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Python 教學課程:在預存程序中使用 Python 內嵌執行預測

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

在這五部分教學課程系列的第五部分中,您將了解如何運作您在上一個部分中定型並儲存的模型。

在此案例中,運作化表示將模型部署至生產環境以進行評分。 與 SQL Server 的整合讓這項操作變得相當簡單,因為您可以在預存程序中內嵌 Python 程式碼。 若要根據新的輸入從模型取得預測,請直接從應用程式呼叫預存程序,並傳遞新的資料。

教學課程的這個部分將示範兩種建立以 Python 模型為基礎之預測的方法:批次評分,以及依資料列評分資料列。

  • 批次評分: 若要提供輸入資料的多個資料列,請將 SELECT 查詢做為引數傳遞給預存程序。 結果是對應至輸入案例的觀察值資料表。
  • 個別評分: 傳遞一組個別參數值作為輸入。 此預存程序會傳回單一資料列或值。

評分所需的所有 Python 程式碼都是在預存程序中提供。

在本文中,您將:

  • 建立和使用預存程序進行批次評分
  • 建立和使用預存程序進行單一資料列的評分

第一部分中,您已安裝必要條件並還原範例資料庫。

第二部分中,您已探索範例資料並產生一些繪圖。

第三部分中,您已了解如何使用 Transact-SQL 函式,從未經處理的資料建立特徵。 接著,您從預存程序呼叫該函式,建立了包含特徵值的資料表。

第四部分中,您已載入模組,並呼叫所需的函式,以使用 SQL Server 預存程序來建立和定型模型。

批次評分

使用下列指令碼建立的前兩個預存程序,說明將預測呼叫包裝在 Python 預存程序中的基本語法。 這兩個預存程序都需要資料表做為輸入。

  • 要使用的模型名稱會作為預存程序的輸入參數來提供。 預存程序會使用預存程序中的 SELECT 陳述式,從資料庫資料表 nyc_taxi_models.table 中載入序列化模型。

  • 序列化模型會儲存在 Python 變數 mod 中,以使用 Python 進行進一步處理。

  • 需要評分的新案例是從 @input_data_1 中指定的 Transact-SQL 查詢取得。 讀取查詢資料之後,這些資料列會儲存在預設資料框架 InputDataSet中。

  • 這兩個預存程序都會使用 sklearn 的函數來計算精確度計量 AUC (曲線下的區域)。 只有當您也提供目標標籤 (獲得小費資料行) 時,才可以產生精確度計量 (例如 AUC)。 預測不需要目標標籤 (變數 y),但精確度計量計算會需要。

    因此,如果要計分的資料沒有目標標籤,您可以修改預存程序來移除 AUC 計算,並且只傳回功能的小費機率 (預存程序中的變數 X)。

PredictTipSciKitPy

執行下列 T-SQL 陳述式以建立預存程序 PredictTipSciKitPy。 此預存程序需要以 scikit-learn 為基礎的模型,因為它使用該套件的特定函式。

包含輸入的資料框架會傳遞至羅吉斯回歸模型 modpredict_proba 函數。 predict_proba 函數 (probArray = mod.predict_proba(X)) 傳回浮點數,代表給小費 (任何金額) 的機率。

DROP PROCEDURE IF EXISTS PredictTipSciKitPy;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipSciKitPy] (@model varchar(50), @inquery nvarchar(max))
AS
BEGIN
DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (select model from nyc_taxi_models where name = @model);
EXEC sp_execute_external_script
  @language = N'Python',
  @script = N'
import pickle;
import numpy;
from sklearn import metrics

mod = pickle.loads(lmodel2)
X = InputDataSet[["passenger_count", "trip_distance", "trip_time_in_secs", "direct_distance"]]
y = numpy.ravel(InputDataSet[["tipped"]])

probArray = mod.predict_proba(X)
probList = []
for i in range(len(probArray)):
  probList.append((probArray[i])[1])

probArray = numpy.asarray(probList)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, probArray)
aucResult = metrics.auc(fpr, tpr)
print ("AUC on testing data is: " + str(aucResult))

OutputDataSet = pandas.DataFrame(data = probList, columns = ["predictions"])
',	
  @input_data_1 = @inquery,
  @input_data_1_name = N'InputDataSet',
  @params = N'@lmodel2 varbinary(max)',
  @lmodel2 = @lmodel2
WITH RESULT SETS ((Score float));
END
GO

PredictTipRxPy

執行下列 T-SQL 陳述式以建立預存程序 PredictTipRxPy。 這個預存程序會使用相同的輸入,並建立與先前預存程序相同的分數類型,但會使用 SQL Server 機器學習服務提供的 revoscalepy 套件中的函數。

DROP PROCEDURE IF EXISTS PredictTipRxPy;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipRxPy] (@model varchar(50), @inquery nvarchar(max))
AS
BEGIN
DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (select model from nyc_taxi_models where name = @model);
EXEC sp_execute_external_script 
  @language = N'Python',
  @script = N'
import pickle;
import numpy;
from sklearn import metrics
from revoscalepy.functions.RxPredict import rx_predict;

mod = pickle.loads(lmodel2)
X = InputDataSet[["passenger_count", "trip_distance", "trip_time_in_secs", "direct_distance"]]
y = numpy.ravel(InputDataSet[["tipped"]])

probArray = rx_predict(mod, X)
probList = probArray["tipped_Pred"].values 

probArray = numpy.asarray(probList)
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(y, probArray)
aucResult = metrics.auc(fpr, tpr)
print ("AUC on testing data is: " + str(aucResult))

OutputDataSet = pandas.DataFrame(data = probList, columns = ["predictions"])
',
  @input_data_1 = @inquery,
  @input_data_1_name = N'InputDataSet',
  @params = N'@lmodel2 varbinary(max)',
  @lmodel2 = @lmodel2
WITH RESULT SETS ((Score float));
END
GO

使用 SELECT 查詢執行批次評分

預存程序 PredictTipSciKitPyPredictTipRxPy 需要兩個輸入參數:

  • 擷取評分的資料所用的查詢
  • 定型模型的名稱

藉由將這些引數傳遞給預存程序,您可以選取特定的模型,也可以變更用於評分的資料。

  1. 若要使用 scikit-learn 模型進行評分,請呼叫預存程序 PredictTipSciKitPy,傳遞模型名稱和查詢字串做為輸入。

    DECLARE @query_string nvarchar(max) -- Specify input query
      SET @query_string='
      select tipped, fare_amount, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance,
      dbo.fnCalculateDistance(pickup_latitude, pickup_longitude,  dropoff_latitude, dropoff_longitude) as direct_distance
      from nyctaxi_sample_testing'
    EXEC [dbo].[PredictTipSciKitPy] 'SciKit_model', @query_string;
    

    預存程序會針對傳入做為輸入查詢中的每趟車程,傳回預測的機率。

    如果您使用 SSMS (SQL Server Management Studio) 執行查詢,則機率會顯示為 [結果] 窗格中的資料表。 [訊息] 窗格會輸出精確度計量 (AUC (曲線下的區域)),其值為 0.56。

  2. 若要使用 revoscalepy 模型進行評分,請呼叫預存程序 PredictTipRxPy,傳遞模型名稱和查詢字串做為輸入。

    DECLARE @query_string nvarchar(max) -- Specify input query
      SET @query_string='
      select tipped, fare_amount, passenger_count, trip_time_in_secs, trip_distance,
      dbo.fnCalculateDistance(pickup_latitude, pickup_longitude,  dropoff_latitude, dropoff_longitude) as direct_distance
      from nyctaxi_sample_testing'
    EXEC [dbo].[PredictTipRxPy] 'revoscalepy_model', @query_string;
    

單一資料列評分

有時候,您可能會想要傳入單一案例,並從應用程式取得值,然後根據這些值傳回單一結果,而不是批次評分。 例如,您可以設定 Excel 工作表、Web 應用程式或報表來呼叫預存程序,並傳遞使用者鍵入或選取的輸入。

在本節中,您將瞭解如何叫用兩個預存程序來建立單一預測:

  • PredictTipSingleModeSciKitPy 是針對使用 scikit-learn 模型的單一資料列評分所設計。
  • PredictTipSingleModeRxPy 是針對使用 revoscalepy 模型的單一資料列評分所設計。
  • 如果您尚未定型模型,請返回第五部分

這兩種模型都接受一系列的單一值,例如乘客計數、路程距離等等。 資料表值函數 fnEngineerFeatures 是用來將緯度和經度值從輸入轉換成新功能的直接距離。 第四部分包含此資料表值函式的說明。

這兩個預存程序都會根據 Python 模型建立分數。

注意

您從外部應用程式呼叫預存程序時,請務必提供 Python 模型所需的所有輸入功能。 若要避免發生錯誤,除了驗證資料類型和資料長度以外,您可能還需要將輸入資料轉型或轉換成 Python 資料類型。

PredictTipSingleModeSciKitPy

下列預存程序 PredictTipSingleModeSciKitPy 會使用 scikit-learn 模型來執行評分。

DROP PROCEDURE IF EXISTS PredictTipSingleModeSciKitPy;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipSingleModeSciKitPy] (@model varchar(50), @passenger_count int = 0,
  @trip_distance float = 0,
  @trip_time_in_secs int = 0,
  @pickup_latitude float = 0,
  @pickup_longitude float = 0,
  @dropoff_latitude float = 0,
  @dropoff_longitude float = 0)
AS
BEGIN
  DECLARE @inquery nvarchar(max) = N'
  SELECT * FROM [dbo].[fnEngineerFeatures]( 
    @passenger_count,
    @trip_distance,
    @trip_time_in_secs,
    @pickup_latitude,
    @pickup_longitude,
    @dropoff_latitude,
    @dropoff_longitude)
    '
DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (select model from nyc_taxi_models where name = @model);
EXEC sp_execute_external_script 
  @language = N'Python',
  @script = N'
import pickle;
import numpy;

# Load model and unserialize
mod = pickle.loads(model)

# Get features for scoring from input data
X = InputDataSet[["passenger_count", "trip_distance", "trip_time_in_secs", "direct_distance"]]

# Score data to get tip prediction probability as a list (of float)
probList = []
probList.append((mod.predict_proba(X)[0])[1])

# Create output data frame
OutputDataSet = pandas.DataFrame(data = probList, columns = ["predictions"])
',
  @input_data_1 = @inquery,
  @params = N'@model varbinary(max),@passenger_count int,@trip_distance float,
    @trip_time_in_secs int ,
    @pickup_latitude float ,
    @pickup_longitude float ,
    @dropoff_latitude float ,
    @dropoff_longitude float',
    @model = @lmodel2,
    @passenger_count =@passenger_count ,
    @trip_distance=@trip_distance,
    @trip_time_in_secs=@trip_time_in_secs,
    @pickup_latitude=@pickup_latitude,
    @pickup_longitude=@pickup_longitude,
    @dropoff_latitude=@dropoff_latitude,
    @dropoff_longitude=@dropoff_longitude
WITH RESULT SETS ((Score float));
END
GO

PredictTipSingleModeRxPy

下列預存程序 PredictTipSingleModeRxPy 會使用 revoscalepy 模型來執行評分。

DROP PROCEDURE IF EXISTS PredictTipSingleModeRxPy;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PredictTipSingleModeRxPy] (@model varchar(50), @passenger_count int = 0,
  @trip_distance float = 0,
  @trip_time_in_secs int = 0,
  @pickup_latitude float = 0,
  @pickup_longitude float = 0,
  @dropoff_latitude float = 0,
  @dropoff_longitude float = 0)
AS
BEGIN
DECLARE @inquery nvarchar(max) = N'
  SELECT * FROM [dbo].[fnEngineerFeatures]( 
    @passenger_count,
    @trip_distance,
    @trip_time_in_secs,
    @pickup_latitude,
    @pickup_longitude,
    @dropoff_latitude,
    @dropoff_longitude)
  '
DECLARE @lmodel2 varbinary(max) = (select model from nyc_taxi_models where name = @model);
EXEC sp_execute_external_script 
  @language = N'Python',
  @script = N'
import pickle;
import numpy;
from revoscalepy.functions.RxPredict import rx_predict;

# Load model and unserialize
mod = pickle.loads(model)

# Get features for scoring from input data
X = InputDataSet[["passenger_count", "trip_distance", "trip_time_in_secs", "direct_distance"]]

# Score data to get tip prediction probability as a list (of float)

probArray = rx_predict(mod, X)

probList = []
probList = probArray["tipped_Pred"].values

# Create output data frame
OutputDataSet = pandas.DataFrame(data = probList, columns = ["predictions"])
',
  @input_data_1 = @inquery,
  @params = N'@model varbinary(max),@passenger_count int,@trip_distance float,
    @trip_time_in_secs int ,
    @pickup_latitude float ,
    @pickup_longitude float ,
    @dropoff_latitude float ,
    @dropoff_longitude float',
    @model = @lmodel2,
    @passenger_count =@passenger_count ,
    @trip_distance=@trip_distance,
    @trip_time_in_secs=@trip_time_in_secs,
    @pickup_latitude=@pickup_latitude,
    @pickup_longitude=@pickup_longitude,
    @dropoff_latitude=@dropoff_latitude,
    @dropoff_longitude=@dropoff_longitude
WITH RESULT SETS ((Score float));
END
GO

從模型產生分數

建立預存程序之後,就可以輕鬆地根據其中一個模型來產生分數。 開啟新的 [查詢] 視窗,並針對每個特徵資料行提供參數。

以下為這些特徵資料行所需的七個值,依序為:

  • passenger_count
  • trip_distance
  • trip_time_in_secs
  • pickup_latitude
  • pickup_longitude
  • dropoff_latitude
  • dropoff_longitude

例如:

  • 若要使用 revoscalepy 模型來產生預測,請執行下列陳述式:

    EXEC [dbo].[PredictTipSingleModeRxPy] 'revoscalepy_model', 1, 2.5, 631, 40.763958,-73.973373, 40.782139,-73.977303
    
  • 若要使用 scikit-learn 模型來產生分數,請執行下列陳述式:

    EXEC [dbo].[PredictTipSingleModeSciKitPy] 'SciKit_model', 1, 2.5, 631, 40.763958,-73.973373, 40.782139,-73.977303
    

這兩個程式的輸出是使用指定的參數或特徵,來計算計程車車程獲得小費的機率。

結論

在本教學課程系列中,您已了解如何使用內嵌在預存程序中的 Python 程式碼。 與 Transact-SQL 的整合可讓您更輕鬆地部署 Python 模型進行預測,並納入模型重新定型作為企業資料工作流程的一部分。

後續步驟

在本文章中,您將:

  • 已建立和使用預存程序進行批次評分
  • 已建立和使用預存程序進行單一資料列的評分

如需 Python 的詳細資訊,請參閱 SQL Server 中的 Python 延伸模組