現象
次のシナリオでは、SQL Server 2017 ML サービスの PREDICT 関数または sp_rxPredict 関数を使用することを前提としています。
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PREDICT関数を使用して、 rxDTree、 RxDForest、またはrxbtreesモデルに基づいて、状況依存の値またはスコアを生成するときに、予測を作成するために必要な列が WITH 句の入力データにない場合は、不足している列を示す詳細なエラーメッセージが表示されることなく実行が失敗します。
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ツリーモデルの学習速度 (rxDtree、 Rxbtrees、 rxDforest) は、シリアル化されたリアルタイムモデルに含まれていませんでした。 そのため、アンシリアル化後に、ユーザー指定の値ではなく、既定値 (0.1) が使用されていました。 これは、 sp_rxPredict 関数と 予測 関数を使用するときに、リアルタイムのスコアリングとネイティブのスコアリングの両方に影響します。
解決方法
この問題は、SQL Server の次の累積的な更新プログラムで修正されています。
SQL Server 用の新しい累積更新プログラムには、以前の累積的な更新プログラムに含まれていたすべての修正プログラムとすべてのセキュリティ修正が含まれています。 SQL Server の最新の累積的な更新プログラムを確認します。
状態
マイクロソフトでは、この問題をこの資料の対象製品として記載されているマイクロソフト製品の問題として認識しています。
関連情報
ソフトウェアの更新を説明するために Microsoft が使用する 用語について説明します。
