funktion ai_predict_value

Gäller för: Databricks SQL Databricks Runtime 19.3 och senare

ai_predict_value() tränar en regressionsmodell från rader där målkolumnen inte NULL finns och förutsäger målet för rader där den är NULL. Funktionen returnerar endast de rader den poängsätter och lägger till en prediktionskolumn till indatakolumnerna.

Requirements

• Ett Pro- eller Serverless SQL-lager, eller ett kluster som kör Databricks Runtime 19.3 eller högre
• Registrera din arbetsyta i förhandsvisningen av Predictive AI Functions . Se Hantera förhandsversioner av Azure Databricks.

Syntax

ai_predict_value(
  input => TABLE(input),
  target_col => target_col,
  feature_cols => feature_cols
  [, seed => seed]
)

Arguments

Skicka alla skalärargument vid namn. Du kan passera input med namn eller position.

• input är den tabellvärda indata som innehåller träningsraderna och raderna som ska poängsättas. Rader där målkolumnen inte NULL är tränar modellen. Rader där målkolumnen är NULL poängsätts.
• target_col är en konstant STRING som namnger den numeriska målkolumnen. Kolumnen måste vara en toppkolumn och får inte förekomma i feature_cols.
• feature_cols är en icke-tom konstant ARRAY<STRING> som namnger funktionskolumnerna. Varje funktion måste vara en toppnivå-numerisk, boolesk eller strängkolumn.
• seed (valfritt) är ett integralt värde som initierar pseudorandomiseringar som används under modellträning. Standardvärdet är 0.

Returns

Funktionen returnerar en tabell som innehåller indataraderna där målkolumnen är NULL. Utdata behåller alla indatakolumner och läggs <target_col>_prediction till som en DOUBLE.

Om inga indatarader har ett NULL mål returnerar funktionen en tom tabell.

Example

Följande exempel tränar på rader med kända intäkter och förutspår intäkter för butiker där det saknas:

WITH sales AS (
  SELECT * FROM VALUES
    (1, 10.0, 'east', 120.0),
    (2, 12.0, 'east', 135.0),
    (3, 15.0, 'west', 160.0),
    (4, 18.0, 'west', 190.0),
    (5, 20.0, 'east', 205.0),
    (6, 24.0, 'west', 240.0),
    (7, 16.0, 'east', NULL),
    (8, 22.0, 'west', NULL)
  AS sales(store_id, advertising_spend, region, revenue)
)
SELECT store_id, revenue_prediction
FROM ai_predict_value(
  input => TABLE(sales),
  target_col => 'revenue',
  feature_cols => ARRAY('advertising_spend', 'region'),
  seed => 42
)
ORDER BY store_id;

Limitations

• Varje anrop stöder en målkolumn och tränar en ny modell. Funktionen behåller inte modellen för återanvändning.
• Mål- och funktionskolumner måste vara toppnivåkolumner. Nästlade fält stöds inte.
• Inmatningen måste innehålla minst en rad med en icke-målNULL .
• Indata får inte redan innehålla en kolumn som heter <target_col>_prediction.

Feltillstånd

För ogiltiga kolumner, typer eller argument, se AI_PREDICT_INVALID_PARAMETER felvillkor. För otillräcklig träningsdata, se AI_PREDICT_INSUFFICIENT_TRAINING_DATA felvillkor.

Relaterade funktioner

För att förutsäga en klassetikett, använd ai_predict_class funktion. För andra AI-funktioner, se Transformera ostrukturerad data med AI-funktioner.