Sintomi
Si supponga di usare la funzione PREDICT o sp_rxPredict in SQL Server 2017 ML Services negli scenari seguenti:
- Quando si usa la funzione PREDICT per generare valori predicati o punteggi basati su un modello rxDTree, rxDForest o rxBTrees e le colonne necessarie per eseguire la stima mancano nei dati di input della clausola WITH, l'esecuzione avrebbe esito negativo senza un messaggio di errore dettagliato che indichi quale colonna manca.
- Il tasso di apprendimento nei modelli ad albero (rxDtree, rxBtrees e rxDforest) non è stato incluso nel modello in tempo reale serializzato. Di conseguenza, dopo la non serializzazione veniva utilizzato un valore predefinito (0,1) anziché il valore specificato dall'utente. Ciò influisce sia sul punteggio in tempo reale che sul punteggio nativo quando si usano le funzioni sp_rxPredict e PREDICT .
Risoluzione
Questo problema è stato risolto nel seguente aggiornamento cumulativo per SQL Server:
Aggiornamento cumulativo 4 per SQL Server 2017
Informazioni sugli aggiornamenti cumulativi per SQL Server:
Ogni nuovo aggiornamento cumulativo per SQL Server contiene tutte le correzioni rapide e di sicurezza incluse nell'aggiornamento cumulativo precedente. Vedere gli aggiornamenti cumulativi più recenti per SQL Server:
Aggiornamento cumulativo più recente per SQL Server 2017
Stato
Microsoft ha confermato che si tratta di un problema relativo ai prodotti elencati nella sezione "Si applica a".
Riferimenti
Informazioni sulla terminologia utilizzata da Microsoft per descrivere gli aggiornamenti software.