Configuración del cliente de aprendizaje automático Python para SAP HANA

Para trabajar eficazmente con modelos de clasificación en SAP HANA, necesitará los siguientes requisitos previos:

• Instancia de SAP HANA Cloud con ScriptServer (APL, PAL activado)
• Python hana-ml paquete 2.21.24062800, otros paquetes y dependencias instalados
• El conocimiento básico del lenguaje de consulta estructurado (SQL) es muy deseable

Antes de implementar modelos de clasificación en SAP HANA, es esencial configurar el entorno necesario. Esto incluye instalar las bibliotecas Python necesarias, establecer una conexión con SAP HANA Cloud y configurar las opciones de autenticación para garantizar una integración perfecta y un acceso seguro a las funciones de aprendizaje automático.

La siguiente celda carga/importa diversos módulos necesarios para la demostración actual. Como es posible que sepa, se puede considerar que un módulo es el mismo que una biblioteca de códigos.

12
import hana_ml
print(hana_ml.__version__)

2.20.24042601

12345678910111213
#importing other packages used
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import numpy as np
import os
import time
import json
from hana_ml.visualizers.unified_report import UnifiedReport
from hana_ml.algorithms.pal.unified_classification import UnifiedClassification
from hana_ml.algorithms.pal.partition import train_test_val_split

%matplotlib inline

1234567891011
from hana_ml import dataframe

address = "b8xxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx.hana.prod-eu10.hanacloud.ondemand.com"
port = 443
user = 'ML_DEMO'

conn = dataframe.ConnectionContext(address, port, user, encrypt=True, sslValidateCertificate=False)

# Control connection
print(conn.connection.isconnected())
print(conn.hana_version())