3.10.5 ML_PREDICT_TABLE

ML_PREDICT_TABLE 为整个未标记数据表生成预测并将结果保存到输出表。预测是并行进行的。

ML_PREDICT_TABLE 是一个计算密集型过程。建议通过将大表拆分为较小的表来将操作限制为 10 到 100 行的批次。

需要加载模型才能运行 ML_PREDICT_TABLE。请参阅第 3.9.3 节，“加载模型”。

ML_PREDICT_TABLE 语法

CALL sys.ML_PREDICT_TABLE(table_name, model_handle, output_table_name);

ML_PREDICT_TABLE 参数：

  • table_name：指定输入表的完全限定名称 ( schema_name.table_name)。输入表应包含与训练数据集相同的特征列，但不包含目标列。

  • model_handle: 指定模型句柄或包含模型句柄的会话变量

  • output_table_name：指定存储预测的表。如果表不存在，则创建该表。必须指定完全限定的表名 ( schema_name.table_name)。如果该表已经存在，则返回错误。

语法示例

  • 一个典型的用法示例，它指定要为其生成预测的表的完全限定名称、包含模型句柄的会话变量以及完全限定的输出表名称： 

    CALL sys.ML_PREDICT_TABLE('ml_data.iris_test', @iris_model, 
'ml_data.iris_predictions');