Tutorial: Bereitstellen eines Vorhersagemodells in R mit SQL Machine Learning

Gilt für: SQL Server 2016 (13.x) und höher Azure SQL Managed Instance

In diesem Artikel lernen Sie Folgendes:

In Teil 1 dieser Tutorialreihe haben Sie gelernt, wie Sie die Beispieldatenbank wiederherstellen.

In Teil 2 haben Sie gelernt, wie Sie eine Beispieldatenbank importieren und anschließend die Daten vorbereiten, die zum Trainieren eines Vorhersagemodells in R verwendet werden sollen.

In Teil 3 haben Sie erfahren, wie Sie mehrere Machine Learning-Modelle in R erstellen und trainieren und dann das genaueste auswählen.

Voraussetzungen

In Teil 4 dieses Tutorials wird vorausgesetzt, dass Sie die Voraussetzungen für Teil 1 erfüllt und die Schritte in Teil 2 und Teil 3 durchgeführt haben.

Erstellen einer gespeicherten Prozedur zum Generieren des Modells

In Teil 3 dieser Tutorialreihe haben Sie entschieden, dass ein Entscheidungsstrukturmodell (dtree) die genauesten Ergebnisse liefert. Erstellen Sie jetzt mithilfe der entwickelten R-Skripts eine gespeicherte Prozedur (generate_rental_model), die das dtree-Modell mithilfe von rpart aus dem R-Paket trainiert und generiert.

Führen Sie in Azure Data Studio die folgenden Befehle aus.

USE [TutorialDB]
DROP PROCEDURE IF EXISTS generate_rental_model;
GO
CREATE PROCEDURE generate_rental_model (@trained_model VARBINARY(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
        , @script = N'
rental_train_data$Month   <- factor(rental_train_data$Month);
rental_train_data$Day     <- factor(rental_train_data$Day);
rental_train_data$Holiday <- factor(rental_train_data$Holiday);
rental_train_data$Snow    <- factor(rental_train_data$Snow);
rental_train_data$WeekDay <- factor(rental_train_data$WeekDay);

#Create a dtree model and train it using the training data set
library(rpart);
model_dtree <- rpart(RentalCount ~ Month + Day + WeekDay + Snow + Holiday, data = rental_train_data);
#Serialize the model before saving it to the database table
trained_model <- as.raw(serialize(model_dtree, connection=NULL));
'
        , @input_data_1 = N'
            SELECT RentalCount
                 , Year
                 , Month
                 , Day
                 , WeekDay
                 , Snow
                 , Holiday
            FROM dbo.rental_data
            WHERE Year < 2015
            '
        , @input_data_1_name = N'rental_train_data'
        , @params = N'@trained_model varbinary(max) OUTPUT'
        , @trained_model = @trained_model OUTPUT;
END;
GO

Speichern des Modells in einer Datenbanktabelle

Erstellen Sie eine Tabelle in der TutorialDB-Datenbank, und speichern Sie das Modell dann in der Tabelle.

1. Erstellen Sie eine Tabelle (rental_models) zum Speichern des Modells.

   USE TutorialDB;
   DROP TABLE IF EXISTS rental_models;
   GO
   CREATE TABLE rental_models (
         model_name VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT('default model') PRIMARY KEY
       , model VARBINARY(MAX) NOT NULL
       );
   GO
   

2. Speichern Sie das Modell als binäres Objekt in der Tabelle unter dem Modellnamen „DTree“.

   -- Save model to table
   TRUNCATE TABLE rental_models;
   
   DECLARE @model VARBINARY(MAX);
   
   EXECUTE generate_rental_model @model OUTPUT;
   
   INSERT INTO rental_models (
         model_name
       , model
       )
   VALUES (
        'DTree'
       , @model
       );
   
   SELECT *
   FROM rental_models;
   

Erstellen einer gespeicherten Prozedur für Vorhersagen

Erstellen Sie eine gespeicherte Prozedur (predict_rentalcount_new), die mithilfe des trainierten Modells und eines Satzes neuer Daten Vorhersagen macht.

-- Stored procedure that takes model name and new data as input parameters and predicts the rental count for the new data
USE [TutorialDB]
DROP PROCEDURE IF EXISTS predict_rentalcount_new;
GO
CREATE PROCEDURE predict_rentalcount_new (
      @model_name VARCHAR(100)
    , @input_query NVARCHAR(MAX)
    )
AS
BEGIN
    DECLARE @model VARBINARY(MAX) = (
            SELECT model
            FROM rental_models
            WHERE model_name = @model_name
            );

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
        , @script = N'
#Convert types to factors
rentals$Month   <- factor(rentals$Month);
rentals$Day     <- factor(rentals$Day);
rentals$Holiday <- factor(rentals$Holiday);
rentals$Snow    <- factor(rentals$Snow);
rentals$WeekDay <- factor(rentals$WeekDay);

#Before using the model to predict, we need to unserialize it
rental_model <- unserialize(model);

#Call prediction function
rental_predictions <- predict(rental_model, rentals);
rental_predictions <- data.frame(rental_predictions);
'
        , @input_data_1 = @input_query
        , @input_data_1_name = N'rentals'
        , @output_data_1_name = N'rental_predictions'
        , @params = N'@model varbinary(max)'
        , @model = @model
    WITH RESULT SETS(("RentalCount_Predicted" FLOAT));
END;
GO

Ausführen des Modells mit neuen Daten

Jetzt können Sie die gespeicherte Prozedur predict_rentalcount_new verwenden, um die Anzahl der Vermietungen aus neuen Daten vorherzusagen.

-- Use the predict_rentalcount_new stored procedure with the model name and a set of features to predict the rental count
EXECUTE dbo.predict_rentalcount_new @model_name = 'DTree'
    , @input_query = '
        SELECT CONVERT(INT,  3) AS Month
             , CONVERT(INT, 24) AS Day
             , CONVERT(INT,  4) AS WeekDay
             , CONVERT(INT,  1) AS Snow
             , CONVERT(INT,  1) AS Holiday
        ';
GO

Das Ergebnis sollte in etwa wie hier dargestellt aussehen.

RentalCount_Predicted
332.571428571429

Sie haben erfolgreich ein Modell erstellt, trainiert und in einer Datenbank bereitgestellt. Anschließend haben Sie dieses Modell in einer gespeicherten Prozedur verwendet, um Werte basierend auf neuen Daten vorherzusagen.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie die Verwendung der TutorialDB-Datenbank abgeschlossen haben, löschen Sie sie von Ihrem Server.

Nächste Schritte

In Teil 4 dieser Tutorialreihe haben Sie Folgendes gelernt:

• Erstellen einer gespeicherten Prozedur zum Generieren des Machine Learning-Modells
• Speichern des Modells in einer Datenbanktabelle
• Erstellen einer gespeicherten Prozedur für Vorhersagen mithilfe des Modells
• Ausführen des Modells mit neuen Daten

Weitere Informationen zur Verwendung von R in Machine Learning Services finden Sie unter:

• Ausführen einfacher R-Skripts mit SQL Server Machine Learning Services
• R-Datenstrukturen, -typen und -objekte
• R-Funktionen