text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
Un exemple type de script est celui qui génère simplement la chaîne « Hello World ».
Exécutez la commande suivante :
SQL
Les entrées de la procédure stockée sp_execute_external_script sont les suivantes :
Entrée
Description
@language
définit l’extension de langage à appeler (dans le cas présent, Python)
@script
Cette ... | [
-0.03753743693232536,
0.059088531881570816,
-0.014442899264395237,
-0.003121528308838606,
0.033982500433921814,
0.034507766366004944,
0.006317697465419769,
0.024831579998135567,
-0.03432546928524971,
-0.05164520815014839,
-0.03460896387696266,
0.026396390050649643,
-0.08973941951990128,
0.... | {
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"chunk_index": 5691,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
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"source": "4145",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour le moment, utilisons les variables d’entrée et de sortie par défaut de
sp_execute_external_script : InputDataSet et OutputDataSet.
1. Créez une petite table de données de test.
SQL
2. Utilisez l’instruction SELECT pour interroger la table.
SQL
Résultats
3. Exécutez le script Python suivant. Il récupère les donné... | [
0.012599598616361618,
0.03988557308912277,
-0.0225947555154562,
0.019429847598075867,
0.044420164078474045,
0.04242343083024025,
0.0182493943721056,
0.020924828946590424,
-0.018953798338770866,
-0.05045347660779953,
0.006120194215327501,
0.021964598447084427,
-0.08562586456537247,
-0.00277... | {
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"chunk_index": 5692,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4146",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. À présent, renommez les variables d’entrée et de sortie. Les variables d’entrée et
de sortie se nomment par défaut InputDataSet et OutputDataSet. Le script suivant
remplace ces noms par SQL_in et SQL_out :
SQL
Notez que Python respecte la casse. Les variables d’entrée et de sortie utilisées
dans le script Python (SQ... | [
-0.040891773998737335,
0.04344887286424637,
-0.014411107636988163,
0.00743481982499361,
0.027565881609916687,
0.05983833596110344,
-0.00018044383614324033,
0.03549397736787796,
-0.04412480816245079,
-0.06812941282987595,
-0.0233161561191082,
-0.007577951066195965,
-0.06094347685575485,
0.0... | {
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"chunk_index": 5693,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source": "4147",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Résultats
@script comme entrée" />
Si vous voulez savoir quelle version de Python est installée sur votre serveur, exécutez le
script suivant.
SQL
La fonction Python print retourne la version dans la fenêtre Messages. Dans l’exemple
de sortie ci-dessous, vous pouvez voir que la version 3.5.2 de Python est installée, d... | [
-0.013945994898676872,
0.047043588012456894,
0.010610315017402172,
-0.019098754972219467,
0.036915816366672516,
0.024540197104215622,
0.02123134955763817,
0.04705888405442238,
-0.02033262699842453,
-0.06011144071817398,
-0.034872815012931824,
0.003978044260293245,
-0.08070769906044006,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5694,
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "4148",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
le cas présent.
Résultats
text
Microsoft fournit un certain nombre de packages Python préinstallés avec Machine
Learning Services dans SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x) et SQL Server
2019 (15.x). Dans SQL Server 2022 (16.x), vous pouvez télécharger et installer tous les
runtimes et packages Python personna... | [
0.003887962317094207,
0.04237930104136467,
0.006583843845874071,
0.036789670586586,
0.06428548693656921,
0.037902358919382095,
0.011837052181363106,
0.015500268898904324,
-0.013558484613895416,
-0.056547269225120544,
-0.02882598154246807,
-0.019536113366484642,
-0.07074689865112305,
-0.025... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5695,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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Yes
No | [
0.03601186349987984,
-0.008037743158638477,
0.01909969374537468,
0.029923219233751297,
0.045332036912441254,
0.03804006054997444,
0.00027953050448559225,
0.05272357910871506,
-0.012902317568659782,
-0.032278161495923996,
-0.025036074221134186,
0.018670694902539253,
-0.05349760875105858,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5696,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4150",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Structure de
données et objets en Python avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL Managed
Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez découvrir comment utiliser des
structures de données et des types de donn... | [
-0.026137085631489754,
-0.018311908468604088,
-0.030495086684823036,
0.0307978093624115,
0.04015059396624565,
0.012298529036343098,
0.04826285317540169,
0.04611550271511078,
-0.03169950470328331,
-0.053494036197662354,
0.005825248546898365,
-0.0207612756639719,
-0.06572234630584717,
0.0321... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5697,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "4151",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour effectuer ce démarrage rapide, vous avez besoin de ce qui suit.
Une base de données SQL sur l’une de ces plateformes :
Machine Learning Services SQL Server. Pour l’installer, consultez le Guide
d’installation Windows ou le Guide d’installation Linux.
Clusters Big Data SQL Server. Voir comment Activer Machine Learn... | [
-0.008212679997086525,
0.007339193020015955,
-0.020851369947195053,
0.02492290921509266,
0.04627930372953415,
0.03230803832411766,
0.035000719130039215,
0.0457955077290535,
-0.029572978615760803,
-0.056798677891492844,
-0.0204370878636837,
-0.004822956398129463,
-0.04860648140311241,
0.027... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5698,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4152",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Pour augmenter la longueur de la série, vous pouvez ajouter de nouvelles valeurs à
l’aide d’un tableau.
SQL
Si vous ne spécifiez pas d’index, un index avec des valeurs comprises entre 0 et la
longueur du tableau est généré.
Résultats
text
3. Si vous augmentez le nombre de valeurs de l’index, mais que vous n’ajoutez ... | [
0.020106447860598564,
0.03332464396953583,
0.011830228380858898,
-0.007932269014418125,
0.020477404817938805,
0.01067110151052475,
-0.0035360571928322315,
0.03835520148277283,
-0.05500645563006401,
-0.05160727724432945,
-0.018934428691864014,
-0.0012561832554638386,
-0.06730678677558899,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5699,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4153",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Résultats
text
La conversion mathématique du scalaire permet d’obtenir une structure tabulaire. Il
reste néanmoins à la convertir dans un format géré par le Machine Learning SQL.
1. Pour convertir une série en élément data.frame, appelez la méthode DataFrame
pandas.
SQL
Le résultat est illustré ci-dessous. Même si vous... | [
-0.01275814138352871,
0.04244700446724892,
0.006828309502452612,
0.008306209929287434,
0.03602786362171173,
0.054417047649621964,
0.0017481750110164285,
0.024092549458146095,
-0.01996033824980259,
-0.04127176105976105,
0.012793607078492641,
-0.0031851178500801325,
-0.05710426717996597,
-0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5700,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4154",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
ResultValue
2
À présent, vous allez générer des valeurs spécifiques à partir de deux séries de résultats
mathématiques dans un élément data.frame. La première a un index de valeurs
séquentielles générées par Python. La seconde utilise un index arbitraire de valeurs de
chaîne.
1. L’exemple suivant obtient une valeur de ... | [
-0.008253785781562328,
0.05276171863079071,
0.006542203947901726,
0.00493223499506712,
0.018765848129987717,
0.03227730840444565,
-0.00877528265118599,
0.01681537739932537,
-0.030480196699500084,
-0.05346156656742096,
0.002294074511155486,
-0.013401417061686516,
-0.05512702092528343,
0.012... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5701,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4155",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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Résultats
ResultValue
0.5
Si vous essayez d’utiliser un index numérique pour obtenir une valeur de cette
série, vous recevez une erreur.
Pour savoir comment écrire des fonctions Python avancées a... | [
0.02462966926395893,
0.03656453266739845,
0.01414404809474945,
0.03042983077466488,
0.04013814032077789,
0.048023808747529984,
0.0029078314546495676,
0.0538882315158844,
-0.025974079966545105,
-0.039589446038007736,
0.0032252182718366385,
0.004713236354291439,
-0.06595724821090698,
-0.0038... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5702,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4156",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Fonctions Python
avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez découvrir comment utiliser les fonctions
mathématiques et utilitaires Python avec SQL Server Mac... | [
-0.012672871351242065,
-0.020046329125761986,
-0.018628358840942383,
0.03329305350780487,
0.045548245310783386,
0.027132518589496613,
0.04202603921294212,
0.05235126242041588,
-0.015810389071702957,
-0.05956007167696953,
-0.008670369163155556,
-0.012702589854598045,
-0.06337464600801468,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5703,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4157",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Par exemple, le code Python suivant retourne 100 nombres sur une moyenne de 50,
compte tenu d’un écart type de 3.
Python
Pour appeler cette ligne de Python à partir de T-SQL, ajoutez la fonction Python dans le
paramètre de script Python de sp_execute_external_script . La sortie attend une trame
de données, alors utilis... | [
0.004273452330380678,
0.027191633358597755,
-0.02272861823439598,
-0.0029849810525774956,
0.04459700733423233,
0.04601515457034111,
-0.013621966354548931,
0.02851751632988453,
-0.037173379212617874,
-0.07008232176303864,
-0.015830226242542267,
-0.012679056264460087,
-0.06784328073263168,
-... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5704,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4158",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La première ligne définit chacun des paramètres d’entrée SQL exigés quand la
procédure stockée est exécutée.
La ligne commençant par @params définit toutes les variables utilisées par le code
Python, ainsi que les types de données SQL correspondants.
Les lignes qui viennent juste après mappent les noms de paramètres S... | [
-0.01514362171292305,
0.04781600460410118,
-0.018299369141459465,
-0.006079262122511864,
0.0720570757985115,
0.06831847131252289,
0.005059380084276199,
0.03356071189045906,
-0.01561641599982977,
-0.07936802506446838,
-0.031651031225919724,
-0.009722288697957993,
-0.05265174061059952,
0.035... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5705,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4159",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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Pour créer un modèle Machine Learning en Python avec le Machine Learning SQL, suivez
ce démarrage rapide :
Étapes suivantes
Démarrage rapide : Création et scoring d’un modèle prédictif en Python
... | [
0.016581900417804718,
-0.01737755350768566,
-0.018619777634739876,
0.02231205254793167,
0.052334994077682495,
0.035593181848526,
0.024865923449397087,
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Démarrage rapide : Création et scoring
d’un modèle prédictif en Python avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce guide de démarrage rapide, vous allez créer et former un modèle prédictif à
l’aide de Python. Vous ... | [
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Learning Services SQL Server. Pour l’installer, consultez le Guide
d’installation Windows ou le Guide d’installation Linux.
Clusters Big Data SQL Server. Voir comment Activer Machine Learning Services
sur des clusters Big Data SQL Server.
Comment incorporer du code Python dans une procédure stockée
＂
Comment transmettr... | [
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Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus
d’informations, consultez Présentation de Machine Learning Services dans Azure
SQL Managed Instance.
Un outil permettant d’exécuter des requêtes SQL qui contiennent des scripts
Python. Ce guide de démarrage rapide utilise Azure Data Studio.
L’échantillon d... | [
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sorties bien définies qui correspondent aux entrées des procédures stockées et aux
sorties transmises au moment de l’exécution.
SQL
4. Vérifiez que la procédure stockée existe.
Si le script T-SQL de l’étape précédente s’est exécuté sans erreur, une nouvelle
procédure stockée appelée generate_iris_model est créée et ajo... | [
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"Petal.Length", "Petal.Width"]],
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, @input_data_1 = N'select "Sepal.Length", "Sepal.Width",
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, @t... | [
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1. Exécutez le script suivant pour exécuter la procédure. L’instruction spécifique pour
exécuter une procédure stockée est EXECUTE sur la quatrième ligne.
Ce script particulier supprime un modèle existant portant le même nom (« Naive
Bayes ») afin de libérer de l’espace pour les nouveaux modèles créés en
réexécutant l... | [
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} |
1. Exécutez le code suivant pour créer la procédure stockée qui effectue le scoring.
Au moment de l’exécution, cette procédure charge un modèle binaire, utilise les
colonnes [1,2,3,4] comme entrées et définit les colonnes [0,5,6] comme sortie.
SQL
2. Exécutez la procédure stockée en attribuant le nom de modèle « Naiv... | [
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SETS ( ("id" int, "SpeciesId" int, "SpeciesId.Predicted" int)); . Vous pouvez
insérer les résultats dans une nouvelle table ou les retourner à une application.
Les résultats correspondent à 150 prédictions sur les espèces de fleurs en utilisant
des caractéristiques florales en entrée. Pour la majorité des observations,... | [
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devez utiliser un outil ou une application
d’utilisateur final distincts pour restituer l’image en dehors de la procédure stockée.
Pour certains développeurs Python qui sont habitués à écrire des scripts de gestion
complets qui gèrent une plage d’opérations, l’organisation des tâches dans des
procédures distinctes peut... | [
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Commentaires
Cette page a-t-elle été utile ?
Indiquer des commentaires sur le produit
| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
d’usage différents. En les séparant, vous pouvez placer chaque tâche sur une
planification différente et octroyer des autorisations différentes à chaque opération.
Au final, l’un des avantages es... | [
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Déployer et faire des prédictions avec
un modèle ONNX et l’apprentissage
automatique SQL
Article • 04/12/2024
Ce guide de démarrage rapide explique comment effectuer l’apprentissage d’un
modèle, le convertir en ONNX, le déployer sur Azure SQL Edge, puis exécuter une
prédiction native sur des données à l’aide du modèle ... | [
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} |
numpy
onnxmltools
onnxruntime
pyodbc
setuptools
skl2onnx
sqlalchemy
Entrez chaque partie du script des sections suivantes dans une cellule du notebook
Azure Data Studio, puis exécutez la cellule.
Fractionnez le jeu de données afin d’utiliser les fonctionnalités pour prédire la valeur
médiane d’une maison.
Python
Sortie... | [
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Créez un pipeline pour effectuer l’apprentissage du modèle LinearRegression. Vous
pouvez également utiliser d’autres modèles de régression.
Python
*** Training dataset x
CRIM ZN INDUS CHAS NOX RM AGE DIS RAD TAX \
0 0.00632 18.0 2.31 0.0 0.538 6.575 65.2 4.0900 1.0 296.0
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B LSTAT
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} |
Vérifiez l’exactitude du modèle, puis calculez le score R2 et l’erreur quadratique
moyenne.
Python
Sortie:
Output
Convertissez les types de données en types de données SQL pris en charge. Cette
conversion est également nécessaire pour d’autres DataFrames.
Python
# Score the model
from sklearn.metrics import r2_score, m... | [
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-0.0630217120051384,
-0.0359569787979126,
0.009295044466853142,
-0.004200579132884741,
-0.051974065601825714,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5721,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4171",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
À l’aide de skl2onnx , convertissez le modèle LinearRegression au format ONNX et
enregistrez-le localement.
Python
Après avoir converti le modèle au format ONNX, notez-le pour qu’il ne présente que
peu ou pas de dégradation sur le plan des performances.
Python
# Convert the scikit model to onnx format
onnx_model = skl2... | [
-0.010703159496188164,
-0.024736875668168068,
0.009976888075470924,
-0.013080857694149017,
0.05866451561450958,
0.04004552215337753,
-0.012036914005875587,
0.03367921710014343,
-0.028410734608769417,
-0.04095721244812012,
-0.004368751309812069,
-0.010702183470129967,
-0.04578457027673721,
... | {
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"chunk_index": 5722,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4172",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Sortie:
Output
Stockez le modèle dans Azure SQL Edge, dans une table models d’une de base de
données onnx . Dans la chaîne de connexion, spécifiez l’adresse du serveur, de nom
d’utilisateur et le mot de passe.
Python
fill_value=x_train.iloc[i,j])
sess_pred = sess.run(None, inputs)
y_pred[i] = sess_pred[0][0][0... | [
-0.007947147823870182,
-0.007106836885213852,
0.005719241686165333,
0.02828254923224449,
0.08168766647577286,
0.02506318874657154,
0.009065819904208183,
0.04165911301970482,
-0.013282151892781258,
-0.07318928092718124,
0.01074385829269886,
-0.028750935569405556,
-0.09302698075771332,
0.024... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5723,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4173",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Chargez les données en SQL.
Commencez par créer deux tables, caractéristiques et cible, pour stocker des sous-
ensembles du jeu de données Boston Housing.
La table caractéristiques contient toutes les données utilisées pour prédire la
valeur médiane cible.
query = 'DROP DATABASE IF EXISTS ' + database
cursor.execute(qu... | [
-0.03545410558581352,
0.005678955465555191,
-0.027790341526269913,
0.01050175353884697,
0.0795796811580658,
-0.010860968381166458,
-0.005434316582977772,
0.05383557826280594,
-0.02534758672118187,
-0.061633676290512085,
-0.025803955271840096,
0.004984261933714151,
-0.05578557029366493,
-0.... | {
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"chunk_index": 5724,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source": "4174",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La table cible contient la valeur médiane de chaque enregistrement dans le jeu de
données.
Python
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
import urllib
db_connection_string = "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=" +
server + ";Database=" + database + ";UID=" + username + ";PWD=" + password +
... | [
-0.016881780698895454,
0.022760866209864616,
-0.037191830575466156,
-0.005688227713108063,
0.0718509703874588,
0.006297844462096691,
0.0200654324144125,
0.03178410977125168,
-0.019703976809978485,
-0.05828717723488808,
-0.04365590959787369,
-0.021534377709031105,
-0.06849886476993561,
0.03... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5725,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4175",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Enfin, utilisez sqlalchemy pour insérer les DataFrames pandas x_train et y_train
respectivement dans les tables features et target .
Python
Vous pouvez maintenant afficher les données dans la base de données.
À l’aide du modèle en SQL, exécutez une fonction PREDICT native sur les données à
l’aide du modèle ONNX char... | [
0.010614012368023396,
0.010588429868221283,
-0.019803067669272423,
0.022235367447137833,
0.0647726058959961,
0.011566856876015663,
0.019286854192614555,
0.03442922234535217,
-0.012505429796874523,
-0.05480285361409187,
-0.0432002991437912,
-0.013837914913892746,
-0.08083083480596542,
0.014... | {
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"chunk_index": 5726,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Machine Learning et intelligence artificielle avec ONNX dans SQL Edge
NOX,
RM,
AGE,
DIS,
RAD,
TAX,
PTRATIO,
B,
LSTAT
FR... | [
-0.0045712594874203205,
-0.008926395326852798,
0.029726026579737663,
0.030197925865650177,
0.08828465640544891,
0.0359349250793457,
0.011122381314635277,
0.019161134958267212,
-0.016186466440558434,
-0.04181458428502083,
0.01507025770843029,
0.014133806340396404,
-0.05901309847831726,
-0.0... | {
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"chunk_index": 5727,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4177",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Exécuter des scripts
R simples avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez exécuter un ensemble de scripts R simples avec
Azure SQL Managed Instance Machine Learning ... | [
-0.014748506247997284,
0.01434645801782608,
-0.007667922414839268,
0.03616386279463768,
0.03843201696872711,
0.014096329919993877,
0.06949394196271896,
-0.006442711688578129,
-0.02641211822628975,
-0.04011932387948036,
0.00019641040125861764,
0.011821309104561806,
-0.05844089761376381,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5728,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4178",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Transmettez le script R complet à la procédure stockée
sp_execute_external_script .
Le script est transmis via l’argument @script . Tout ce qui se trouve dans
l’argument @script doit être du code R valide.
SQL
3. Le résultat correct est calculé et la fonction R print le retourne dans la fenêtre
Messages.
Voici com... | [
-0.011579765006899834,
0.05207919701933861,
0.015844879671931267,
-0.0015518006402999163,
0.03680620342493057,
0.021771758794784546,
0.0176199022680521,
0.013647994957864285,
-0.02023885026574135,
-0.05922306329011917,
-0.01724771223962307,
0.04179589822888374,
-0.06038106977939606,
0.0029... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5729,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4179",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Entrée
Description
@language
définit l’extension de langage à appeler, dans le cas présent, R
@script
définit les commandes transmises au runtime R. Tout votre script R doit être
placé dans cet argument sous forme de texte Unicode. Vous pouvez aussi
ajouter le texte à une variable de type nvarchar, puis appeler cette v... | [
-0.033533528447151184,
0.019171886146068573,
0.0009974702261388302,
0.010602437891066074,
0.03197440877556801,
0.026141513139009476,
0.04030367359519005,
0.021335061639547348,
-0.035756293684244156,
-0.031480953097343445,
-0.05745984613895416,
0.0474693588912487,
-0.04104945808649063,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5730,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4180",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Utilisez l’instruction SELECT pour interroger la table.
SQL
Résultats
3. Exécutez le script R suivant. Il récupère les données de la table en utilisant
l’instruction SELECT , les transmet via le runtime R et retourne les données sous
forme de trame de données. La clause WITH RESULT SETS définit le schéma de la
tab... | [
-0.031086953356862068,
0.05258695408701897,
-0.010927599854767323,
-0.003159194951876998,
0.03297369182109833,
0.007757735904306173,
0.019768966361880302,
0.03144668787717819,
-0.009299916215240955,
-0.05022513493895531,
-0.02089398168027401,
0.037501491606235504,
-0.048171062022447586,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5731,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4181",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Notez que R respecte la casse. Les variables d’entrée et de sortie utilisées dans le
script R (SQL_out, SQL_in) doivent correspondre aux noms définis avec
@input_data_1_name et @output_data_1_name , y compris la casse.
5. Vous pouvez aussi générer des valeurs en utilisant simplement le script R sans
données d’entrée (... | [
-0.031057337298989296,
0.05272400751709938,
0.008780418895184994,
0.006890123710036278,
0.03403551131486893,
0.04686814919114113,
0.035414569079875946,
0.0196835957467556,
-0.02783702127635479,
-0.04594413563609123,
-0.015793567523360252,
0.009911258704960346,
-0.06062382832169533,
0.00731... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5732,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4182",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La fonction R print retourne la version dans la fenêtre Messages. Dans l’exemple de
sortie ci-dessous, vous pouvez voir que la version installée de R est dans ce cas la
version 3.4.4.
Résultats
text
Pour afficher la liste des packages R installés, dont la version, les dépendances, la licence
et le chemin de la bibliot... | [
-0.02598710171878338,
0.05014340206980705,
0.04556843638420105,
-0.014449169859290123,
0.036531176418066025,
0.0332379974424839,
0.03502119705080986,
0.0025039513129740953,
-0.03497732803225517,
-0.030936094000935555,
-0.023269785568118095,
0.02612033486366272,
-0.06808458268642426,
0.0310... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5733,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4183",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
La sortie provient de installed.packages() dans R et est retournée sous forme de jeu
de résultats.
Résultats
Pour savoir comment utiliser des structures de données quand R est utilisé avec le
Ma... | [
0.027770662680268288,
0.022873247042298317,
0.008339478634297848,
0.0344306044280529,
0.05429520830512047,
0.04763457551598549,
0.02773045375943184,
0.01675795391201973,
-0.03098880499601364,
-0.007783876731991768,
-0.014072333462536335,
0.008049391210079193,
-0.05988166481256485,
-0.01980... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5734,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4184",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Structure de
données, types de données et objets en
utilisant R avec l’apprentissage
automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez apprendre à utiliser des structures de données et
d... | [
-0.02400202676653862,
0.005699438508599997,
-0.021272584795951843,
0.04553612321615219,
0.034556493163108826,
0.02624518983066082,
0.06860015541315079,
0.014452308416366577,
-0.03148489072918892,
-0.037576381117105484,
-0.0018720788648352027,
-0.008326621726155281,
-0.059841956943273544,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5735,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4185",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
charge la transformation d’autres objets en data frame. Vous pouvez même sérialiser un
modèle binaire et le retourner dans une trame de données, ce que vous ferez plus tard
dans ce guide de démarrage rapide.
Tout d’abord, vous allez expérimenter certains objets R de base, notamment les
vecteurs, matrices et listes, pou... | [
-0.059351883828639984,
0.06624949723482132,
-0.005637437105178833,
0.004003622569143772,
0.019972288981080055,
0.040861181914806366,
0.03135111555457115,
0.011052059009671211,
-0.039131276309490204,
-0.0376577153801918,
-0.02091715857386589,
0.005227206274867058,
-0.07213084399700165,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5736,
"contains_sku": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
SQL
Exemple 2 avec la fonction str ajoutée
SQL
Maintenant, passez en revue le texte dans Messages afin de voir pourquoi la sortie est
différente.
Résultats de l’exemple 1
Output
Résultats de l’exemple 2
Output
Comme vous pouvez le voir, une légère modification de la syntaxe de R a un effet
considérable sur le schéma de... | [
-0.016138065606355667,
0.05875420197844505,
0.007211956195533276,
0.007055677939206362,
0.025347989052534103,
0.03720801696181297,
0.02683749608695507,
0.01693660393357277,
-0.02110891602933407,
-0.05683499947190285,
-0.007634923327714205,
0.01921352557837963,
-0.07343340665102005,
-0.0039... | {
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"total_pages": 6953
} |
Pour le moment, ayez seulement à l’esprit que vous devez vérifier les résultats attendus
quand vous convertissez de force des objets R en data frames.
Chaque objet de données R a ses propres règles de gestion des valeurs lorsqu’elles sont
combinées avec d’autres objets de données si les deux objets de données ont le mê... | [
-0.017653992399573326,
0.06342867016792297,
0.012136409059166908,
0.019186027348041534,
0.03041638620197773,
0.03668028861284256,
0.03275851532816887,
-0.01132387574762106,
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-0.03400281071662903,
-0.00968189723789692,
0.013008316978812218,
-0.061850663274526596,
-0.016... | {
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} |
En coulisses, la colonne de trois valeurs est convertie en matrice à colonne unique.
Comme une matrice n’est qu’un cas de tableau spécial dans R, le tableau y fait
implicitement l’objet d’une conversion forcée en matrice à colonne unique pour rendre
les deux arguments conformes.
Résultats
Col1
Col2
Col3
Col4
12
13
14
... | [
-0.01071400661021471,
0.02592204511165619,
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-0.03467709571123123,
0... | {
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} |
peut poser problème si votre application en aval s’attend à ce que le schéma de sortie
reste toujours le même !
R offre une grande flexibilité dans l’utilisation de vecteurs de tailles différentes et la
combinaison des structures en colonnes en trames de données. Les listes de vecteurs
peuvent ressembler à un tableau, ... | [
-0.007634731940925121,
0.02755369432270527,
-0.01940830983221531,
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0.036657992750406265,
-0.006630034651607275,
-0.013528448529541492,
-0.04423597827553749,
-0.05517082288861275,
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-0.0485822856426239,
0.00... | {
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} |
Col2
Col3
1
1
10
2
100
3
1
4
10
5
100
6
N’oubliez pas qu’une trame de données est une liste de vecteurs, même si elle a
l’apparence d’une table.
R et SQL Server n’utilisent pas les mêmes types de données. Quand vous exécutez une
requête dans SQL Server pour obtenir des données que vous voulez ensuite passer au
runtime ... | [
-0.020440544933080673,
0.039677344262599945,
-0.0024401366245001554,
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-0.004890365991741419,
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} |
À présent, essayez de coller cette requête comme entrée de la procédure stockée.
SQL
Si vous obtenez une erreur, vous devrez probablement apporter certaines modifications
au texte de la requête. Par exemple, le prédicat de chaîne dans la clause WHERE doit
être placé entre deux ensembles de guillemets simples.
Une fois ... | [
-0.0224841870367527,
0.039182040840387344,
-0.000626343593467027,
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0.010005973279476166,
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0.03702305257320404,
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-0.05707913637161255,
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0.014097411185503006,
-0.07084653526544571,
0.0029... | {
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} |
Commentaires
La colonne DateHeure a été traitée à l’aide du type de données R, POSIXct.
La colonne texte « ProductSeries » a été identifiée comme facteur, autrement dit
une variable de catégorie. Par défaut, les valeurs de chaîne sont gérées comme des
facteurs. Si vous passez une chaîne à R, elle est convertie en entie... | [
-0.02197965793311596,
0.0387946218252182,
0.009463122114539146,
-0.005101650953292847,
0.04449845850467682,
0.04682578518986702,
0.03206954523921013,
0.01074016373604536,
-0.025017820298671722,
-0.017478015273809433,
-0.012985843233764172,
0.008149624802172184,
-0.04869627207517624,
-0.018... | {
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"total_pages": 6953
} |
plus sur l’écriture de fonctions R avancées avec l’apprentissage
automatique SQL, suivez ce démarrage rapide :
STDOUT message(s) from external script: $ ReportingDate: POSIXct, format:
"2010-12-24 23:00:00" "2010-12-24 23:00:00"
STDOUT message(s) from external script: $ ProductSeries: Factor w/ 1 levels
"M200 Europe"... | [
-0.01584099978208542,
0.02015460655093193,
0.0321032777428627,
-0.016931770369410515,
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-0.0042... | {
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Yes
No | [
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-0.0003669588186312467,
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-0.04207349941134453,
0.0... | {
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} |
Démarrage rapide : Fonctions R avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez apprendre à utiliser des structures de données et
des types de données en R dans Azure SQL Managed Inst... | [
-0.012415171600878239,
-0.006001454312354326,
-0.0009223110973834991,
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0.03652859479188919,
0.02098241075873375,
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0.01272723637521267,
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-0.05854801461100578,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Pour appeler cette ligne de code R à partir de T-SQL, ajoutez la fonction R dans le
paramètre de script R de sp_execute_external_script , comme ceci :
SQL
Que se passe-t-il si vous voulez simplifier la génération d’un autre ensemble de
nombres alétaoires ?
Rien de plus facile avec une combinaison avec T-SQL. Vous défin... | [
-0.00001366413835057756,
0.041368693113327026,
0.01665610633790493,
0.009295709431171417,
0.043984126299619675,
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0.009418955072760582,
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0.0149... | {
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"total_pages": 6953
} |
)
AS
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
, @script = N'
OutputDataSet <- as.data.frame(rnorm(mynumbers, mymean, mysd));'
, @input_data_1 = N' ;'
, @params = N' @mynumbers int, @mymean int, @mysd int'
, @mynumbers = @param1
, @mymean = @param2
, @mysd = @param3
WITH RESULT ... | [
0.027084913104772568,
0.03355380520224571,
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0.004885428585112095,
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0.030087171122431755,
-0.07594823092222214,
0.033... | {
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"total_pages": 6953
} |
SQL
Le package utils, installé par défaut, propose diverses fonctions utilitaires destinées à
analyser l’environnement R actuel. Ces fonctions peuvent être utiles si vous constatez
des différences de fonctionnement du code R dans SQL Server et les environnements
extérieurs.
Par exemple, vous pouvez utiliser les fonctio... | [
0.0028920196928083897,
0.025024812668561935,
0.01582641899585724,
0.007893268950283527,
0.06987427920103073,
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-0.023463327437639236,
-0.040953584015369415,
-0.006158023606985807,
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-0.0... | {
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"chunk_index": 5749,
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} |
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Yes
No | [
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-0.008037743158638477,
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0.... | {
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"contains_sku": false,
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} |
Démarrage rapide : Créer et scorer un
modèle prédictif dans R avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 23/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans ce démarrage rapide, vous allez créer et entraîner un modèle prédictif en R. Vous
l’enregistrerez dans un... | [
-0.027202988043427467,
-0.0055101909674704075,
-0.009143016301095486,
0.004028723109513521,
0.03354427218437195,
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... | {
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"chunk_index": 5751,
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} |
le tutoriel suivant, qui décrit le processus d’ajustement des modèles
linéaire à l’aide de rxLInMod : Ajustement des modèles linéaires
Comment incorporer du code R dans une procédure stockée
＂
Comment transmettre des entrées dans votre code via des entrées sur la procédure
stockée
＂
Comment les procédures stockées sont... | [
-0.009734554216265678,
-0.03108244761824608,
-0.027120638638734818,
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0.027305694296956062,
-0.06094081327319145,
... | {
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} |
Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus d’informations,
consultez Présentation de Machine Learning Services dans Azure SQL Managed
Instance.
Un outil pour exécuter les requêtes SQL qui contiennent des scripts R. Ce guide de
démarrage rapide utilise Azure Data Studio.
Pour créer le modèle, vous a... | [
0.011092975735664368,
0.012134562246501446,
-0.018217863515019417,
0.051777563989162445,
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0.0289388969540596,
0.05024673789739609,
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0.0415... | {
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"total_pages": 6953
} |
Les données de vitesse de voiture contiennent deux colonnes, toutes deux numériques,
puissance ( hp ) et poids ( wt ). À partir de ces données, vous allez créer un modèle GLM
qui estime la probabilité qu’un véhicule ait été équipé d’une transmission manuelle.
Pour créer le modèle, vous devez définir la formule à l’inté... | [
-0.016404952853918076,
0.047626037150621414,
0.008676649071276188,
0.027404839172959328,
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0.014346183277666569,
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"total_pages": 6953
} |
Ensuite, stockez le modèle dans une base de données afin de pouvoir l’utiliser à des fins
de prédiction ou de reformation.
1. Créez une table pour stocker le modèle.
La sortie d’un package R qui crée un modèle est généralement un objet binaire.
Par conséquent, la table dans laquelle vous stockez le modèle doit contenir... | [
-0.03068593144416809,
0.01877456158399582,
-0.015172808431088924,
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0.016742100939154625,
0.04533625394105911,
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0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La notation est un terme utilisé dans la science des données pour signifier la génération
de prédictions, de probabilités ou d’autres valeurs en fonction de nouvelles données
introduites dans un modèle formé. Vous utiliserez le modèle que vous avez créé dans la
section précédente pour noter les prédictions en fonction ... | [
-0.01579069159924984,
0.0511382594704628,
-0.02582935243844986,
-0.012373742647469044,
0.057119179517030716,
0.026697568595409393,
-0.00487104756757617,
0.026169925928115845,
-0.04451848939061165,
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0.016... | {
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"total_pages": 6953
} |
de données. Dans cet exemple, nous allons utiliser le modèle nommé default model .
SQL
Le script ci-dessus effectue les étapes suivantes :
Utilisez une instruction SELECT pour récupérer un modèle dans la table et le passer
en tant que paramètre d’entrée.
Après avoir récupéré le modèle dans la table, appelez la fonction... | [
-0.033615827560424805,
0.039218008518218994,
-0.00828181765973568,
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0.041133176535367966,
-0.0067373919300735,
0.04527570307254791,
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"total_pages": 6953
} |
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Il est également possible d’utiliser l’instruction PREDICT (Transact-SQL) pour générer
une valeur prédite ou un score basé sur un modèle stocké.
Pour plus d’informations sur les didacticiels pour... | [
0.035443272441625595,
0.016271667554974556,
0.020413201302289963,
0.017656732350587845,
0.0603768490254879,
0.021128341555595398,
0.02684594877064228,
0.06606258451938629,
-0.0004831831611227244,
-0.029843933880329132,
0.001959987683221698,
-0.00014887207362335175,
-0.053692497313022614,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Prédire la location de
skis avec la régression linéaire et le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans cette série de quatre tutoriels, vous allez utiliser Python et la régression linéaire
dans Azure SQL ... | [
0.017795830965042114,
-0.020058000460267067,
-0.010543283075094223,
0.029638897627592087,
0.07364773005247116,
0.024088285863399506,
0.05914740636944771,
0.0528881810605526,
-0.02367533929646015,
-0.047579143196344376,
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-0.02544316276907921,
-0.06776048988103867,
0.02... | {
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"source": "4206",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
puis à créer des procédures stockées à partir des scripts Python que vous avez
développés dans les parties 2 et 3. Les procédures stockées sont exécutées sur le
serveur pour effectuer des prédictions en fonction de nouvelles données.
Machine Learning Services dans Azure SQL Managed Instance : pour plus
d’informations, ... | [
0.0024192689452320337,
0.011477170512080193,
-0.030799390748143196,
0.025728074833750725,
0.05899246037006378,
0.055551689118146896,
0.02430020086467266,
0.034438032656908035,
-0.03987255319952965,
-0.061654675751924515,
-0.019865017384290695,
0.007161350455135107,
-0.05715984106063843,
0.... | {
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"chunk_index": 5760,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4206",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL Managed Instance.
SQL Server Management Studio (SSMS) : utilisez SSMS pour restaurer l’exemple
de base de données dans Azure SQL Managed Instance. Pour télécharger,
consultez SQL Server Management Studio (SSMS).
Environnement de développement intégré (IDE) Python : ce tutoriel utilise un
notebook Python dans Azure ... | [
0.02673589065670967,
0.007425394840538502,
-0.01608654484152794,
0.04066580906510353,
0.06222335994243622,
0.006650907918810844,
0.04319243133068085,
0.06642580032348633,
-0.0033218557946383953,
-0.055158134549856186,
-0.06446570158004761,
-0.019181784242391586,
-0.08692459762096405,
0.032... | {
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"total_pages": 6953
} |
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3. Vous pouvez vérifier que la base de données restaurée existe en interrogeant la
table dbo.rental_data :
SQL
Si vous ne poursuivez pas ce tutoriel, supprimez la base de données TutorialDB .
Da... | [
-0.010041488334536552,
0.036040883511304855,
-0.00422897282987833,
0.043347444385290146,
0.08703967183828354,
0.012097286991775036,
0.014563348144292831,
0.04446234554052353,
-0.043768152594566345,
-0.040226683020591736,
-0.041174791753292084,
0.012188486754894257,
-0.06247815489768982,
0.... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Préparer des données
pour effectuer l’apprentissage d’un
modèle de régression linéaire avec le
Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la deuxième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez pr... | [
0.01965397410094738,
0.0034224768169224262,
-0.016003534197807312,
0.016502104699611664,
0.07719002664089203,
0.038341522216796875,
0.04054766148328781,
0.03154958784580231,
-0.03816855326294899,
-0.04168865457177162,
-0.03349928557872772,
-0.000896054261829704,
-0.07248261570930481,
0.019... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source": "4209",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour utiliser les données dans Python, vous allez charger les données à partir de la base
de données dans une trame de données pandas.
Créez un nouveau notebook Python dans Azure Data Studio et exécutez le script ci-
dessous.
Le script Python ci-dessous importe le jeu de données à partir de la table
dbo.rental_data de... | [
-0.006397732067853212,
0.04337827488780022,
-0.04041743651032448,
0.03224191814661026,
0.062015388160943985,
0.042283203452825546,
0.02790992520749569,
0.06620530039072037,
-0.00027245297678746283,
-0.054745666682720184,
-0.005631707608699799,
-0.06274037808179855,
-0.07365990430116653,
0.... | {
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"chunk_index": 5764,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4210",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
40 5 0 0
2 2013 3 10 456 1 0 0
3 2014 3 31 38 2 0 0
4 2014 4 24 23 5 0 0
.. ... ... ... ... ... ... ...
448 2013 2 19 57 3 0 ... | [
-0.00037850672379136086,
-0.019056029617786407,
0.0063139828853309155,
-0.03934686258435249,
0.011046834290027618,
0.054335396736860275,
0.05214932933449745,
0.02991262450814247,
-0.023313794285058975,
-0.004979689139872789,
0.024195808917284012,
-0.007208626717329025,
-0.07211651653051376,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5765,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4210",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1
451 2014 3 26 50 4 0 1
452 2015 12 6 377 1 0 1
[453 rows x 7 columns] | [
-0.029920263215899467,
-0.018516188487410545,
-0.008360570296645164,
-0.02400209754705429,
0.060292940586805344,
0.036268189549446106,
0.023849572986364365,
0.014544635079801083,
-0.018933074548840523,
-0.02519736997783184,
0.02130727842450142,
-0.01676149107515812,
-0.056465793401002884,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5766,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4210",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Filtrez les colonnes de la trame de données pour supprimer celles que nous ne voulons
pas utiliser dans l’entraînement. Rentalcount ne doit pas être inclus, car il s’agit de la
cible des prédictions.
Python
Notez les données à laquelle le jeu d’entraînement aura accès :
results
Dans la deuxième partie de cette série d... | [
0.001121670356951654,
0.0008434334304183722,
-0.004228759557008743,
-0.0011810580035671592,
0.062400978058576584,
0.016198286786675453,
0.047029778361320496,
0.030858302488923073,
-0.06404520571231842,
-0.035416144877672195,
-0.041779641062021255,
-0.02457214519381523,
-0.06042487546801567,
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Tutoriel Python : Effectuer
l’apprentissage d’un modèle de
régression linéaire avec l’apprentissage
automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la troisième partie de cette série de tutoriels qui en compte quatre, vous allez
effec... | [
0.025219326838850975,
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sous-ensemble du jeu de données complet de la trame de données pandas df que vous
avez créée dans la deuxième partie de cette série.
Vous allez effectuer l’apprentissage du modèle lin_model à l’aide d’un algorithme de
régression linéaire.
Python
Vous devez obtenir des résultats similaires à ce qui suit :
results
Util... | [
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Commentaires
Vous devez obtenir des résultats similaires à ce qui suit :
results
Dans la troisième partie de cette série de tutoriels, vous avez effectué les étapes
suivantes :
Effectuer l’apprentissage d’un modèle de régression linéaire
Élaborer des prédictions à l’aide d’un modèle de régression linéaire
Pour déployer... | [
-0.0024240976199507713,
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Yes
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Tutoriel Python : Déployer un modèle de
régression linéaire avec le Machine
Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la quatrième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez déployer un
modèle de régression linéaire déve... | [
0.018855562433600426,
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0.049262501299381256,
0.04629737511277199,
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} |
Exécutez l’instruction T-SQL suivante dans Azure Data Studio pour créer la procédure
stockée afin de former le modèle.
SQL
Créez une table dans la base de données TutorialDB, puis enregistrez le modèle dans la
table.
-- Stored procedure that trains and generates a Python model using the
rental_data and a linear regres... | [
-0.0023502286057919264,
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-0.04041939973831177,
0.015349931083619595,
0.09203416854143143,
0.020908020436763763,
0.018097884953022003,
0.0479985773563385,
-0.01421990804374218,
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"total_pages": 6953
} |
1. Exécutez l’instruction T-SQL suivante dans Azure Data Studio pour créer une table
appelée dbo.rental_py_models qui est utilisée pour stocker le modèle.
SQL
2. Enregistrez le modèle dans la table sous la forme d’un objet binaire, avec le nom
du modèle linear_model.
SQL
1. Créez une procédure stockée py_predict_rental... | [
0.009004167281091213,
0.02339125983417034,
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0.0004286847251933068,
0.09000733494758606,
0.020284384489059448,
0.02611890435218811,
0.0444902740418911,
-0.004590021912008524,
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} |
2. Créez une table pour stocker les prédictions.
SQL
# 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()
# Vari... | [
-0.014554248191416264,
0.030022019520401955,
-0.022122317925095558,
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0.08889250457286835,
0.03528447449207306,
0.02596796676516533,
0.04192771762609482,
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0.01... | {
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} |
3. Exécuter la procédure stockée pour prédire le nombre de loyers
SQL
Vous devez obtenir des résultats similaires à ce qui suit :
Vous avez correctement créé, entraîné et déployé un modèle. Vous avez ensuite utilisé
ce modèle dans une procédure stockée pour prédire des valeurs en fonction de
nouvelles données.
Dans la ... | [
-0.014105531387031078,
0.03403680399060249,
-0.017734194174408913,
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0.04474564641714096,
0.024534331634640694,
0.020082097500562668,
-0.04101504012942314,
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} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Exécuter le modèle avec de nouvelles données
Pour en savoir plus sur l’utilisation de Python avec le Machine Learning SQL, consultez :
Didacticiels Python
Yes
No | [
0.03949630260467529,
-0.0008043510606512427,
-0.0051312861032783985,
0.02191881649196148,
0.06009383127093315,
0.03833490610122681,
0.01941693015396595,
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-0.023302938789129257,
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0.00... | {
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} |
Tutoriel Python : Catégoriser des clients
à l’aide de k-moyennes avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans cette série de quatre tutoriels, utilisez Python pour développer et déployer un
modèle de clustering... | [
0.002562820678576827,
-0.02607557736337185,
-0.016999240964651108,
0.021620813757181168,
0.052185945212841034,
0.034305863082408905,
0.041366249322891235,
0.0352136567234993,
-0.019074300304055214,
-0.04290008172392845,
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-0.01446714997291565,
-0.06175312027335167,
0.03... | {
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"total_pages": 6953
} |
des groupes spécifiques. Le clustering K-myennes est un algorithme
d’apprentissage non supervisé qui recherche des modèles dans les données en fonction
de similarités.
Dans cet article, découvrez comment :
Dans la deuxième partie, découvrez comment préparer les données à partir d’une base
de données pour effectuer le c... | [
-0.02779790386557579,
-0.02458961121737957,
-0.01386303175240755,
0.009115817956626415,
0.039842043071985245,
0.04094836115837097,
0.007106457371264696,
0.0012638135813176632,
-0.04285931959748268,
-0.016943318769335747,
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} |
Dans la quatrième partie, découvrez comment créer une procédure stockée dans une
base de données qui est en mesure d’effectuer un clustering en Python en fonction de
nouvelles données.
Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services. Pour plus d’informations,
consultez Présentation de Machine Learning Services dan... | [
0.035266757011413574,
-0.01474533136934042,
-0.026171458885073662,
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0.0676647499203682,
0.046124134212732315,
0.026776708662509918,
0.0421796552836895,
-0.007560280617326498,
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0.04153... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4224",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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2. Suivez les instructions de Restauration d’une base de données sur SQL Managed
Instance dans SQL Server Management Studio, en utilisant les informations
suivantes :
Importez à partir du fichier... | [
0.006133838556706905,
-0.013191449455916882,
-0.010650543496012688,
0.01392101775854826,
0.05760790407657623,
-0.0002532338839955628,
0.004285128321498632,
0.07785308361053467,
-0.04066399484872818,
-0.03720827028155327,
-0.042316462844610214,
0.007045974489301443,
-0.05809972435235977,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5783,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4225",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Préparer les données
pour classer les clients par catégorie
avec le Machine Learning SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la deuxième partie de cette série de quatre tutoriels, vous allez restaurer et
préparer des don... | [
0.004044651053845882,
-0.02303176186978817,
-0.010749592445790768,
0.035012781620025635,
0.06453181803226471,
0.03330637514591217,
0.04327511787414551,
0.037471700459718704,
-0.03284667804837227,
-0.042855724692344666,
-0.042410869151353836,
-0.0026917620562016964,
-0.06820598244667053,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5784,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4226",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
commandes)
itemsRatio = retourne le taux d’éléments (nombre total d’éléments retournés par
rapport au nombre d’éléments achetés)
monetaryRatio = retourne le taux des montants (montant monétaire total des
éléments retournés par rapport au montant acheté)
frequency = fréquence de retour
Ouvrez un nouveau bloc-notes dans ... | [
-0.015494916588068008,
0.0028408009093254805,
-0.013613522052764893,
0.00810615997761488,
0.07514207065105438,
0.05790090188384056,
-0.006856983527541161,
0.06843265891075134,
-0.03280853107571602,
-0.08433385193347931,
-0.017300961539149284,
-0.018648257479071617,
-0.06819001585245132,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5785,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4227",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les résultats de la requête sont renvoyés à Python à l’aide de la fonction Pandas
read_sql. Dans le cadre du processus, vous utiliserez les informations de colonne que
vous avez définies dans le script précédent.
Python
À présent, affichez le début de la trame de données pour vérifier qu’elle semble
correcte.
Python
re... | [
-0.017500771209597588,
0.024370651692152023,
-0.00896189920604229,
-0.015868250280618668,
0.04066276177763939,
0.059306442737579346,
0.005627892911434174,
0.061721183359622955,
-0.02292231284081936,
-0.021726304665207863,
0.015589199028909206,
-0.009305211715400219,
-0.055649153888225555,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5786,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4228",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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Si vous ne poursuivez pas ce tutoriel, supprimez la base de données tpcxbb_1gb.
Dans la deuxième partie de cette série de tutoriels, vous avez effectué les étapes
suivantes :
Séparer des clients ... | [
0.031089814379811287,
-0.01792473904788494,
-0.013358546420931816,
0.005745702423155308,
0.036503374576568604,
0.05102121829986572,
-0.007660822011530399,
0.06068737059831619,
-0.03858638182282448,
-0.022200437262654305,
-0.02003145031630993,
-0.006513609085232019,
-0.0657736286520958,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5787,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4229",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tutoriel Python : Créer un modèle pour
classer les clients par catégorie avec
l’apprentissage automatique SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la troisième partie de cette série de tutoriels qui en compte quatre, vous allez créer
un mo... | [
0.0036234708968549967,
-0.02390786074101925,
-0.010215453803539276,
0.01689242385327816,
0.05178586021065712,
0.02950952760875225,
0.03927512839436531,
0.03884317725896835,
-0.03205611929297447,
-0.049749139696359634,
-0.02933630906045437,
-0.028201907873153687,
-0.07251047343015671,
0.042... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5788,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4230",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
L’algorithme accepte deux entrées : les données elles-mêmes et un nombre prédéfini
« k » représentant le nombre de clusters à générer. En sortie, vous obtenez k clusters et
les données d’entrée sont partitionnées entre les clusters.
L’objectif de K-moyennes est de regrouper les éléments en k clusters de telle sorte que... | [
-0.03108639270067215,
-0.000025789677238208242,
-0.04175441339612007,
-0.008318622596561909,
0.04378797113895416,
0.04829108715057373,
-0.0008921074331738055,
0.04405568540096283,
-0.028537828475236893,
-0.030201084911823273,
-0.02413199096918106,
-0.032348696142435074,
-0.013148431666195393... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5789,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4231",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
D’après le graphique, il semble que k = 4 serait une bonne valeur à tester. Cette valeur k
regroupe les clients dans quatre clusters.
Dans le script Python ci-dessous, vous allez utiliser la fonction KMeans du package
sklearn.
Python
Effectuer le clustering
##############################################################... | [
-0.008053983561694622,
0.000287424074485898,
0.015355966985225677,
0.01473752036690712,
0.03127804398536682,
0.06072056293487549,
-0.006260117050260305,
0.04118254408240318,
-0.027281085029244423,
-0.038697291165590286,
-0.009623372927308083,
-0.046265702694654465,
-0.061018723994493484,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5790,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4232",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Subsets and Splits
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