Azure Machine Learning Notebook gebruiken in Spark

Belangrijk

Deze functie is momenteel beschikbaar in preview. De aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure Previews bevatten meer juridische voorwaarden die van toepassing zijn op Azure-functies die bèta, in preview of anderszins nog niet beschikbaar zijn in algemene beschikbaarheid. Zie Azure HDInsight op AKS Preview-informatie voor meer informatie over deze specifieke preview. Voor vragen of suggesties voor functies dient u een aanvraag in op AskHDInsight met de details en volgt u ons voor meer updates in de Azure HDInsight-community.

Machine learning is een groeiende technologie waarmee computers automatisch kunnen leren van eerdere gegevens. Machine learning maakt gebruik van verschillende algoritmen voor het bouwen van wiskundige modellen en het maken van voorspellingen maken gebruik van historische gegevens of informatie. We hebben een model gedefinieerd tot een aantal parameters en leren is de uitvoering van een computerprogramma om de parameters van het model te optimaliseren met behulp van de trainingsgegevens of ervaring. Het model kan voorspellend zijn om in de toekomst voorspellingen te doen, of beschrijvend om kennis van gegevens te verkrijgen.

In het volgende zelfstudienotitieblok ziet u een voorbeeld van het trainen van machine learning-modellen op tabellaire gegevens. U kunt dit notebook importeren en zelf uitvoeren.

Het CSV-bestand uploaden naar uw opslag

1. Uw opslag- en containernaam zoeken in de JSON-weergave van de portal

   

   

2. Navigeer naar de primaire basismap> van de HDI-opslagcontainer>>om het CSV-bestand te uploaden

   

   

3. Meld u aan bij uw cluster en open Jupyter Notebook

   

4. Spark MLlib-bibliotheken importeren om de pijplijn te maken

   import pyspark
   from pyspark.ml import Pipeline, PipelineModel
   from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
   from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer, IndexToString
   

   

5. Het CSV-bestand lezen in een Spark-gegevensframe

   df = spark.read.("abfss:///iris_csv.csv",inferSchema=True,header=True)

6. De gegevens splitsen voor training en testen

   iris_train, iris_test = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123)

7. De pijplijn maken en het model trainen

   assembler = VectorAssembler(inputCols=['sepallength', 'sepalwidth', 'petallength', 'petalwidth'],outputCol="features",handleInvalid="skip")
   indexer = StringIndexer(inputCol="class", outputCol="classIndex", handleInvalid="skip")
   classifier = LogisticRegression(featuresCol="features",
                                   labelCol="classIndex",
                                   maxIter=10,
                                   regParam=0.01)
   
   pipeline = Pipeline(stages=[assembler,indexer,classifier])
   model = pipeline.fit(iris_train)
   
   # Create a test `dataframe` with predictions from the trained model
   
   test_model = model.transform(iris_test)
   
   # Taking an output from the test dataframe with predictions
   
   test_model.take(1)
   

   

8. De nauwkeurigheid van het model evalueren

   import pyspark.ml.evaluation as ev
   evaluator = ev.MulticlassClassificationEvaluator(labelCol='classIndex')
   
   print(evaluator.evaluate(test_model,{evaluator.metricName: 'accuracy'}))