Esercitazione Python: Implementare un modello di regressione lineare con il Machine Learning in SQL

Si applica a: SQL Server 2017 (14.x) e versioni successive Istanza gestita di SQL di Azure

In questo articolo si apprenderà come:

Nella prima parte si è appreso come ripristinare il database di esempio.

Nella seconda parte si è appreso come caricare i dati da un database in un frame di dati Python e come preparare i dati in Python.

Nella terza parte si è appreso come eseguire il training di un modello di Machine Learning di regressione lineare in Python.

Prerequisiti

• Per poter eseguire la quarta parte di questa esercitazione si presuppone che sia stata completata la prima parte e i rispettivi prerequisiti.

Creare una stored procedure che genera il modello

Usando gli script Python sviluppati, creare ora una stored procedure generate_rental_py_model che esegue il training e genera il modello di regressione lineare usando la funzione LinearRegression da scikit-learn.

Eseguire l'istruzione T-SQL seguente in Azure Data Studio per creare la stored procedure che eseguirà il training del modello.

-- Stored procedure that trains and generates a Python model using the rental_data and a linear regression algorithm
DROP PROCEDURE IF EXISTS generate_rental_py_model;
go
CREATE PROCEDURE generate_rental_py_model (@trained_model varbinary(max) OUTPUT)
AS
BEGIN
    EXECUTE sp_execute_external_script
      @language = N'Python'
    , @script = N'
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pickle

df = rental_train_data

# Get all the columns from the dataframe.
columns = df.columns.tolist()

# Store the variable well be predicting on.
target = "RentalCount"

# Initialize the model class.
lin_model = LinearRegression()

# Fit the model to the training data.
lin_model.fit(df[columns], df[target])

# Before saving the model to the DB table, convert it to a binary object
trained_model = pickle.dumps(lin_model)'

, @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

Archiviare il modello in una tabella del database

Creare una tabella nel database TutorialDB e quindi salvare il modello nella tabella.

1. Eseguire l'istruzione T-SQL seguente in Azure Data Studio per creare una tabella denominata dbo.rental_py_models in cui verrà archiviato il modello.

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

2. Salvare il modello nella tabella come oggetto binario con il nome linear_model.

   DECLARE @model VARBINARY(MAX);
   EXECUTE generate_rental_py_model @model OUTPUT;
   
   INSERT INTO rental_py_models (model_name, model) VALUES('linear_model', @model);
   

Creare una stored procedure che esegue stime

1. Creare una stored procedure py_predict_rentalcount che esegue stime usando il modello sottoposto a training e un set di nuovi dati. Eseguire l'istruzione T-SQL seguente in Azure Data Studio.

   DROP PROCEDURE IF EXISTS py_predict_rentalcount;
   GO
   CREATE PROCEDURE py_predict_rentalcount (@model varchar(100))
   AS
   BEGIN
       DECLARE @py_model varbinary(max) = (select model from rental_py_models where model_name = @model);
   
       EXECUTE sp_execute_external_script
                   @language = N'Python',
                   @script = N'
   
   # Import the scikit-learn function to compute error.
   from sklearn.metrics import mean_squared_error
   import pickle
   import pandas
   
   rental_model = pickle.loads(py_model)
   
   df = rental_score_data
   
   # Get all the columns from the dataframe.
   columns = df.columns.tolist()
   
   # Variable you will be predicting on.
   target = "RentalCount"
   
   # Generate the predictions for the test set.
   lin_predictions = rental_model.predict(df[columns])
   print(lin_predictions)
   
   # Compute error between the test predictions and the actual values.
   lin_mse = mean_squared_error(lin_predictions, df[target])
   #print(lin_mse)
   
   predictions_df = pandas.DataFrame(lin_predictions)
   
   OutputDataSet = pandas.concat([predictions_df, df["RentalCount"], df["Month"], df["Day"], df["WeekDay"], df["Snow"], df["Holiday"], df["Year"]], axis=1)
   '
   , @input_data_1 = N'Select "RentalCount", "Year" ,"Month", "Day", "WeekDay", "Snow", "Holiday"  from rental_data where Year = 2015'
   , @input_data_1_name = N'rental_score_data'
   , @params = N'@py_model varbinary(max)'
   , @py_model = @py_model
   with result sets (("RentalCount_Predicted" float, "RentalCount" float, "Month" float,"Day" float,"WeekDay" float,"Snow" float,"Holiday" float, "Year" float));
   
   END;
   GO
   

2. Creare una tabella in cui archiviare le stime.

   DROP TABLE IF EXISTS [dbo].[py_rental_predictions];
   GO
   
   CREATE TABLE [dbo].[py_rental_predictions](
    [RentalCount_Predicted] [int] NULL,
    [RentalCount_Actual] [int] NULL,
    [Month] [int] NULL,
    [Day] [int] NULL,
    [WeekDay] [int] NULL,
    [Snow] [int] NULL,
    [Holiday] [int] NULL,
    [Year] [int] NULL
   ) ON [PRIMARY]
   GO
   

3. Eseguire la stored procedure per stimare il numero di noleggi

   --Insert the results of the predictions for test set into a table
   INSERT INTO py_rental_predictions
   EXEC py_predict_rentalcount 'linear_model';
   
   -- Select contents of the table
   SELECT * FROM py_rental_predictions;
   

   I risultati visualizzati saranno simili ai seguenti:

   

È stato creato un modello e ne è correttamente eseguito il training e la distribuzione. Il modello è stato quindi usato in una stored procedure per stimare i valori in base ai nuovi dati.

Passaggi successivi

Nella quarta parte di questa serie di esercitazioni sono stati completati i passaggi seguenti:

• Creare una stored procedure che genera il modello di Machine Learning
• Archiviare il modello in una tabella del database
• Creare una stored procedure che esegue stime usando il modello
• Eseguire il modello con nuovi dati

Per altre informazioni sull'uso di Python con Machine Learning in SQL, vedere:

• Esercitazioni di Python