Dados de demonstração do Iris para tutoriais de Python e R com machine learning do SQL

Artigo
05/30/2023

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) e versões posteriores Instância Gerenciada de SQL do Azure

Neste exercício, crie um banco de dados para armazenar dados do conjunto de dados de flores do Iris e modelos baseados nos mesmos dados. Os dados do Iris são incluídos nas distribuições do R e do Python e são usados nos tutoriais de machine learning do SQL Server.

Para concluir este exercício, você deve ter o SQL Server Management Studio ou outra ferramenta que possa executar consultas T-SQL.

Os tutoriais e guias de início rápido que usam esse conjunto de dados incluem o seguinte:

Início Rápido: Criar e pontuar um modelo preditivo no Python

Criar o banco de dados

Inicie o SQL Server Management Studio e abra uma nova janela de Consulta.
Crie um novo banco de dados para este projeto e altere o contexto de sua janela Consulta para usar o novo banco de dados.
```
CREATE DATABASE irissql
GO
USE irissql
GO
```

Adicione algumas tabelas vazias: uma para armazenar os dados e outra para armazenar os modelos treinados. A tabela iris_models é usada para armazenar modelos serializados gerados em outros exercícios.

O código a seguir cria a tabela para os dados de treinamento.

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
);

Execute o código a seguir para criar a tabela usada para armazenar o modelo treinado. Para salvar modelos de Python (ou R) no SQL Server, eles devem ser serializados e armazenados em uma coluna do tipo varbinary(max) .
```
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
```
Além do conteúdo do modelo, normalmente, você também adicionaria colunas a outros metadados úteis, como o nome do modelo, a data em que foi treinado, o algoritmo de origem e os parâmetros, os dados de origem e assim por diante. Por enquanto, vamos manter isso simples e usar apenas o nome do modelo.

Popular a tabela

É possível obter dados internos do Iris do R ou do Python. Você pode usar o Python ou o R para carregar os dados em um quadro de dados e, em seguida, inseri-los em uma tabela no banco de dados. Mover dados de treinamento de uma sessão externa para uma tabela é um processo de várias etapas:

Crie um procedimento armazenado que obtenha os dados desejados.
Execute o procedimento armazenado para realmente obter os dados.
Construa uma instrução INSERT para especificar onde os dados recuperados devem ser salvos.

Em sistemas com integração do Python, crie o procedimento armazenado a seguir que usa o código Python para carregar os dados.

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

Ao executar esse código, você deverá receber a mensagem "Comandos concluídos com êxito". Tudo isso significa que o procedimento armazenado foi criado de acordo com suas especificações.

Como alternativa, em sistemas com a integração do R, crie um procedimento que usa R em vez disso.

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

Para realmente popular a tabela, execute o procedimento armazenado e especifique a tabela em que os dados devem ser escritos. Quando executado, o procedimento armazenado executa o código Python ou R, que carrega o conjunto de dados interno do Iris e, em seguida, insere os dados na tabela iris_data.
```
INSERT INTO iris_data ("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width", "Species", "SpeciesId")
EXEC dbo.get_iris_dataset;
```
Se você for novato no T-SQL, lembre-se de que a instrução INSERT só adiciona novos dados; ela não verificará os dados existentes ou excluirá e recompilará a tabela. Para evitar a obtenção de várias cópias dos mesmos dados em uma tabela, você pode executar esta instrução primeiro: TRUNCATE TABLE iris_data. A instrução T-SQL TRUNCATE TABLE exclui os dados existentes, mas mantém a estrutura da tabela intacta.

Consultar os dados

Como uma etapa de validação, execute uma consulta para confirmar se os dados foram carregados.

No Pesquisador de Objetos, em "Bancos de dados", clique com o botão direito do mouse no banco de dados irissql e inicie uma nova consulta.

Execute algumas consultas simples:

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

Próximas etapas

No início rápido a seguir, você criará um modelo de machine learning e o salvará em uma tabela. Em seguida, usará o modelo para gerar resultados previstos.

Início rápido: criar e pontuar um modelo preditivo no Python