 機器學習搭配線性迴歸來預測滑雪工具租用

適用於： SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本 Azure SQL 受控執行個體

在這個教學課程系列中 (總共四個部分)，您將在 SQL Server 機器學習服務中或在 SQL Server 2019 巨量資料叢集上使用 Python 和線性迴歸來預測滑雪工具租用的數目。 本教學課程使用 Azure Data Studio 中的 Python 筆記本。

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 Python 指令碼來準備您的資料，並定型機器學習模型。 接著在第三部分中，您將使用 T-SQL 預存程序來執行資料庫中的這些 Python 指令碼。

在本文中，您將學會如何：

• 匯入範例資料庫

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 Python 準備資料。

在第三部分中，您將了解如何在 Python 中定型線性迴歸模型。

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 Python 指令碼建立預存程序。 預存程序將會在伺服器上中執行，以根據新資料進行預測。

Prerequisites

• SQL Server Machine Learning Services - 若要安裝 Machine Learning Services，請參閱 Windows 安裝指南或 Linux 安裝指南。 您也可以啟用 SQL Server 2019 巨量資料叢集上的機器學習服務。

• Python IDE - 本教學課程使用 Azure Data Studio 中的 Python 筆記本。 如需詳細資訊，請參閱如何在 Azure Data Studio 中使用筆記本。

• SQL 查詢工具 - 本教學課程假設您使用 Azure Data Studio。

• 其他 Python 套件 - 此教學課程系列中的範例會使用下列 Python 套件，這些套件預設可能不會安裝：

  • pandas
  • pyodbc
  • scikit-learn

  若要安裝這些套件：

  1. 在 Azure Data Studio 筆記本中，選取 [管理套件]。
  2. 在 [管理套件] 窗格中，選取 [新增] 索引標籤。
  3. 針對下列每個套件，輸入套件名稱，選取 [搜尋]，然後選取 [安裝]。

  或者，您可以開啟 [命令提示字元]，變更至您用於 Azure Data Studio 之 Python 版本的安裝路徑 (例如 cd %LocalAppData%\Programs\Python\Python37-32)，然後針對每個套件執行 pip install。

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 SQL Server 2019 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];
   

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
• 匯入範例資料庫

若要準備 TutorialDB 資料庫中的資料，請遵循本教學課程系列的第二部分：

Python 教學課程：準備資料以定型線性迴歸模型