PREDICT (Transact-SQL)
適用於：
SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本Azure SQL DatabaseAzure SQL 受控執行個體Azure Synapse Analytics
根據預存模型產生預測值或分數。 如需詳細資訊，請參閱使用 PREDICT T-SQL 函式進行原生評分。
選取產品
在下列中，選取您感興趣的產品名稱，隨即只會顯示該產品的資訊。
* SQL Server *
* SQL Database *
* SQL 受控執行個體 *
* Azure Synapse
Analytics *
語法
PREDICT
(
MODEL = @model | model_literal,
DATA = object AS <table_alias>
[, RUNTIME = ONNX ]
)
WITH ( <result_set_definition> )
<result_set_definition> ::=
{
{ column_name
data_type
[ COLLATE collation_name ]
[ NULL | NOT NULL ]
}
[,...n ]
}
MODEL = @model | model_literal
PREDICT
(
MODEL = <model_object>,
DATA = object AS <table_alias>
[, RUNTIME = ONNX ]
)
WITH ( <result_set_definition> )
<result_set_definition> ::=
{
{ column_name
data_type
[ COLLATE collation_name ]
[ NULL | NOT NULL ]
}
[,...n ]
}
<model_object> ::=
{
model_literal
| model_variable
| ( scalar_subquery )
}
引數
MODEL
MODEL 參數用來指定用於計分或預測的模型。 模型指定為變數、常值或純量運算式。
PREDICT 支援使用 RevoScaleR 和 revoscalepy 套件進行定型的模型。
MODEL 參數用來指定用於計分或預測的模型。 模型指定為變數、常值或純量運算式。
在 Azure SQL 受控執行個體中，PREDICT 支援具有 Open Neural Network Exchange (ONNX) \(英文\) 格式的模型，或是使用 RevoScaleR 和 revoscalepy 套件進行定型的模型。
重要
在 Azure SQL 受控執行個體中，PREDICT 中的 ONNX 支援處於預覽狀態。
MODEL 參數用來指定用於計分或預測的模型。 此模型會指定為變數、常值、純量運算式或純量子查詢。
在 Azure Synapse Analytics 中，PREDICT 支援具有 Open Neural Network Exchange (ONNX) \(英文\) 格式的模型。
資料
DATA 參數用來指定用於計分或預測的資料。 資料是以查詢中的資料表來源形式指定。 資料表來源可以是資料表、資料表別名、CTE 別名、檢視或資料表值函數。
RUNTIME = ONNX
重要
RUNTIME = ONNX 引數僅可在 Azure SQL Edge、Azure Synapse Analytics 中使用，而且在 Azure SQL 受控執行個體中處於預覽狀態。
指出機器學習引擎是用於模型執行。 RUNTIME 參數值一律是 ONNX。 該參數為 Azure SQL Edge 與 Azure Synapse Analytics 的必要項目。 在 Azure SQL 受控執行個體 (處於預覽狀態) 上，該參數為選擇性，而且只會在使用 ONNX 模型時使用。
WITH ( <result_set_definition> )
WITH 子句用來指定 PREDICT 函數傳回之輸出的結構描述。
除了 PREDICT 函數傳回的資料行本身，屬於資料輸入的所有資料行都可在查詢中使用。
傳回值
沒有預先定義的結構描述可用；模型的內容不會驗證，且傳回的資料行值也不會驗證。
PREDICT函數會傳入資料行做為輸入。PREDICT函數也會產生新的資料行，但資料行數目和資料類型取決於用於預測的模型類型。
與模型相關聯的基礎預測函數，會傳回與資料、模型或資料行格式相關的任何錯誤訊息。
備註
Windows 和 Linux 上所有版本的 SQL Server 2017 和更新版本都支援 PREDICT 函式。 並不需要啟用機器學習服務以使用 PREDICT。
支援的演算法
您使用的模型必須使用 RevoScaleR 或 revoscalepy 套件中其中一種支援的演算法建立。 如需目前所支援模型的清單，請參閱使用 PREDICT T-SQL 函式進行原生評分。
支援可轉換為 ONNX \(英文\) 模型格式的演算法。
支援可轉換為 ONNX \(英文\) 模型格式的演算法，以及使用 RevoScaleR 或 revoscalepy 套件中其中一種支援的演算法所建立的模型。 如需 RevoScaleR 和 revoscalepy 中目前所支援演算法的清單，請參閱使用 PREDICT T-SQL 函式進行原生評分。
權限
PREDICT 不需要任何權限，不過，使用者需要資料庫的 EXECUTE 權限和查詢做為輸入之任何資料的權限。 如果模型儲存在資料表中，使用者也必須能夠從資料表讀取模型。
範例
下列範例示範呼叫 PREDICT 的語法。
在 FROM 子句中使用 PREDICT
此範例在 SELECT 陳述式的 FROM 子句中參考 PREDICT 函數：
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
DATA = dbo.mytable AS d) WITH (Score FLOAT) AS p;
DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1);
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;
DATA 參數中為資料表來源指定的別名 d 是用來參考屬於 dbo.mytable 的資料行。 為 PREDICT 函式指定的別名 p 是用來參考 PREDICT 函式所傳回的資料行。
- 模型會以
varbinary(max)資料行的形式儲存在名為Models的資料表中。ID與description之類的其他資訊會儲存在資料表中，以識別模型。 DATA參數中為資料表來源指定的別名 d 是用來參考屬於dbo.mytable的資料行。 輸入資料資料行應該要符合模型的輸入名稱。- 為
PREDICT函式指定的別名 p 是用來參考PREDICT函式所傳回的預測資料行。 資料行名稱應該要有和模型的輸出名稱相同的名稱。 - 所有輸入資料資料行和預測資料行都可在 SELECT 陳述式中顯示。
您可藉由將 MODEL 指定為純量子查詢來重寫上述範例查詢以建立檢視：
CREATE VIEW predictions
AS
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1),
DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;
合併 PREDICT 與 INSERT 陳述式
預測的常見使用案例是為輸入資料產生分數，然後再將預測的值插入資料表。 下列範例假設呼叫應用程式是使用預存程序，將包含預測值的資料列插入資料表：
DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');
INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d) WITH(score FLOAT) AS p;
DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');
INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH(score FLOAT) AS p;
PREDICT的結果會儲存在稱為PredictionResults的資料表中。- 模型會以
varbinary(max)資料行的形式儲存在名為Models的資料表中。 如識別碼和描述的其他資訊可以儲存在資料表中以識別模型。 DATA參數中為資料表來源指定的別名 d 是用來參考dbo.mytable中的資料行。 輸入資料資料行應該要符合模型的輸入名稱。- 為
PREDICT函式指定的別名 p 是用來參考PREDICT函式所傳回的預測資料行。 資料行名稱應該要有和模型的輸出名稱相同的名稱。 - 所有輸入資料行和預測資料行都可在 SELECT 陳述式中顯示。
後續步驟
在下列文章中深入了解相關概念：
意見反應
即將推出：在 2024 年，我們將隨著內容的意見反應機制逐步淘汰 GitHub 問題，並以新的意見反應系統來取代。 如需詳細資訊，請參閱 https://aka.ms/ContentUserFeedback。
提交並檢視相關的意見反應