Komponen Latih Model Deteksi Anomali
Artikel ini menjelaskan cara menggunakan komponen Latih Model Deteksi Anomali di perancang Azure Machine Learning untuk membuat model deteksi anomali terlatih.
Komponen mengambil sebagai input satu set parameter untuk model deteksi anomali dan himpunan data yang tidak berlabel. Modul ini mengembalikan model deteksi anomali terlatih, beserta sekumpulan label untuk data pelatihan.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang algoritma deteksi anomali yang disediakan dalam perancang, lihat Deteksi Anomali Berbasis PCA.
Cara mengonfigurasi Latih Model Deteksi Anomali
Tambahkan komponen Latih Model Deteksi Anomali ke alur Anda di perancang. Anda dapat menemukan komponen ini dalam kategori Deteksi Anomali.
Hubungkan salah satu komponen yang dirancang untuk deteksi anomali, seperti Deteksi Anomali Berbasis PCA.
Jenis model lain tidak didukung. Saat menjalankan alur, Anda akan mendapatkan kesalahan "Semua model harus memiliki tipe pelajar yang sama."
Konfigurasikan komponen deteksi anomali dengan memilih kolom label dan mengatur parameter lain yang spesifik untuk algoritma.
Lampirkan kumpulan data pelatihan ke masukan sisi kanan Latih Model Deteksi Anomali.
Kirim alur.
Hasil
Setelah pelatihan selesai:
Untuk melihat parameter model, klik kanan komponen dan pilih Visualisasikan.
Untuk membuat prediksi, gunakan komponen Model Skor dengan data input baru.
Untuk menyimpan snapshot dari model terlatih, pilih komponen. Lalu pilih ikon Daftarkan himpunan data di tab Keluaran+log di panel kanan.
Langkah berikutnya
Lihat set komponen yang tersedia untuk Azure Machine Learning.
Lihat Pengecualian dan kode galat untuk perancang untuk daftar kesalahan khusus bagi komponen perancang.