SQL 기계 학습을 사용하는 Python 및 R 자습서용 아이리스 데모 데이터

아티클
07/12/2024

적용 대상: SQL Server 2016(13.x) 이상 Azure SQL Managed Instance

이 연습에서는 아이리스 꽃 데이터 세트의 데이터를 저장할 데이터베이스를 만들고 동일한 데이터를 기반으로 모델을 만듭니다. 아이리스 데이터는 R 및 Python 배포판 모두에 포함되며, SQL 기계 학습용 기계 학습 자습서에서 사용됩니다.

이 연습을 완료하려면 SQL Server Management Studio 또는 T-SQL 쿼리를 실행할 수 있는 다른 도구가 있어야 합니다.

이 데이터 세트를 사용하는 자습서 및 빠른 시작에는 다음이 포함됩니다.

빠른 시작: Python에서 예측 모델 만들기 및 점수 매기기

데이터베이스 생성

SQL Server Management Studio를 시작하고 새 쿼리 창을 엽니다.
이 프로젝트에 대한 새 데이터베이스를 만들고 새 데이터베이스를 사용하도록 쿼리 창의 컨텍스트를 변경합니다.
```
CREATE DATABASE irissql
GO
USE irissql
GO
```
데이터를 저장할 테이블 하나와 학습된 모델을 저장할 테이블을 포함한 몇 가지 빈 테이블을 추가합니다. iris_models 테이블은 다른 연습에서 생성된 직렬화된 모델을 저장하는 데 사용됩니다.

다음 코드는 학습 데이터용 테이블을 만듭니다.
```
DROP TABLE IF EXISTS iris_data;
GO
CREATE TABLE iris_data (
  id INT NOT NULL IDENTITY PRIMARY KEY
  , "Sepal.Length" FLOAT NOT NULL, "Sepal.Width" FLOAT NOT NULL
  , "Petal.Length" FLOAT NOT NULL, "Petal.Width" FLOAT NOT NULL
  , "Species" VARCHAR(100) NOT NULL, "SpeciesId" INT NOT NULL
);
```
다음 코드를 실행하여 학습된 모델을 저장하는 데 사용되는 테이블을 만듭니다. PYTHON(또는 R) 모델을 SQL Server에 저장하려면 직렬화되어 varbinary(max) 형식의 열에 저장되어야 합니다.
```
DROP TABLE IF EXISTS iris_models;
GO

CREATE TABLE iris_models (
  model_name VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT('default model') PRIMARY KEY,
  model VARBINARY(MAX) NOT NULL
);
GO
```
일반적으로 모델 내용 외에도 모델 이름, 학습된 날짜, 원본 알고리즘 및 매개 변수, 원본 데이터 등과 같은 다른 유용한 메타데이터에 대한 열을 추가합니다. 지금은 간단하게 유지하고 모델 이름만 사용합니다.

테이블 채우기

R 또는 Python에서 기본 제공되는 아이리스 데이터를 가져올 수 있습니다. Python 또는 R을 사용하여 데이터를 데이터 프레임에 로드한 다음, 데이터베이스의 테이블에 삽입할 수 있습니다. 외부 세션의 학습 데이터를 테이블로 이동하는 것은 다단계 프로세스입니다.

원하는 데이터를 가져오는 저장 프로시저를 디자인합니다.
저장 프로시저를 실행하여 실제로 데이터를 가져옵니다.
검색된 데이터를 저장해야 하는 위치를 지정하는 INSERT 문을 작성합니다.

Python이 통합된 시스템에서 Python 코드를 사용하여 데이터를 로드하는 다음 저장 프로시저를 만듭니다.

CREATE PROCEDURE get_iris_dataset
AS
BEGIN
EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python', 
@script = N'
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
iris_data = pandas.DataFrame(iris.data)
iris_data["Species"] = pandas.Categorical.from_codes(iris.target, iris.target_names)
iris_data["SpeciesId"] = iris.target
', 
@input_data_1 = N'', 
@output_data_1_name = N'iris_data'
WITH RESULT SETS (("Sepal.Length" float not null, "Sepal.Width" float not null, "Petal.Length" float not null, "Petal.Width" float not null, "Species" varchar(100) not null, "SpeciesId" int not null));
END;
GO

이 코드를 실행하면 "명령이 완료되었습니다."라는 메시지가 표시되어야 합니다. 이는 저장 프로시저가 사양에 따라 생성되었음을 의미합니다.

또는 R 통합이 있는 시스템에서 R을 대신 사용하는 프로시저를 만듭니다.

CREATE PROCEDURE get_iris_dataset
AS
BEGIN
EXEC sp_execute_external_script @language = N'R', 
@script = N'
library(RevoScaleR)
data(iris)
iris$SpeciesID <- c(unclass(iris$Species))
iris_data <- iris
', 
@input_data_1 = N'', 
@output_data_1_name = N'iris_data'
WITH RESULT SETS (("Sepal.Length" float not null, "Sepal.Width" float not null, "Petal.Length" float not null, "Petal.Width" float not null, "Species" varchar(100) not null, "SpeciesId" int not null));
END;
GO

테이블을 실제로 채웁니다. 저장 프로시저를 실행하고 데이터를 쓸 테이블을 지정합니다. 실행 시 저장 프로시저는 Python 또는 R 코드를 실행하여 기본 제공 Iris 데이터 집합을 로드한 다음 데이터를 iris_data 테이블에 삽입합니다.
```
INSERT INTO iris_data ("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "Species", "SpeciesId")
EXEC dbo.get_iris_dataset;
```
T-SQL을 처음 접하는 경우 INSERT 문은 새 데이터만 추가한다는 점에 유의하세요. 해당 문은 기존 데이터를 확인하거나, 테이블을 삭제하고 다시 작성하지 않습니다. 테이블에서 동일한 데이터의 복사본을 여러 개 가져오지 않도록 하려면 먼저 다음 문(TRUNCATE TABLE iris_data)을 실행할 수 있습니다. T-SQL TRUNCATE TABLE 문은 기존 데이터를 삭제하지만 테이블의 구조를 그대로 유지합니다.

데이터 쿼리

유효성 검사 단계로, 쿼리를 실행하여 데이터가 업로드되었는지 확인합니다.

개체 탐색기의 데이터베이스에서 irissql 데이터베이스를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 새 쿼리를 시작합니다.

몇 가지 간단한 쿼리를 실행합니다.

SELECT TOP(10) * FROM iris_data;
SELECT COUNT(*) FROM iris_data;

다음 단계

다음 빠른 시작에서는 기계 학습 모델을 만들고 테이블에 저장한 다음 모델을 사용하여 예측 결과를 생성합니다.

빠른 시작: Python에서 예측 모델 만들기 및 점수 매기기

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SQL 기계 학습을 사용하는 Python 및 R 자습서용 아이리스 데모 데이터

데이터베이스 생성

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