text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R',
@script = N'
image_file = tempfile();
jpeg(filename = image_file);
#Plot histogram
barplot(table(InputDataSet$tipped), main = "Tip Histogram",
col="lightgreen", xlab="Tipped or not", ylab = "Counts", space=0... | [
0.036574941128492355,
0.01731329783797264,
0.005049372557550669,
0.007683989126235247,
0.054175056517124176,
0.017216630280017853,
0.04126761853694916,
-0.04436826705932617,
-0.010503089986741543,
-0.06814911216497421,
-0.021827202290296555,
0.009133905172348022,
-0.07966993004083633,
0.02... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La procédure stockée retourne l’image sous forme de flux de données varbinary qui,
évidemment, ne peut pas être affiché directement. Toutefois, vous pouvez utiliser
l’utilitaire bcp pour obtenir les données varbinary et les enregistrer en tant que fichier
image sur un ordinateur client.
1. Dans Management Studio, exécu... | [
-0.02817966416478157,
-0.00826561264693737,
-0.025630127638578415,
-0.006117505952715874,
0.052103228867053986,
0.03301943466067314,
0.021959464997053146,
0.02883952111005783,
-0.02420586161315441,
-0.06501317769289017,
-0.0261724554002285,
-0.012849882245063782,
-0.05814281105995178,
0.01... | {
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"source": "4314",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
text
Résultats
text
4. Le fichier de sortie est créé dans le même répertoire que celui où vous avez
exécuté la commande PowerShell. Pour afficher le tracé, il suffit d’ouvrir le fichier
plot.jpg.
Enter the file storage type of field plot [varbinary(max)]:
Enter prefix-length of field plot [8]: 0
Enter length of field ... | [
-0.007157395593822002,
-0.046365201473236084,
0.0040953378193080425,
-0.023226073011755943,
0.042254604399204254,
0.00904257781803608,
-0.009723157621920109,
0.0077425641939044,
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-0.048589326441287994,
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-0.07134880125522614,
... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
En général, les scientifiques des données génèrent plusieurs visualisations de données,
pour obtenir des informations sur les données de différentes perspectives. Dans cet
exemple, vous allez créer une procédure stockée appelée RPlotHist pour écrire des
histogrammes, des nuages de points et d’autres graphiques R au for... | [
-0.00089388428023085,
0.022592369467020035,
-0.012106888927519321,
0.004474062006920576,
0.06841347366571426,
0.03561059385538101,
-0.006605125963687897,
0.02123831957578659,
-0.04454965516924858,
-0.06655601412057877,
-0.006866061594337225,
-0.012430882081389427,
-0.05264105647802353,
-0.... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
DECLARE @query nvarchar(max) =
N'SELECT cast(tipped as int) as tipped, tip_amount, fare_amount FROM
[dbo].[nyctaxi_sample]'
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R',
@script = N'
# Set output directory for files and check for existing files with
same names
mainDir <- ''C:\\temp\\plo... | [
0.01204224769026041,
0.023761186748743057,
-0.0054552932269871235,
0.015014296397566795,
0.0774780809879303,
0.013443421572446823,
0.014619040302932262,
-0.0049636224284768105,
-0.03810332342982292,
-0.08407279849052429,
-0.0066904472187161446,
0.008537176996469498,
-0.06833278387784958,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5895,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pdf(file=dest_filename, height=4, width=7);
par(mfrow=c(1,2));
hist(InputDataSet$tip_amount, col = ''lightgreen'',
xlab=''Tip amount ($)'',
ylab = ''Counts'',
main = ''Histogram, Tip amount'', xlim = c(0,40), 100);
hist(InputDataSet$fare_amount, col = ''lightgreen'', ... | [
-0.021730996668338776,
0.02004290372133255,
-0.00852210633456707,
0.04060134291648865,
0.042156364768743515,
-0.011895108968019485,
-0.000682721147313714,
0.008484877645969391,
-0.04593293368816376,
-0.06572356820106506,
0.004756513517349958,
-0.006351212505251169,
-0.06549262255430222,
0.... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"total_pages": 6953
} |
Les points clés à retenir dans ce script sont les suivants :
Le résultat de la requête SELECT dans la procédure stockée est stocké dans la
trame de données R par défaut, InputDataSet . Vous pouvez ensuite appeler
différentes fonctions de traçage R pour générer les fichiers graphiques proprement
dits. La plupart du scri... | [
-0.04480314627289772,
0.026717785745859146,
0.011445827782154083,
0.0025664030108600855,
0.061254967004060745,
0.053093887865543365,
-0.013178507797420025,
0.04059644043445587,
-0.013667115941643715,
-0.07330192625522614,
-0.014463144354522228,
0.02443423680961132,
-0.05079283192753792,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
text
Les nombres dans les noms de fichiers sont générés de manière aléatoire pour s’assurer
que vous ne recevez pas d’erreur lors de la tentative d’écriture dans un fichier existant.
Pour voir le tracé, ouvrez le dossier de destination et examinez les fichiers qui ont été
créés par le code R dans la procédure stockée.O... | [
-0.01800721511244774,
0.005164959002286196,
0.005296105518937111,
0.02065935730934143,
0.03349664807319641,
0.04893103986978531,
-0.01199983898550272,
0.03240953013300896,
-0.042655836790800095,
-0.06656278669834137,
-0.008811206556856632,
0.012227538973093033,
-0.04458903893828392,
0.0197... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4319",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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4. Ouvrez rXYPlots_Tip_vs_Fare_Amount.pdf pour afficher un nuage de points avec
les prix sur l’axe des abscisses et le montant des pourboires sur l’axe y.
Dans cet article, vous découvrirez comm... | [
0.0063141146674752235,
-0.021053031086921692,
0.04831349104642868,
0.028049275279045105,
0.048525627702474594,
0.014436059631407261,
0.02212541364133358,
0.033594418317079544,
-0.03230103477835655,
-0.05786639451980591,
0.005885934457182884,
0.0026579375844448805,
-0.05749712139368057,
0.0... | {
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"source": "4320",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Créer des caractéristiques
de données
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans cette troisième des cinq parties du tutoriel, vous allez découvrir comment créer
des caractéristiques à partir de données brutes en utilisant une fon... | [
-0.008357279002666473,
0.004187928047031164,
-0.0109243867918849,
0.02060469426214695,
0.06126358360052109,
0.025268878787755966,
0.05499746650457382,
0.0409834049642086,
-0.03798629343509674,
-0.07380462437868118,
-0.005387214478105307,
-0.03136163577437401,
-0.04345693811774254,
0.011593... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
de la création de modèles analytiques.
Dans ce jeu de données, les valeurs de distance sont basées sur la distance signalée au
compteur, et ne représentent pas nécessairement la distance géographique ou la
véritable distance parcourue. Ainsi, vous devrez calculer la distance directe entre les
Modifier une fonction pers... | [
0.004149037413299084,
0.013752754777669907,
-0.029195301234722137,
-0.025850320234894753,
0.04216224327683449,
0.04876330867409706,
0.027799274772405624,
0.031008508056402206,
-0.04351949319243431,
-0.03717545047402382,
0.01769431121647358,
0.0016694717342033982,
-0.06405126303434372,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
lieux de prise en charge et de dépose, en utilisant les coordonnées disponibles dans le
dataset source « NYC Taxi ». Vous pouvez pour cela utiliser la formule de Haversine
dans une fonction Transact-SQL personnalisée.
Vous allez utiliser une fonction T-SQL personnalisée, fnCalculateDistance, pour calculer
la distance à... | [
-0.002783136209473014,
0.017802705988287926,
-0.0041570719331502914,
0.009136154316365719,
0.0810065045952797,
0.03710661455988884,
-0.027208710089325905,
0.04745723307132721,
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-0.06233027204871178,
0.011037101969122887,
-0.022789185866713524,
-0.05454225838184357,
-... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La fonction est une fonction scalaire qui retourne une valeur de données
unique d’un type prédéfini.
Elle accepte des valeurs de latitude et de longitude comme entrées, obtenues
à partir des lieux de prise en charge et de dépose des passagers. La formule
de Haversine convertit les emplacements en radians et utilise ces... | [
-0.02163119800388813,
0.01578301377594471,
0.023434484377503395,
-0.019567839801311493,
0.06749311089515686,
0.025320932269096375,
0.001045628683641553,
0.0494934618473053,
-0.016260236501693726,
-0.0546887032687664,
-0.01368839293718338,
-0.017691751942038536,
-0.05664898082613945,
-0.009... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cette fonction table prend plusieurs colonnes comme entrées et retourne
une table avec plusieurs colonnes de caractéristiques.
Le rôle de cette fonction consiste à créer de nouvelles caractéristiques servant
à générer un modèle.
2. Pour vérifier que cette fonction fonctionne, utilisez-la pour calculer la distance
géogr... | [
-0.018840081989765167,
0.001677977736108005,
0.015377290546894073,
0.0008888642769306898,
0.07811852544546127,
0.024732820689678192,
0.012254123575985432,
0.05389701575040817,
-0.018534833565354347,
-0.04001794755458832,
0.0011594063835218549,
0.004782236646860838,
-0.04533694311976433,
0.... | {
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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",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source": "4325",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Entraîner et enregistrer le
modèle
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la quatrième des cinq parties de notre tutoriel, vous découvrirez comment
entraîner un modèle Machine Learning à l’aide d’un script R. Vous entraînerez ... | [
0.01868409290909767,
-0.007461987901479006,
0.01352373231202364,
0.013057165779173374,
0.038641564548015594,
0.0012491416418924928,
0.06528683006763458,
0.002958520781248808,
-0.03181416913866997,
-0.03681069612503052,
-0.04760070890188217,
0.011771295219659805,
-0.04001226648688316,
0.007... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5906,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4326",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Toutefois, si les processus sont souvent répétés, notamment
pour entraîner à nouveau un modèle, il est plus facile d’encapsuler l’appel à
sp_execute_external_script dans une autre procédure stockée.
Créer et effectuer l’apprentissage d’un modèle à l’aide d’une procédure stockée
SQL
＂
Enregistrer le modèle formé dans u... | [
0.007664043921977282,
0.033918652683496475,
-0.004819460678845644,
0.002648655092343688,
0.07009387016296387,
0.03201967477798462,
0.023281440138816833,
0.0005216998979449272,
-0.028467664495110512,
-0.06208869814872742,
-0.019475683569908142,
0.015571583062410355,
-0.0630544051527977,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Dans Management Studio, ouvrez une nouvelle fenêtre de requête.
2. Exécutez l’instruction suivante pour créer la procédure stockée RTrainLogitModel.
Cette procédure stockée définit les données d’entrée et utilise glm pour créer un
modèle de régression logistique.
SQL
Pour que des données soient disponibles pour le t... | [
-0.017757002264261246,
0.012141725048422813,
-0.002264000941067934,
0.013237439095973969,
0.07815974205732346,
0.008198286406695843,
0.04607570543885231,
0.04925132542848587,
-0.0168098583817482,
-0.06989029049873352,
-0.01707402989268303,
0.012281453236937523,
-0.07686354964971542,
0.0151... | {
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"source": "4327",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Le script R appelle la fonction R glm pour créer le modèle de régression
logistique.
La variable binaire tipped est utilisée comme étiquette ou colonne de résultat
et le modèle est adapté à l’aide de ces colonnes de caractéristiques :
passenger_count, trip_distance, trip_time_in_secset direct_distance.
Le modèle entraî... | [
-0.02088295854628086,
0.0020787473767995834,
0.01818270795047283,
-0.006537948735058308,
0.04260550066828728,
0.03508635237812996,
0.047705911099910736,
0.03811799734830856,
-0.04331132024526596,
-0.03217564523220062,
-0.026054125279188156,
0.022418251261115074,
-0.07177560031414032,
0.033... | {
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"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Dans partie suivante de ce tutoriel, vous allez utiliser le modèle entraîné pour générer
des prédictions.
Dans cet article, vous découvrirez comment :
model name
----------... | [
0.013080911710858345,
0.029121749103069305,
-0.0003368246543686837,
0.015932992100715637,
0.06669119745492935,
0.029865169897675514,
0.02472943626344204,
0.049098171293735504,
-0.017788462340831757,
-0.04700853303074837,
-0.0018519619479775429,
-0.0006935790879651904,
-0.056391987949609756,
... | {
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"source": "4329",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Didacticiel R : Exécuter des prédictions
dans les procédures stockées SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Dans la cinquième et dernière partie de ce tutoriel, vous apprendrez à rendre
opérationnel le modèle que vous avez formé et enregistré... | [
0.009174855425953865,
0.0142696937546134,
0.011796118691563606,
-0.0024741303641349077,
0.07123848050832748,
0.01999659091234207,
0.04277486726641655,
0.0316443145275116,
-0.043264199048280716,
-0.0749082863330841,
-0.008005266077816486,
-0.01854606159031391,
-0.06393144279718399,
0.006544... | {
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"chunk_index": 5911,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
la quatrième partie, vous avez chargé les modules et appelé les fonctions
nécessaires pour créer et entraîner le modèle à l’aide d’une procédure stockée SQL
Server.
Créer et utiliser des procédures stockées pour le scoring par lots
＂
Créer et utiliser des procédures stockées pour le scoring d’une seule ligne
＂
Scoring ... | [
0.02484973892569542,
0.026915237307548523,
0.00639472296461463,
0.020113136619329453,
0.06463642418384552,
0.01517901849001646,
-0.014230228960514069,
0.012874127365648746,
-0.01762019470334053,
-0.044578030705451965,
-0.0002424222038825974,
0.0029667250346392393,
-0.05657947435975075,
-0.... | {
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"chunk_index": 5912,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4330",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La procédure stockée RPredict illustre la syntaxe de base pour le wrapping d’un appel
PREDICT dans une procédure stockée.
SQL
L’instruction SELECT obtient le modèle sérialisé à partir de la base de données et
stocke le modèle dans la variable R mod pour un traitement ultérieur en utilisant R.
Les nouveaux cas de scor... | [
-0.03279341384768486,
0.03193211928009987,
0.011241153813898563,
0.0022564611863344908,
0.06431006640195847,
0.029692528769373894,
0.011397846974432468,
0.0041905478574335575,
-0.05279480665922165,
-0.05167682468891144,
-0.007230016402900219,
0.000441750482423231,
-0.053073689341545105,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Un scénario plus courant est celui où des prédictions sont générées pour plusieurs
observations en mode batch. Dans cette étape, nous allons voir comment fonctionne le
scoring par lot.
1. Commençons par nous procurer un jeu de données d’entrée plus petit sur lequel
travailler. Cette requête crée une liste « top 10 » de... | [
-0.040011871606111526,
0.008097431622445583,
0.010446397587656975,
0.000895595527254045,
0.07492204755544662,
-0.023396208882331848,
0.0298865158110857,
0.05139671266078949,
-0.011806519702076912,
-0.055590733885765076,
0.00333665800280869,
-0.0104981092736125,
-0.06553202122449875,
0.0123... | {
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"chunk_index": 5914,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4332",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
3. Fournissez le texte de requête dans une variable et transmettez-le en tant que
paramètre à la procédure stockée :
SQL
La procédure stockée retourne une série de valeurs représentant la prédiction pour
chacun des 10 principaux trajets. Cependant, les principaux trajets sont aussi des trajets
CREATE PROCEDURE [dbo].[R... | [
-0.03233981132507324,
0.032940011471509933,
-0.0018323988188058138,
0.021861495450139046,
0.05889945477247238,
0.028649576008319855,
0.039736177772283554,
0.04448376223444939,
-0.01799102872610092,
-0.07365509122610092,
-0.009655137546360493,
0.0035680443979799747,
-0.05809624493122101,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5915,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source": "4333",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
dropoff_longitude
FROM nyctaxi_sample )a LEFT OUTER JOIN (SELECT medallion,
hack_license, pickup_datetime FROM nyctaxi_sample TABLESAMPLE (70
percent) REPEATABLE (98052))b ON a.medallion=b.medallion AND
a.hack_license=b.hack_license AND a.pickup_datetime=b.pickup_datetime
WHERE b.medallion is null'
-- Call the ... | [
0.006347048096358776,
-0.01337380614131689,
0.022064320743083954,
0.030873913317918777,
0.08888138085603714,
-0.01260541845113039,
0.049061018973588943,
0.0033866828307509422,
0.016596101224422455,
-0.03269437700510025,
0.01634039729833603,
-0.009610203094780445,
-0.07695040851831436,
0.00... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4333",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
à passager unique relativement courts, pour lesquels le chauffeur a peu de chances de
recevoir un pourboire.
Parfois, vous souhaitez transmettre plusieurs valeurs d’entrée et obtenir une seule
prédiction à partir de ces valeurs. Par exemple, vous pouvez configurer une feuille de
calcul Excel, une application web ou un ... | [
0.004545787815004587,
0.011325397528707981,
0.014121166430413723,
-0.019467685371637344,
0.06914687156677246,
0.026343951001763344,
0.027657995000481606,
0.01831972785294056,
-0.0471559539437294,
-0.0651850700378418,
0.022535471245646477,
-0.019471442326903343,
-0.039908744394779205,
0.010... | {
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4334",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
par exemple 0,5 ou 0,7. Cette étape n’est pas incluse dans la
procédure stockée, mais elle est facile à implémenter.
Scoring sur une ligne de plusieurs entrées
CREATE PROCEDURE [dbo].[RPredictSingleRow] @model varchar(50),
@passenger_count int = 0, @trip_distance float = 0, @trip_time_in_secs
int = 0, @pickup_latitud... | [
-0.01019758079200983,
0.035461556166410446,
0.008539368398487568,
-0.008669821545481682,
0.08414161950349808,
0.01339232362806797,
0.02282838523387909,
0.0190097838640213,
-0.022425340488553047,
-0.07655450701713562,
0.0011564325541257858,
-0.012782342731952667,
-0.04957209900021553,
0.018... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5918,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4334",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Essayez-la en fournissant les valeurs manuellement.
Ouvrez une nouvelle fenêtre Requête et appelez la procédure stockée en
fournissant des valeurs pour chacun des paramètres. Les paramètres représentent
les colonnes des caractéristiques utilisées par le modèle et sont obligatoires.
SQL
Vous pouvez aussi utiliser cet... | [
-0.03530237451195717,
0.025425806641578674,
-0.00025789637584239244,
0.005067917983978987,
0.04784727469086647,
0.03489570692181587,
0.01397496834397316,
0.06000938639044762,
-0.029182692989706993,
-0.07872846722602844,
-0.007238219026476145,
-0.020287886261940002,
-0.046573832631111145,
0... | {
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"chunk_index": 5919,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": true,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4335",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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3. Les résultats indiquent que la probabilité de recevoir un pourboire est faible (zéro)
sur ces 10 principaux trajets, qui sont tous des trajets à passager unique sur une
distance relativement c... | [
0.014637641608715057,
0.02572200819849968,
0.016200678423047066,
0.012552241794764996,
0.0655263289809227,
0.013275704346597195,
0.022809186950325966,
0.05281884968280792,
-0.021717870607972145,
-0.044988613575696945,
-0.005670759826898575,
-0.02088744007050991,
-0.047181591391563416,
-0.0... | {
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"source": "4336",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Création d’histogrammes en Python
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment représenter des données sous forme graphique à l’aide du
package Python Pandas hist()
. Une base de données SQL est la source utilisée pour
visualiser les interv... | [
0.03932351991534233,
0.02111630327999592,
-0.016993682831525803,
0.051296819001436234,
0.06890428811311722,
0.03540477156639099,
0.011103091761469841,
0.03948958218097687,
0.0007173230987973511,
-0.07210887968540192,
-0.023255392909049988,
-0.05068579688668251,
-0.08184262365102768,
0.0225... | {
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"chunk_index": 5921,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source": "4337",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
matplotlib
Pour installer ces packages :
1. Dans votre notebook Azure Data Studio, sélectionnez Gérer les packages.
2. Dans le volet Gérer les packages, sélectionnez l’onglet Ajouter nouveau.
3. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, sélectionnez
Rechercher, puis Installer.
Les données distribuées... | [
0.013310803100466728,
0.015239205211400986,
-0.0346863754093647,
0.05533218756318092,
0.04427340254187584,
0.017489934340119362,
-0.0010021632770076394,
0.037916313856840134,
-0.02307765744626522,
-0.06953410804271698,
-0.046165212988853455,
-0.054666582494974136,
-0.06427831947803497,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5922,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4338",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
L’affichage présente la distribution de l’âge des clients dans la table FactInternetSales .
sql = "SELECT DATEDIFF(year, c.BirthDate, GETDATE()) AS Age FROM [dbo].
[FactInternetSales] s INNER JOI... | [
0.007437008898705244,
0.013503971509635448,
0.02608209289610386,
0.01154907327145338,
0.06169462203979492,
0.0288515817373991,
0.00564900366589427,
0.04385899379849434,
-0.005767254624515772,
-0.025362174957990646,
0.010050672106444836,
0.016089441254734993,
-0.05444302037358284,
0.0241189... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5923,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4339",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Insertion de données à partir d’une
table SQL dans une trame de données
Python Pandas
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment insérer des données SQL dans une trame de données
Pandas
à l’aide du package pyodbc en Python. Les lignes et... | [
0.020952388644218445,
0.01632946915924549,
-0.010203151032328606,
0.07179094851016998,
0.09158694744110107,
0.004235632251948118,
0.03815624490380287,
0.05583758279681206,
-0.012670210562646389,
-0.045012496411800385,
-0.03767911344766617,
-0.05016138032078743,
-0.07077617198228836,
0.0206... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5924,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4340",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pyodbc
pandas
Pour installer ces packages :
1. Dans votre notebook Azure Data Studio, sélectionnez Gérer les packages.
2. Dans le volet Gérer les packages, sélectionnez l’onglet Ajouter nouveau.
3. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, cliquez sur
Rechercher, puis cliquez sur Installer.
Utilisez ... | [
-0.008012705482542515,
0.02085057459771633,
-0.047679271548986435,
0.06070785969495773,
0.08164504170417786,
0.025321923196315765,
-0.011394580826163292,
0.06029574200510979,
0.017917659133672714,
-0.06408505886793137,
-0.03584569692611694,
-0.03703436627984047,
-0.08815976977348328,
0.001... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5925,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4341",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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La commande print du script précédent affiche les lignes de données de la trame de
données pandas df .
text
Insertion d’une trame de données Python dans SQL
CountryRegionCode Nam... | [
0.020550759509205818,
0.03897653520107269,
0.0013626241125166416,
0.025868358090519905,
0.06672219187021255,
0.029043110087513924,
0.007419281173497438,
0.06857699155807495,
-0.030559562146663666,
-0.03368273749947548,
-0.02673112042248249,
-0.02960418164730072,
-0.056868959218263626,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5926,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4342",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Insertion d’une trame de données
Python dans une table SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment insérer une trame de données Pandas
dans une base de
données SQL à l’aide du package pyodbc en Python.
Azure SQL Managed Instance
SQL S... | [
0.021069739013910294,
0.01801408641040325,
-0.00359859480522573,
0.05651398375630379,
0.09005104005336761,
-0.02020876482129097,
0.03493423014879227,
0.06891646236181259,
-0.007590604480355978,
-0.06247533857822418,
-0.03429100289940834,
-0.031377460807561874,
-0.08381937444210052,
0.01767... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5927,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4343",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. Pour chacun des packages suivants, entrez le nom du package, cliquez sur
Rechercher, puis cliquez sur Installer.
pyodbc
pandas
Copiez le texte suivant et enregistrez-le dans un fichier nommé department.csv .
text
1. Procédez comme indiqué à la section Se connecter à un serveur SQL Server pour
vous connecter à la bas... | [
-0.00397513248026371,
0.033848460763692856,
-0.043737512081861496,
0.04939551278948784,
0.07485664635896683,
0.0066098421812057495,
-0.030006516724824905,
0.058061450719833374,
-0.017057515680789948,
-0.04588085785508156,
-0.026001479476690292,
-0.020904581993818283,
-0.06606903672218323,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5928,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4344",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Utilisez le package Python pandas pour créer un dataframe, chargez le fichier CSV, puis
chargez le dataframe dans la nouvelle table SQL, HumanResources.DepartmentTest.
1. Se connecter au noyau Python 3.
2. Collez le code suivant dans une cellule de code, en mettant à jour le code avec les
valeurs correctes pour server... | [
0.01767733134329319,
0.03049207478761673,
-0.04596555605530739,
0.04677071422338486,
0.07838846743106842,
-0.00008566797623643652,
-0.029035747051239014,
0.06066581606864929,
0.014141063205897808,
-0.0770038589835167,
-0.018339863047003746,
-0.05901341885328293,
-0.06921364367008209,
-0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5929,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4345",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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SQL
Résultats
Bash
Création d’un histogramme pour l’exploration de données avec Python
SELECT count(*) from HumanResources.DepartmentTest;
(No column name)
16
Étapes suivantes
Yes
No | [
0.00581092294305563,
0.014839681796729565,
-0.0030047816690057516,
0.0016460046172142029,
0.05492888018488884,
0.03290719911456108,
0.011021854355931282,
0.044887643307447433,
-0.030797332525253296,
-0.04046423360705376,
-0.013370104134082794,
0.020492248237133026,
-0.056006480008363724,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5930,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4346",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Mappages de types de données entre
Python et SQL Server
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Cet article liste les types de données pris en charge, ainsi que les conversions de types
de données exécutées, lors de l’utilisation de la fonctionnal... | [
0.005053939763456583,
0.006057302001863718,
-0.012464807368814945,
0.02002139389514923,
0.06449279189109802,
0.04045131802558899,
0.043764907866716385,
0.049291886389255524,
-0.0014248740626499057,
-0.044833891093730927,
-0.012915769591927528,
-0.028056016191840172,
-0.06775765866041183,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5931,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4347",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Type SQL
Type
Python
Description
float
float64
nchar
str
nvarchar
str
nvarchar(max)
str
real
float64
smalldatetime
datetime
smallint
int32
tinyint
int32
uniqueidentifier
str
varbinary
bytes
varbi... | [
0.010439975187182426,
0.013371814973652363,
0.018745359033346176,
0.022817183285951614,
0.03518224507570267,
0.02511664666235447,
0.01634167693555355,
0.05344194918870926,
-0.03229144588112831,
-0.046717189252376556,
-0.030316246673464775,
-0.028543755412101746,
-0.05809186026453972,
0.019... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5932,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4348",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Mappages de types de données entre R
et SQL Server
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Cet article liste les types de données pris en charge, ainsi que les conversions de types
de données exécutées, lors de l’utilisation de la fonctionnalité d... | [
-0.007636646274477243,
0.019428689032793045,
0.010668288916349411,
0.03469793125987053,
0.05906842276453972,
0.03029981441795826,
0.05620069056749344,
-0.01812301203608513,
-0.01999075338244438,
-0.028057105839252472,
-0.023408550769090652,
-0.0028388099744915962,
-0.05370612442493439,
-0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5933,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4349",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
type de données compatible. Toutefois, la plupart du
temps, une conversion exacte ne peut pas être effectuée automatiquement et une
erreur est renvoyée, telle que « Unhandled SQL data type ».
Cette section répertorie les conversions implicites fournies et les types de données non
pris en charge. Des conseils sont fourn... | [
-0.01809539832174778,
0.03711444139480591,
0.0037671434693038464,
0.02515576034784317,
0.066628098487854,
0.01616578735411167,
0.03317176550626755,
0.030748145654797554,
-0.010262222960591316,
-0.03887267783284187,
0.0032353822607547045,
-0.0045455037616193295,
-0.05450989678502083,
-0.008... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5934,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4349",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Le tableau suivant présente les modifications de types de données et de valeurs lorsque
des données de SQL Server sont utilisées dans un script R et retournées à SQL Server.
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
bigint
numeric
float
L’exécution d’un script R avec
sp_execute_external_script autorise les
donnée... | [
-0.01580314338207245,
0.03376203030347824,
0.010712919756770134,
0.006392563693225384,
0.035202473402023315,
0.025818683207035065,
0.025074586272239685,
0.007896145805716515,
-0.027958720922470093,
-0.023510396480560303,
0.0051793851889669895,
-0.0057297078892588615,
-0.04971366748213768,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5935,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4350",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
float
numeric
float
int
integer
int
money
numeric
float
L’exécution d’un script R avec
sp_execute_external_script autorise les
données d’entrée de type monnaie. Toutefois,
étant donné qu’elles sont converties dans le
type numérique de R, elles subissent une perte
de préci... | [
0.002137030940502882,
0.011622700840234756,
0.021578753367066383,
-0.003863148158416152,
0.024731792509555817,
0.05789906531572342,
0.025362610816955566,
-0.014135667122900486,
-0.03292420133948326,
-0.01986987702548504,
0.015016568824648857,
0.007231081835925579,
-0.05065049231052399,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5936,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4351",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Type SQL
Classe R
Type RESULT
SET
Commentaires
varchar(n)
n <= 8000
character
varchar(max)
La trame de données d’entrée (input_data_1)
est créée sans définir explicitement un
paramètre stringsAsFactors. Ainsi, le type de la
colonne dépend de default.stringsAsFactors() en
R.
Parmi les catégories de types de données pris... | [
-0.01950870081782341,
0.02218325063586235,
0.017049305140972137,
0.01673285849392414,
0.026733946055173874,
0.05484224855899811,
0.04312732443213463,
0.0283205583691597,
-0.025312384590506554,
-0.0248408243060112,
-0.03265469893813133,
0.007130044046789408,
-0.054043080657720566,
0.0089335... | {
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"chunk_index": 5937,
"contains_sku": false,
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4352",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Microsoft SQL Server 2016 et les versions ultérieures apportent des améliorations aux
conversions des types de données et à plusieurs autres opérations. Ils offrent une plus
grande précision lors de l’utilisation de types à virgule flottante, ainsi que des
modifications mineures des opérations sur les types datetime cl... | [
-0.0016281307907775044,
0.029597926884889603,
0.008921699598431587,
-0.01097860373556614,
0.06062677130103111,
0.017773093655705452,
0.04895154386758804,
0.007848936133086681,
-0.042011041194200516,
-0.029133817180991173,
-0.01115362998098135,
-0.016189975664019585,
-0.05058307573199272,
0... | {
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"chunk_index": 5938,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pour l’audit, ou
les informations de lignage créées par le processus ETL.
Notez que la conservation des colonnes inutiles peut réduire considérablement les
performances du code R, surtout si des colonnes de cardinalité élevée sont utilisées
comme facteurs. Par conséquent, nous vous recommandons d’utiliser les procédure... | [
-0.006123415194451809,
0.033590663224458694,
-0.007140368688851595,
-0.0036601086612790823,
0.06853727996349335,
0.003403792157769203,
0.03831477090716362,
0.033632367849349976,
-0.022798890247941017,
-0.036922454833984375,
-0.016381502151489258,
0.00025928227114491165,
-0.046539679169654846... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5939,
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "4353",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
L’exemple suivant montre comment les données sont transformées lors de la boucle
entre SQL Server et R.
La requête extrait une série de valeurs d’une table SQL Server et utilise la procédure
stockée sp_execute_external_script pour générer les valeurs avec le runtime R.
SQL
Résultats
２ Avertissement
Si vous utilisez rxD... | [
-0.024217069149017334,
0.04445262253284454,
0.01566832885146141,
0.011369564570486546,
0.03976394608616829,
0.0024525916669517756,
0.030750848352909088,
0.014224091544747353,
-0.043950971215963364,
-0.04336850717663765,
-0.006325623951852322,
0.025113936513662338,
-0.048222001641988754,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5940,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4354",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ligne n°
C1
C2
C3
C4
1
1
Hello
6e225611-4b58-4995-a0a5-554d19012ef1
4
2
-11
world
6732ea46-2d5d-430b-8ao1-86e7f3351c3e
2
Notez l’utilisation de la fonction str dans R pour obtenir le schéma des données de
sortie. Cette fonction retourne les informations suivantes :
Output
Vous pouvez voir que les conversions de types ... | [
-0.03966152295470238,
0.038522567600011826,
0.019485557451844215,
0.003309208434075117,
0.025219371542334557,
0.03484371677041054,
0.023074040189385414,
0.0209194403141737,
-0.024936392903327942,
-0.038286685943603516,
-0.002119861776009202,
-0.010818288661539555,
-0.04262593016028404,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5941,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4355",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
représentés sous forme de chaînes.
Colonne C4. La colonne contient des valeurs générées par le script R et non
présentes dans les données d’origine.
'data.frame':2 obs. of 4 variables:
$ c1: int 1 -11
$ c2: Factor w/ 2 levels "Hello","world": 1 2
$ c3: Factor w/ 2 levels "6732EA46-2D5D-430B-8A01-86E7F3351C3E",..: ... | [
-0.014672358520328999,
0.042735446244478226,
0.0013012527488172054,
0.008854391053318977,
0.023555265739560127,
0.06190631911158562,
0.004738046322017908,
0.013153924606740475,
-0.022515852004289627,
-0.02824290283024311,
0.021907566115260124,
-0.016260413452982903,
-0.03634528070688248,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5942,
"contains_sku": true,
"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
L’exemple suivant montre comment vous pouvez utiliser le code R pour vérifier les types
de colonnes non valides. La requête extrait le schéma d’une table spécifiée à l’aide des
vues système SQL S... | [
0.03386565297842026,
0.026698043569922447,
-0.0012740726815536618,
0.03145003318786621,
0.04601997137069702,
0.014292600564658642,
0.02854745276272297,
0.04359905794262886,
-0.026820015162229538,
-0.051403459161520004,
-0.015127523802220821,
-0.0053921910002827644,
-0.06844989210367203,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5943,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4356",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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,
-0.02915862947702408,
-0.025764383375644684,
0.010015306994318962,
0.0635695606470108,
0.049262501299381256,
0.04629737511277199,
0.03165994584560394,
-0.03144662082195282,
-0.05173170566558838,
-0.027688076719641685,
-0.004046265967190266,
-0.07716146111488342,
0.047... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5944,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4357",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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,
0.022237524390220642,
-0.04041939973831177,
0.015349931083619595,
0.09203416854143143,
0.020908020436763763,
0.018097884953022003,
0.0479985773563385,
-0.01421990804374218,
-0.06948400288820267,
-0.03861413523554802,
-0.024116715416312218,
-0.08367370814085007,
0.04... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5945,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4358",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"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,
-0.03669964522123337,
0.0004286847251933068,
0.09000733494758606,
0.020284384489059448,
0.02611890435218811,
0.0444902740418911,
-0.004590021912008524,
-0.0778147429227829,
-0.05632412061095238,
-0.014104305766522884,
-0.06802479177713394,
0.03815... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5946,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source": "4359",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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,
0.014177910052239895,
0.08889250457286835,
0.03528447449207306,
0.02596796676516533,
0.04192771762609482,
-0.03498777002096176,
-0.05508340150117874,
-0.020107101649045944,
-0.025715766474604607,
-0.07151534408330917,
0.01... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5947,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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,
0.0017040872480720282,
0.08712547272443771,
0.04474564641714096,
0.024534331634640694,
0.020082097500562668,
-0.04101504012942314,
-0.0698179081082344,
-0.02740747667849064,
0.01493593119084835,
-0.06370297819375992,
0.0119... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5948,
"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
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,
0.05240167677402496,
-0.023302938789129257,
-0.04298265278339386,
-0.030304839834570885,
0.009996863082051277,
-0.07155594229698181,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5949,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4362",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Modifier du code R/Python à exécuter
dans des instances SQL Server (en base
de données)
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2016 (13.x) et versions ultérieures
Azure SQL Managed
Instance
Cet article fournit des instructions générales sur la façon de modifier du code R ou
Python pour qu’il s’exécute sous la... | [
0.030042901635169983,
0.0020940410904586315,
0.008718357421457767,
-0.001288988976739347,
0.0660799890756607,
0.04032781720161438,
0.036227885633707047,
0.018362443894147873,
-0.037162382155656815,
-0.055316261947155,
-0.03937477245926857,
-0.006483055651187897,
-0.061589594930410385,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5950,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4363",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
sources de données en dehors de SQL
Server, telles que des feuilles de calcul Excel, des fichiers sur des partages et
d’autres bases de données.
Vous voulez paramétrer la procédure stockée et exécuter le code dans le
paramètre @script de sp_execute_external_script.
Votre solution d’origine comprend plusieurs étapes qui... | [
0.00476663326844573,
0.056282464414834976,
-0.016613712534308434,
0.010578509420156479,
0.06725025922060013,
0.024969449266791344,
-0.00008057801460381597,
0.017861878499388695,
-0.02771172486245632,
-0.07855304330587387,
-0.015736566856503487,
0.003281909041106701,
-0.06252028048038483,
-... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5951,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4363",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Déterminez les packages nécessaires et assurez-vous qu’ils fonctionnent sur SQL
Server.
Installez les packages à l’avance, dans la bibliothèque de packages par défaut
utilisée par Machine Learning Services. Les bibliothèques utilisateur ne sont pas
prises en charge.
Si vous envisagez d’incorporer votre code dans sp_exe... | [
0.002628851681947708,
0.016731547191739082,
-0.004230415914207697,
0.011986250057816505,
0.05011085048317909,
0.035718925297260284,
0.031141873449087143,
-0.0015289776492863894,
-0.029781263321638107,
-0.044840749353170395,
-0.03427889943122864,
0.0249014999717474,
-0.04244379326701164,
-0... | {
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"chunk_index": 5952,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4364",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour explorer plus en détail les mappages de types de données entre R/Python et
SQL Server, consultez les articles suivants :
Mappages de types de données entre R et SQL Server
Mappages de types de données entre Python et SQL Server
Examinez les types de données utilisés dans votre code R/Python, puis effectuez les
opé... | [
0.0037555580493062735,
0.002719668671488762,
-0.015850260853767395,
-0.009262681007385254,
0.04750724136829376,
0.017084868624806404,
0.033122412860393524,
0.022845374420285225,
-0.030664555728435516,
-0.034383416175842285,
-0.04958510771393776,
-0.006037273444235325,
-0.06028614565730095,
... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4365",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
d’une procédure stockée. Même si
cette dernière opération demande plus, elle peut améliorer les performances et la
sécurité des données.
Dans la mesure du possible, définissez vos données d’entrée principales en tant
que requête SQL afin d’éviter le déplacement des données.
Lors de l’exécution de code dans une procédur... | [
-0.015747791156172752,
0.006976034492254257,
-0.01069708727300167,
0.0011907531879842281,
0.07514271140098572,
0.06490451097488403,
0.019083799794316292,
0.024922827258706093,
-0.02718900889158249,
-0.05647702515125275,
-0.01954422891139984,
-0.0011698452290147543,
-0.03779655694961548,
-0... | {
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"chunk_index": 5954,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4365",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Par exemple, l’entrée scalaire suivante @model_name contient le nom du modèle, qui
est également modifié ultérieurement par le script R et généré dans sa propre
colonne dans les résultats :
SQL
Toutes les variables que vous passez comme paramètres de la procédure stockée
sp_execute_external_script doivent être mappées... | [
-0.03296416625380516,
0.04827418178319931,
-0.007275179959833622,
-0.027212895452976227,
0.03382662311196327,
0.029163863509893417,
0.027973344549536705,
0.000019608147340477444,
-0.027343768626451492,
-0.0557597316801548,
-0.007798339240252972,
0.035382553935050964,
-0.053910162299871445,
... | {
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"chunk_index": 5955,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4366",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
"Model name from R script"
OutputDataSet <- data.frame(InputDataSet$c1, model_name)'
, @input_data_1 = N'SELECT 1 AS c1'
, @params = N'@model_name nvarchar(50) OUTPUT'
, @model_name = @local_model_name OUTPUT;
-- optionally, examine the new value for the local variable:
SELECT @local_model_name;
formula <- ArrD... | [
-0.03251476585865021,
0.047497816383838654,
-0.0067307837307453156,
-0.0030997763387858868,
0.031418852508068085,
0.013707011938095093,
0.03755916655063629,
-0.017932843416929245,
0.013043009676039219,
-0.028108226135373116,
0.007701375056058168,
0.038926318287849426,
-0.06605369597673416,
... | {
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"chunk_index": 5956,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4366",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Le schéma de sortie est également nécessaire si le script utilise l’argument
@parallel=1 . Cela s’explique par le fait que plusieurs processus peuvent être créés
par SQL Server pour exécuter la requête en parallèle et collecter les résultats à la
fin. Le schéma de sortie doit donc être préparé avant la création des pro... | [
-0.011161035858094692,
0.026345714926719666,
-0.034324176609516144,
0.019358079880475998,
0.0591239407658577,
0.044572021812200546,
0.02618720382452011,
0.037930507212877274,
-0.04295467212796211,
-0.05197799950838089,
0.023551825433969498,
-0.012336243875324726,
-0.08740803599357605,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5957,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4367",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
entraînez des modèles à l’aide d’algorithmes qui
nécessitent la lecture de toutes les données, ou si vous avez besoin de créer des
agrégats.
Examinez votre code pour déterminer si certaines étapes peuvent être effectuées
séparément, ou de manière plus efficace, à l’aide d’un appel de procédure stockée
distinct. Par exe... | [
0.01120456401258707,
0.0060086860321462154,
-0.04051981866359711,
0.02080128900706768,
0.04646085202693939,
0.004989751148968935,
0.0290966983884573,
0.028415126726031303,
-0.03677196428179741,
-0.0342840701341629,
-0.030328910797834396,
0.008265797048807144,
-0.06362701952457428,
-0.01639... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5958,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4367",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
tables à mémoire optimisée ou, si vous disposez de l’édition Enterprise, Resource
Governor.
Si vous utilisez R, remplacez, si possible, les fonctions R classiques par des
fonctions RevoScaleR qui prennent en charge l’exécution distribuée. Pour plus
d’informations, consultez Comparaison des fonctions R de base et RevoSc... | [
-0.027423469349741936,
0.041849493980407715,
0.010925963521003723,
0.014421277679502964,
0.06904920935630798,
0.03512485325336456,
-0.0006033826502971351,
0.014970743097364902,
-0.04290236532688141,
-0.03947196528315544,
-0.027583012357354164,
0.026118271052837372,
-0.04534659907221794,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5959,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4368",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
inscrire la procédure stockée dans la base de données.
Pour plus d’informations et d’exemples, consultez sqlrutils (SQL).
Tirez parti des outils T-SQL et des processus ETL. Procédez à l’ingénierie des
fonctionnalités, à l’extraction des fonctionnalités et au nettoyage des données à
l’avance dans le cadre des workflows ... | [
-0.0050149173475801945,
0.013653137721121311,
-0.005391881801187992,
0.02082821913063526,
0.0761757418513298,
0.030539432540535927,
-0.005070099141448736,
0.03626607358455658,
-0.035084374248981476,
-0.06046002730727196,
-0.031621549278497696,
0.003951903432607651,
-0.05229327827692032,
-0... | {
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"chunk_index": 5960,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Quand vous travaillez dans un environnement de développement dédié, vous
pouvez extraire des données sur votre ordinateur, les analysez de manière itérative,
puis écrivez ou affichez les résultat... | [
0.023098422214388847,
0.014537257142364979,
0.01677846908569336,
0.02316289395093918,
0.04473370313644409,
0.029124993830919266,
0.017245547845959663,
0.055196210741996765,
-0.026225704699754715,
-0.04395487159490585,
-0.007291983347386122,
-0.010795559734106064,
-0.0602995939552784,
0.009... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5961,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4369",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Convertir du code R en procédure stockée
à l’aide de sqlrutils
02/01/2025
Cet article décrit les étapes de l’utilisation du package sqlrutils pour convertir votre code R en
procédure stockée T-SQL. Pour de meilleurs résultats, vous devrez peut-être modifier un peu
votre code pour être sûr que toutes les entrées peuvent... | [
0.0022651180624961853,
0.015228737145662308,
-0.016428455710411072,
0.007424768526107073,
0.05681193619966507,
0.04327390715479851,
0.024305257946252823,
-0.004435112699866295,
-0.015696173533797264,
-0.043991364538669586,
-0.03394480049610138,
0.008300038054585457,
-0.03694023936986923,
-... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4370",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Une trame de données contenant les types de données pris en charge. Tous les objets
dans la trame de données doivent utiliser l’un des types de données pris en charge.
Une liste nommée contenant au plus une trame de données. Tous les membres de la liste
doivent utiliser l’un des types de données pris en charge.
Une val... | [
-0.042230237275362015,
0.016776155680418015,
-0.034131426364183426,
0.0152562465518713,
0.030608369037508965,
0.030828265473246574,
0.026001309975981712,
0.0027360019739717245,
-0.050399284809827805,
-0.03256720304489136,
-0.025198183953762054,
0.0046613323502242565,
-0.05755615234375,
-0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5963,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4371",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
de données
directement, sans l’encapsuler au préalable dans une liste, vous pouvez ignorer cette étape.
Vous pouvez également ignorer cette étape si votre fonction retourne la valeur NULL.
Lors de la conversion d’une liste ou de l’obtention d’un élément particulier d’une liste,
choisissez l’une des fonctions suivantes ... | [
-0.04998784139752388,
-0.02835119515657425,
-0.026685543358325958,
-0.0071288589388132095,
0.032699115574359894,
0.05303201824426651,
0.020076032727956772,
-0.018056204542517662,
-0.059336043894290924,
-0.035743314772844315,
-0.03352481871843338,
0.030475208535790443,
-0.06617607921361923,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5964,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4371",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Lorsque vous effectuez chaque appel de fonction, un objet R est créé, que vous passerez
ultérieurement comme argument dans StoredProcedure , pour créer la procédure stockée
complète.
Lorsque tous les paramètres d’entrée et de sortie sont prêts, effectuez un appel au
constructeur StoredProcedure .
Utilisation
StoredProc... | [
-0.017888866364955902,
0.03572699800133705,
-0.0003310426836833358,
-0.014207755215466022,
0.058222606778144836,
0.056065283715724945,
0.010799380950629711,
0.022632518783211708,
-0.04433939605951309,
-0.05681498721241951,
-0.022947115823626518,
-0.0042173429392278194,
-0.06315814703702927,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5965,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4372",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez exécuter la procédure stockée de deux manières :
à l’aide de T-SQL, depuis n’importe quel client qui prend en charge les connexions à
l’instance SQL Server 2016 ou SQL Server 2017 ;
à partir d’un environnement R.
Les deux méthodes requièrent que la procédure stockée soit enregistrée dans la base de
données ... | [
-0.017518380656838417,
0.0348607674241066,
-0.027396373450756073,
-0.004443711135536432,
0.05214133858680725,
0.03526657819747925,
0.02938069961965084,
0.03461054340004921,
-0.0212065652012825,
-0.05753163620829582,
-0.03429831191897392,
-0.003377053653821349,
-0.04700970649719238,
0.00176... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5966,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "4373",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
requis par la procédure stockée.
Une préparation supplémentaire est nécessaire si vous souhaitez exécuter la procédure stockée
à partir du code R, et non à partir de SQL Server. Par exemple, si la procédure stockée nécessite
des valeurs d’entrée, vous devez définir ces paramètres d’entrée avant que la fonction puisse
ê... | [
-0.023189090192317963,
0.045922134071588516,
-0.009705622680485249,
0.02536769211292267,
0.07943093776702881,
0.04460056871175766,
0.014356881380081177,
0.02463366650044918,
-0.03403349593281746,
-0.053267478942871094,
-0.028073981404304504,
0.015750214457511902,
-0.06484822183847427,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 5967,
"contains_sku": false,
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"source": "4374",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
<- "Driver={ODBC Driver 13 for SQL
Server};Server=MyServer01;Database=AirlineTest;Trusted_Connection=Yes;"
sqlQueryAirline <- "SELECT TOP 10000 ArrDelay, CRSDepTime, DayOfWeek FROM
[AirlineDemoSmall]"
dsSqlFrom <- RxSqlServerData(sqlQuery = sqlQueryAirline, connectionString =
sqlConnFrom)
dsSqlTo <- RxSqlSe... | [
-0.0376264825463295,
-0.017965054139494896,
0.021637238562107086,
0.0347762294113636,
0.05238715559244156,
-0.03310247138142586,
0.06064378470182419,
0.0296744666993618,
0.007284820079803467,
-0.027662286534905434,
-0.021402444690465927,
-0.01718798838555813,
-0.09843072295188904,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
Dans la version mise à jour, la première ligne définit le nom de fonction. Le reste du code de la
solution R d’origine devient une partie de cette fonction.
R
data$CRSDepHour <- as.integer(trunc(data$CRSDepTime))
return(data)
}
xVars <- c("CRSDepTime")
sqlCompute <- RxInSqlServer(numTasks = 4, connect... | [
-0.04701797291636467,
0.007960685528814793,
0.00500756548717618,
0.017381146550178528,
0.04458731412887573,
0.004802092909812927,
0.024820568040013313,
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0.0056943... | {
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"total_pages": 6953
} |
Référence de sqlrutils
return(data)}
xVars <- c("CRSDepTime")
sqlCompute <- RxInSqlServer(numTasks = 4, connectionString = sqlConnTo)
if (rxSqlServerTableExists("cleanData", connectionString = sqlConnTo))
{rxSqlServerDropTable("cleanData")}
rxDataStep(inData = dsSqlFrom,
outFile =... | [
-0.02324606105685234,
-0.018895402550697327,
0.011958415620028973,
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-0.... | {
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} |
Scoring natif à l’aide de la fonction T-
SQL PREDICT avec le Machine Learning
SQL
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Azure Synapse Analytics
Découvrez comment utiliser le scoring natif avec la fonction T-SQL PREDICT afin d... | [
0.005681229755282402,
-0.02659597620368004,
0.002594187157228589,
-0.002600650768727064,
0.0511089488863945,
-0.001221188111230731,
0.049993280321359634,
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-0.03272174671292305,
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0.0... | {
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} |
les
entrées obligatoires suivantes :
Un modèle compatible basé sur un modèle et un algorithme pris en charge
Des données d’entrée, généralement définies sous forme de requête T-SQL
La fonction retourne des prédictions pour les données d’entrée ainsi que toutes les
colonnes de données sources que vous souhaitez passer.
... | [
-0.02291189506649971,
-0.014246693812310696,
-0.019661981612443924,
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0.018052922561764717,
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-0... | {
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} |
Toutes les éditions de SQL Server 2017 et versions ultérieures sur Windows et Linux
Azure SQL Managed Instance
Azure SQL Database
Azure SQL Edge
Azure Synapse Analytics
La fonction est activée par défaut. Il n’est pas nécessaire d’installer R ou Python ni
d’activer des fonctionnalités supplémentaires.
Les formats de mo... | [
-0.04231977090239525,
-0.025064272806048393,
0.023118261247873306,
0.012063863687217236,
0.07401648163795471,
0.013214755803346634,
0.029885632917284966,
0.03849717602133751,
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0.0... | {
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} |
Les algorithmes suivants sont pris en charge dans revoscalepy et RevoScaleR.
Algorithmes revoscalepy
rx_lin_mod
rx_logit
rx_btrees
rx_dtree
rx_dforest
Algorithmes RevoScaleR
rxLinMod
rxLogit
rxBTrees
rxDtree
rxDForest
Si vous devez utiliser un algorithme de MicrosoftML ou microsoftml, optez pour le
scoring en temps rée... | [
-0.04862619563937187,
-0.005865808110684156,
0.020861482247710228,
0.0023286074865609407,
0.04089248552918434,
-0.0026270628441125154,
0.058051299303770065,
0.01360443327575922,
-0.02467779628932476,
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-0.0045965989120304585,
-0.030638819560408592,
... | {
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} |
Dans cet exemple, vous créez un modèle à l’aide de RevoScaleR en R, puis appelez la
fonction de prédiction en temps réel à partir de T-SQL.
Exécutez le code suivant pour créer l’exemple de base de données et les tables
obligatoires.
SQL
SELECT TOP (1000) [id]
, CRIM
, ZN
, INDUS
, CH... | [
-0.04033232480287552,
0.014734010212123394,
0.006867037620395422,
0.006432363297790289,
0.07599910348653793,
0.016203057020902634,
0.04116876423358917,
0.026273716241121292,
-0.042002346366643906,
-0.043302733451128006,
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0.00388827221468091,
-0.07414766401052475,
0.00... | {
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} |
Utilisez l’instruction suivante pour remplir la table de données avec les données du jeu
de données iris.
SQL
Créez à présent une table pour stocker les modèles.
SQL
Le code suivant crée un modèle basé sur le jeu de données iris et l’enregistre dans la
table nommée models.
SQL
, "Petal.Length" float not null, "Petal.... | [
-0.04467492178082466,
0.01566772535443306,
-0.015704449266195297,
0.022681336849927902,
0.03485913947224617,
0.007364231161773205,
0.061629392206668854,
0.0382479727268219,
-0.012656516395509243,
-0.055247142910957336,
-0.008264746516942978,
-0.0030419365502893925,
-0.08101721853017807,
0.... | {
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} |
Vous pouvez exécuter une instruction telle que la suivante pour afficher le modèle
stocké au format binaire :
SQL
L’instruction PREDICT simple suivante obtient une classification à partir du modèle
d’arbre de décision à l’aide de la fonction de scoring natif. Elle prédit les espèces d’iris
en fonction des attributs que... | [
-0.04278957471251488,
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-0.03014724887907505,
0.01184979360550642,
0.028785834088921547,
0.052168119698762894,
0.03883500397205353,
0.038275618106126785,
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} |
Commentaires
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Fonction T-SQL PREDICT
Documentation sur SQL Machine Learning
Machine Learning et IA avec ONNX dans SQL Edge
Déploiement et prédictions avec un modèle ONNX dans Azure SQL Edge
Scorer des modèles ... | [
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0.018712805584073067,
0.033518098294734955,
0.06945416331291199,
0.017414260655641556,
0.030483748763799667,
0.02733616903424263,
-0.021757641807198524,
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0.011756119318306446,
0.007669495418667793,
-0.0614691786468029,
0.012... | {
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} |
Obtenir des informations sur les
packages Python
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2017 (14.x) et versions ultérieures
Azure SQL
Managed Instance
Cet article explique comment obtenir des informations sur les packages Python installés,
notamment les versions et les emplacements d’installation, sur Azure ... | [
-0.004966973792761564,
0.009447523392736912,
-0.0022672838531434536,
0.041713591665029526,
0.055636387318372726,
0.00900814775377512,
0.05418932065367699,
0.028503360226750374,
-0.02791886404156685,
-0.03187684342265129,
-0.038770679384469986,
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-0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Exécutez l’instruction SQL suivante si vous souhaitez vérifier la bibliothèque par défaut
de l’instance actuelle. Cet exemple renvoie la liste des dossiers inclus dans la variable
sys.path Python. La liste comprend le répertoire actuel et le chemin d’accès de la
bibliothèque standard.
SQL
Pour en savoir plus sur la va... | [
-0.008250604383647442,
0.0378594808280468,
-0.020030541345477104,
0.004068897105753422,
0.0734090730547905,
0.011667612940073013,
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} |
Pour plus d’informations sur la version de Python incluse, consultez les Versions de
Python et de R.
Par défaut, les packages Python sont actualisés grâce aux Service Packs et aux mises à
jour cumulatives. Des packages supplémentaires et des mises à niveau de version
complètes de composants de base Python sont possible... | [
-0.0019668377935886383,
0.041032832115888596,
-0.006658145226538181,
-0.001724387053400278,
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0.02528400719165802,
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"is_summary": false,
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"source": "4386",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous avez installé un package Python et que vous souhaitez vous assurer qu’il est
disponible pour une instance SQL Server donnée, vous pouvez exécuter une procédure
stockée pour rechercher le package et renvoyer des messages.
Par exemple, le code suivant recherche le package scikit-learn . Si le package est
trouvé, ... | [
-0.004780378192663193,
0.021629707887768745,
0.0024514254182577133,
0.012858808040618896,
0.04017653316259384,
0.01813705638051033,
0.03492220118641853,
0.00257781520485878,
-0.009902261197566986,
-0.055952515453100204,
-0.03782534599304199,
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0.0... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "4387",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
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| Obtenir de l’aide sur Microsoft Q&A
Installer de nouveaux packages Python avec sqlmlutils
Étapes suivantes
Yes
No | [
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-0.009065547958016396,
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} |
Installer des packages Python avec
sqlmlutils
Article • 02/01/2025
S’applique à :
SQL Server 2019 (15.x)
Azure SQL Managed Instance
Cet article explique comment utiliser les fonctions du package sqlmlutils
pour installer
de nouveaux packages Python sur une instance d’Azure SQL Managed Instance Machine
Learning Serv... | [
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} |
Pour vérifier la version de Python sur une instance SQL Server déterminée, utilisez
la commande T-SQL suivante.
SQL
La bibliothèque de packages Python se trouve dans le dossier Program Files de
votre instance SQL Server et, par défaut, l’installation dans ce dossier requiert des
autorisations d’administrateur. Pour plu... | [
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} |
Les packages utilisés pour le développement Web ou d’autres tâches qui ne
bénéficient pas de l’exécution dans SQL Server
Il n’est pas possible d’installer le package Python TensorFlow à l’aide de
sqlmlutils. Pour plus d’informations ainsi qu’une solution de contournement,
consultez Problèmes connus dans SQL Server Mach... | [
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} |
client. Ne décompressez pas le fichier.
3. Ouvrez une invite de commandes et exécutez les commandes suivantes pour
installer le package sqlmlutils. Remplacez le chemin d’accès complet par le fichier
zip sqlmlutils que vous avez téléchargé (cet exemple suppose que le fichier
téléchargé est c:\temp\sqlmlutils-1.0.0.zip )... | [
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Si l’ordinateur client que vous utilisez pour vous connecter à SQL Server n’est pas
connecté à Internet, vous pouvez utiliser pip sur un ordinateur disposant d’un accès à
Internet pour télécharger le package et tous les packages dépendants dans un dossier
local. Vous copiez ensuite le dossier sur l’ordinateur client su... | [
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} |
Vous pouvez maintenant utiliser le package dans un script Python dans SQL Server. Par
exemple :
SQL
Si vous souhaitez supprimer le package text-tools, utilisez la commande Python
suivante sur l’ordinateur client, en utilisant la même variable de connexion que celle que
vous avez définie précédemment.
Python
Le package ... | [
-0.037039101123809814,
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} |
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Pour des informations sur les packages Python installés dans SQL Server Machine
Learning Services, consultez Obtenir des informations sur les packages Python.
Pour plus d’informations sur l’insta... | [
0.03791408985853195,
0.0007269949419423938,
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} |
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