PREDICT (Transact-SQL)

構文

PREDICT  
(  
  MODEL = @model | model_literal,  
  DATA = object AS <table_alias>
)  
WITH ( <result_set_definition> )  

<result_set_definition> ::=  
  {  
    { column_name  
      data_type  
      [ COLLATE collation_name ]  
      [ NULL | NOT NULL ]  
    }  
      [,...n ]  
  }  

MODEL = @model | model_literal  

PREDICT  
(  
  MODEL = <model_object>,
  DATA = object AS <table_alias>
  [, RUNTIME = ONNX ]
)  
WITH ( <result_set_definition> )  

<result_set_definition> ::=  
  {  
    { column_name  
      data_type  
      [ COLLATE collation_name ]  
      [ NULL | NOT NULL ]  
    }  
      [,...n ]  
  }  

<model_object> ::=
  {
    model_literal
    | model_variable
    | ( scalar_subquery )
  }

MODEL パラメーターは、スコア付けまたは予測に使用するモデルを指定するために使用されます。 モデルは、変数、リテラル、またはスカラー式として指定されます。

PREDICT は RevoScaleR と revoscalepy パッケージを使用してトレーニングされたモデルをサポートします。

MODEL パラメーターは、スコア付けまたは予測に使用するモデルを指定するために使用されます。 モデルは、変数、リテラル、またはスカラー式として指定されます。

Azure SQL Managed Instance では、 PREDICT は RevoScaleR パッケージと revoscalepy パッケージを使用してトレーニングされたモデル を サポートしています。

MODEL パラメーターは、スコア付けまたは予測に使用するモデルを指定するために使用されます。 モデルは、変数、リテラル、スカラー式、またはスカラー サブクエリとして指定されます。

Azure Synapse Analytics では、PREDICT は Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式のモデルをサポートしています。 詳細については、 ONNX を参照してください。

RUNTIME = ONNX

モデルの実行に使用される機械学習エンジンを示します。 RUNTIME パラメーターの値は常に ONNX です。 Azure Synapse Analytics には、 RUNTIME パラメーターが必要です。 RUNTIME = ONNX引数は、Azure Synapse Analytics でのみ使用できます。

解説

PREDICT 関数は、SQL Server 2017 以降のすべてのエディションで、Windows および Linux 上でサポートされています。 を使用するために、PREDICT を有効にする必要はありません。

使用するモデルは、RevoScaleR または revoscalepy パッケージからサポートされているアルゴリズムのいずれかを使用して作成されている必要があります。 現在サポートされているモデルの一覧については、PREDICT T-SQL 関数を使用したネイティブ スコアリングに関するページを参照してください。

ONNX モデル形式に変換できるアルゴリズムがサポートされています。

ONNX モデル形式、および RevoScaleR または revoscalepy パッケージからサポートされているアルゴリズムのいずれかを使用して作成したモデルに変換できるアルゴリズムがサポートされています。 RevoScaleR および revoscalepy で現在サポートされているアルゴリズムの一覧については、PREDICT T-SQL 関数を使用したネイティブ スコアリングに関するページを参照してください。

SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
    DATA = dbo.mytable AS d) WITH (Score FLOAT) AS p;

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1);

SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = @model,
    DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;

前の例のクエリは、スカラー サブクエリとして MODEL を指定することにより、ビューを作成するように書き換えることができます。

CREATE VIEW predictions
AS
SELECT d.*, p.Score
FROM PREDICT(MODEL = (SELECT test_model FROM scoring_model WHERE model_id = 1),
             DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH (Score FLOAT) AS p;

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');

INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d) WITH(score FLOAT) AS p;

DECLARE @model VARBINARY(max) = (SELECT model FROM scoring_model WHERE model_name = 'ScoringModelV1');

INSERT INTO loan_applications (c1, c2, c3, c4, score)
SELECT d.c1, d.c2, d.c3, d.c4, p.score
FROM PREDICT(MODEL = @model, DATA = dbo.mytable AS d, RUNTIME = ONNX) WITH(score FLOAT) AS p;