Score Vowpal Wabbit Version 7-10 Model (Vowpal Wabbit-Modelle der Version 7-10 bewerten)

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Wichtig

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Bewertet Daten mithilfe des Machine Learning-Systems "Vowpal Wabbit" über die Befehlszeilenschnittstelle

Kategorie: Textanalyse

Hinweis

Gilt für: Machine Learning Studio (klassisch)

Ähnliche Drag & Drop-Module sind im Azure Machine Learning-Designer verfügbar.

Modulübersicht

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie das Modul Score Vowpal Wabbit Version 7-10 Model in Machine Learning Studio (klassisch) verwenden, um Mithilfe eines vorhandenen Vowpal Wabbit-Modells Bewertungen für einen Satz von Eingabedaten zu generieren.

In diesem Modul wird version 7-10 des Vowpal Wabbit-Frameworks verwendet. Verwenden Sie dieses Modul, um Daten mithilfe eines trainierten Modells zu bewertung, das im Format 7-10 gespeichert wurde.

Wenn Sie bereits Modelle mit einer früheren Version erstellt haben, verwenden Sie diese Module:

Verwenden Sie für die neueste Version von Vowpal Wabbit:

Konfigurieren des Modells "Score Vowpal Wabbit Version 7-10"

  1. Fügen Sie Ihrem Experiment das Modul Score Vowpal Wabbit Version 7-10 Model hinzu.

  2. Fügen Sie ein trainiertes Vowpal Wabbit-Modell hinzu, und verbinden Sie es mit dem linken Eingabeport. Sie können ein trainiertes Modell verwenden, das im gleichen Experiment erstellt wurde, oder ein gespeichertes Modell in der Gruppe Trainierte Modelle im linken Navigationsbereich von Studio (klassisch) suchen.

    Einschränkungen

    Das Modell muss in Machine Learning Studio (klassisch) verfügbar sein. Sie können ein Modell nicht direkt aus Azure Storage laden.

    Es werden nur Vowpal Wabbit 7-10-Modelle unterstützt. Sie können keine gespeicherten Modelle verbinden, die mit anderen Algorithmen trainiert wurden, und Sie können keine Modelle verwenden, die mit früheren oder späteren Versionen trainiert wurden.

  3. Geben Sie im Textfeld VW arguments (VW-Argumente) eine Gruppe gültiger Befehlszeilenargumente für die ausführbare Datei für Vowpal Wabbit an.
    Informationen dazu, welche Vowpal Wabbit-Argumente in Machine Learning unterstützt werden, finden Sie im Abschnitt Technische Hinweise.

  4. Klicken Sie auf Datentyp angeben, und wählen Sie einen der unterstützten Datentypen aus der Liste aus.

    Für die Bewertung ist eine einzelne Spalte mit VW-kompatiblen Daten erforderlich.

    Wenn Sie über eine vorhandene Datei verfügen, die im SVMLight- oder VW-Format erstellt wurde, können Sie sie als neues Dataset in einem der folgenden Formate in den Azure ML-Arbeitsbereich laden: generische CSV-Datei ohne Header, TSV ohne Header.

    Für die VW-Option ist es erforderlich, dass eine Bezeichnung vorhanden ist, sie wird jedoch nur für Vergleiche in der Bewertung verwendet.

  5. Fügen Sie das Modul Import Data hinzu, und verbinden Sie es mit dem rechten Eingabeport von Score Vowpal Wabbit Version 7-10. Konfigurieren Sie den Import Data (Daten importieren ) für den Zugriff auf die Eingabedaten.

    Die Eingabedaten für die Bewertung müssen im Voraus in einem der unterstützten Formate vorbereitet und in Azure Blob Storage gespeichert worden sein.

  6. Wählen Sie die Option Include an extra column containing labels (Eine zusätzliche Spalte mit Bezeichnungen einschließen) aus, wenn Sie Bezeichnungen mit den Bewertungen ausgeben möchten.

    In der Regel erfordert Vowpal Wabbit beim Verarbeiten von Textdaten keine Bezeichnungen und gibt nur die Bewertungen für jede Datenzeile zurück.

  7. Wählen Sie die Option Zwischengespeicherte Ergebnisse verwenden aus, wenn Sie Die Ergebnisse einer vorherigen Ausführung wiederverfingen möchten, vorausgesetzt, die folgenden Bedingungen sind erfüllt:

    • Aus einer vorherigen Ausführung ist ein gültiger Cache vorhanden.

    • Die Eingabedaten- und Parametereinstellungen des Moduls haben sich seit der vorherigen Ausführung nicht geändert.

    Andernfalls wird der Importvorgang jedes Mal wiederholt, wenn das Experiment ausgeführt wird.

  8. Führen Sie das Experiment aus.

Ergebnisse

Nach Abschluss des Trainings:

Die Ausgabe gibt an, dass ein Vorhersageergebnis von 0 bis 1 normalisiert wurde.

Beispiele

Beispiele für die Verwendung von Vowpal Wabbit in Machine Learning finden Sie im Azure KI-Katalog:

  • Vowpal Wabbit-Beispiel

    Dieses Experiment veranschaulicht die Datenvorbereitung, das Training und die Operationalisierung eines VW-Modells.

Das folgende Video enthält eine exemplarische Vorgehensweise zum Trainings- und Bewertungsprozess für Vowpal Wabbit:

https://azure.microsoft.com/documentation/videos/text-analytics-and-vowpal-wabbit-in-azure-ml-studio/

Technische Hinweise

Dieser Abschnitt enthält Implementierungsdetails, Tipps und Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Parameter

Vowpal Wabbit verfügt über viele Befehlszeilenoptionen zum Auswählen und Optimieren von Algorithmen. Eine vollständige Erläuterung dieser Optionen ist hier nicht möglich. Sie sollten die Wiki-Seite von Vowpal Wabbit besuchen.

Die folgenden Parameter werden in Machine Learning Studio (klassisch) nicht unterstützt.

  • Die unter https://github.com/JohnLangford/vowpal_wabbit/wiki/Command-line-arguments aufgeführten Eingabe-/Ausgabeoptionen.

    Diese Eigenschaften werden bereits automatisch vom Modul konfiguriert.

  • Außerdem sind alle Optionen, die mehrere Ausgaben generieren oder mehrere Eingaben erfordern, nicht zulässig. Dazu zählen --cbt , --lda und --wap .

  • Nur überwachte Lernalgorithmen werden unterstützt. Dies lässt diese Optionen nicht zu: –active, --rank, --search usw.

Alle anderen Argumente als die oben beschriebenen sind zulässig.

Erwartete Eingaben

Name Type BESCHREIBUNG
Trainiertes Modell ILearner-Schnittstelle Trainiertes Lernmodul
Dataset Datentabelle Zu bewertendes Dataset

Modulparameter

Name Range type Standard Beschreibung
VW arguments Any String Keine Eingeben von Vowpal Wabbit-Argumenten.

Folgende Argumente werden nicht unterstützt:

- -i
- -p oder
- -t
Einschließen einer zusätzlichen Spalte mit Bezeichnungen. TRUE/FALSE Boolean false Angeben, ob die ZIP-Datei zusätzlich zu den Vorhersagen Bezeichnungen aufnehmen soll.
Angeben des Datentyps VW

SVMLight		 DataType VW Angeben, ob das Dateiformat "SVMLight" oder "Vowpal Wabbit" ist.

Ausgaben

Name Type Beschreibung
Ergebnisdataset Datentabelle Dataset mit den Vorhersageergebnissen

Ausnahmen

Ausnahme Beschreibung
Fehler 0001 Eine Ausnahme tritt auf, wenn eine oder mehrere angegebene Spalten des Datasets nicht gefunden werden konnten.
Fehler 0003 Eine Ausnahme tritt auf, wenn mindestens eine Eingabe NULL oder leer ist.
Fehler 0004 Eine Ausnahme tritt auf, wenn der Parameter kleiner als oder gleich dem bestimmten Wert ist.
Fehler 0017 Die Ausnahme tritt auf, wenn eine oder mehrere angegebene Spalten einen Typ aufweisen, der im aktuellen Modul nicht unterstützt wird.

Eine Liste der Fehler, die für Studio-Module (klassisch) spezifisch sind, finden Sie unter Machine Learning Fehlercodes.

Eine Liste der API-Ausnahmen finden Sie unter Machine Learning REST-API-Fehlercodes.

Siehe auch

Textanalyse
Feature Hashing
Erkennung benannter Entitäten
Bewerten des Vowpal Wabbit 7–4-Modells
Trainieren des Vowpal Wabbit 7-4-Modells
Trainieren des Vowpal Wabbit 7-10-Modells
Modulliste von A bis Z