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:
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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。
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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 的每个新的累积更新均包含以前的累积更新中包含的所有修补程序和所有安全修补程序。 查看 SQL Server 的最新累积更新:
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。