在本博客中，我将从第1部分继续介绍如何在Rstudio中构建机器学习模型，并直接在SAP HANA中执行，而无需将数据移出HANA。在这一部分中，我还将举例说明如何将机器学习模型引入生产就绪环境。
我将演示如何在不将培训数据移动到R客户端的情况下，从RStudio或SAP HANA上您首选的R GUI构建机器学习模型。此方法允许使用SAP HANA进行快速交互式机器学习培训和部署。
内容：
机器学习用例。评估机器学习模型。使用SAP HANA
1将模型部署到生产中。SAP HANA机器学习–所有直接从R执行的交互
本博客中介绍的用例是一个相当简单的数据集。我选择了这个数据集，这样您就可以在您自己的环境中重新执行我显示的步骤。数据科学的挑战是一个经典的监督二进制分类。我们的目标是建立一个机器学习模型来识别2型糖尿病患者怀孕：怀孕次数葡萄糖：口服葡萄糖耐量试验中2小时的葡萄糖血浆葡萄糖浓度血压：血压血压（mm Hg）三头肌：皮肤厚度三头肌皮褶厚度（mm）胰岛素：胰岛素2小时血清（μU/ml）体重：BMI体重指数（体重单位kg/（身高单位m）^2）谱系：糖尿病谱系功能年龄：以年为单位的年龄糖尿病：结果类变量（0或1）。768个中的268个是1，其余的是0.
2。创建和评估机器学习模型。
在这个博客中，我主要关注机器学习模型的评估和部署。在以后的博客文章中，大数据是什么，我将展示如何准备机器学习模型中的数据。数据准备步骤对于挤出训练数据中所有可能的信息，大数据现状，从而获得性能良好的模型至关重要。
从头开始创建机器学习模型并将模型保存到SAP HANA。
模型现在已经构建并保存–这可以在SAP HANA Studio中验证：
如上所示，什么是大数据云计算，该模型现在存储为PMML格式（预测标记模型语言）。
评估机器学习模型
接收器工作特性（ROC）曲线用于评估预测2类结果的连续测量的准确性（双变量分类）。在市场营销、销售、医学等领域，ROC曲线用于评估机器学习模型的可用性已有很长的历史。在坚果壳中，ROC曲线有助于确定构建机器学习模型是否比随机选择提供更好的结果，但是它也有助于确定真阳性和假阴性的最佳阈值。这在用例中是非常有价值的，例如，与客户联系会产生成本。下面是保险用例的ROC曲线。选择大约20%（x轴）的最有可能的客户产生大约50%的总客户有兴趣购买额外的保险。
生成上述ROC曲线和计算曲线下面积（AUC）所需的代码。这里最重要的是hanaml.Auc公司PAL算法，计算AUC得分并创建一个具有ROC值的表。
该表hanaml.Auc公司函数构建已经准备好可视化，因为它包含假阳性和真阳性的预计算点。
简单的R代码需要图表（创建同一图表的3种不同方法）：
对训练和测试数据的机器学习模型进行评分：
分类机器学习模型的混淆矩阵。
而使用hanaml.mission.matrix文件我将在下面的函数中显示更多综合说明法。
使用插入符号混淆矩阵函数：
构建更全面的混淆矩阵。我在StackOverflow上找到了一些代码片段(https://stackoverflow.com/questions/23891140/r-how-to-visualize-conflusion-matrix-using-the-caret-package/42940553)为了满足我的需要，我对它进行了改进和改变。我将在我的GitHub中发布代码（参见下面的链接）。
（我的函数的屏幕截图，它创建了一个摘要混淆矩阵和选定的KPI–值来自另一个模型）。功能在我的github上可用。
3。使用SAP HANA将模型部署到生产环境
将ML模型从SAP HANA加载回R环境。实际上，您并没有将模型加载到本地R环境中—只是关于模型的元数据。
在撰写本博客时，有必要进行一个小的预处理步骤，以便R认识到从SAP HANA加载的模型是一个ML模型。如下图所示，我实际上训练了一个模型，但是只有一些记录。这一步显然非常快，因为训练行很小，而且如上所述，只需要允许在下一步覆盖保存的模型。
模型大小只有2行：
加载存储在SAP HANA中的模型。如下图所示，模型大小现在是401行，与实际的PMML模型相对应。
将模型应用于新数据–预测结果并将结果存储在SAP HANA中：
在SAP HANA Studio中，我们现在有一个包含所有预测和预测置信度的新表。
调度模型。
有多种方式安排重新训练或应用新数据的机器学习模型。我选择了一种简单的方法来使用Windows任务调度器，它内置于Windows 10中。
在任务调度器中创建新任务。
监视计划的作业。下面我展示了在新的患者数据中预测糖尿病的计划任务。作业将在我选择的时间间隔内无人运行。
如果您愿意，实际上有一个R包为您进行任务调度。
包"taskscheduleR"允许GUI和脚本方法。
对于脚本方法，这里是一个管理计划的示例。
如果您使用的是RStudio taskscheduleR，则可以实际上是作为一个插件嵌入如下：
我希望你喜欢我展示如何构建的博客文章，评估机器学习模型并将其部署到生产计划状态，购物返现，创建新的预测并将结果存储在SAP HANA表中。
