KB4078288-修复：对于 SQL Server 2017 ML 服务中的树/林模型，PREDICT 函数不返回缺少列或处理学习参数的错误消息

症状

假设在以下情况下，在 SQL Server 2017 ML 服务中使用 PREDICT 或 sp_rxPredict 函数：

• 当使用 PREDICT 函数生成基于 rxDTree、 rxDForest或 rxBTrees 模型的 PREDICATED 值或分数时，如果从 WITH 子句的输入数据中缺少进行预测所需的列，则执行操作将失败，并且不会显示详细的错误消息，指出缺少哪一列。

• 序列化的实时模型中不包含树模型（rxDtree、 rxBtrees和 rxDforest）中的学习率。 因此，在 unserialization 后使用的是默认值（0.1），而不是用户指定的值。 这会在你使用sp_rxPredict 和 预测 函数时影响实时计分和本机评分。

解决方案

在 SQL Server 的以下累积更新中修复了此问题：

       SQL Server 2017 的累积更新4

状态

Microsoft 已确认这是在“适用范围”部分中列出的 Microsoft 产品存在的问题。

参考

了解 Microsoft 用于描述软件更新的 术语。