[SQL Server][Machine Learning]Realtime評分(預測)

測試環境訓練好模型,正式上場預測前,我們會需要再建立一段R的評分程式碼,並且以字串的方式包在外部預存程序介面內(sp_execute_external_script),透過讀取序列化後的模型在R的環境執行預測。

但這樣的方式還是多了點麻煩,第一個是程式的可讀性,第二個則是正式環境的資料庫必需依賴R的環境作運算,要解決這個問題,也許可以試試看SQL2016就推出的Realtime評分(sp_rxPredict)或是SQL 2017推出的原生(Native)評分方式,更即時更原生的方式執行。

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[SQL Server][Machine Learning]建模時發生記憶體不足(failure to allocate requested memory)

最近想把某個問題的答題方式從線性迴歸改用決策樹演算法,使用sp_execute_external_script呼叫revoscaler下的rxDTree演算法建模時,出現了外部指令碼錯誤 : failure to allocate requested memory訊息,相同的資料量,線性模型rxFastLinear卻可以處理,筆記偵錯之路。

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