Belirtiler
Aşağıdaki senaryolarda SQL Server 2017 ML Services'de PREDICT veya sp_rxPredict işlevini kullandığınızı varsayalım:
- Bir rxDTree, rxDForest veya rxBTrees modeline dayalı olarak öngörülen değerler veya puanlar oluşturmak için TAHMİN işlevini kullanırsanız ve tahmini yapmak için gereken sütunlar WITH yan tümcesinin giriş verilerinden eksikse, yürütme hangi sütunun eksik olduğunu belirten ayrıntılı bir hata iletisi olmadan başarısız olur.
- Ağaç modellerindeki (rxDtree, rxBtrees ve rxDforest) öğrenme oranı serileştirilmiş gerçek zamanlı modele dahil edilmemiştir. Bu nedenle, seri durumdan çıkarma sonrasında kullanıcı tarafından belirtilen değer yerine varsayılan değer (0,1) kullanılıyordu. Bu, sp_rxPredict ve TAHMİN işlevlerini kullandığınızda hem gerçek zamanlı puanlamayı hem de yerel puanlamayı etkiler.
Çözüm
Bu sorun, SQL ServerSQL Server için aşağıdaki toplu güncelleştirmede düzeltildi:
Cumulative update 4 for SQL ServerSQL Server 2017
SQL Server toplu güncelleştirmeleri hakkında:
SQL Server için her yeni toplu güncelleştirme, önceki toplu güncelleştirmeye dahil edilen tüm düzeltmeleri ve tüm güvenlik düzeltmelerini içerir. SQL Server için en son toplu güncelleştirmelere göz atın:
En son toplu güncelleştirme SQL ServerSQL Server 2017
Durum
Microsoft bunun, "Şunlar için geçerlidir" bölümünde listelenen Microsoft ürünlerinde sorun olduğunu doğrulamıştır.
Başvurular
Microsoft'un yazılım güncelleştirmelerini tanımlamak için kullandığı terminoloji hakkında bilgi edinin.